Inspire, AWS에서 ML을 사용하여 수백만 명의 환자와 돌봄 가족 간의 교류를 지원

2021

Inspire는 필수적인 온라인 건강 커뮤니티이자 생명과학 회사의 중요한 파트너입니다. 이 회사의 사명은 두 부분으로 이루어져 있습니다. 첫째, Inspire는 수천 가지 질환으로 고통 받는 환자와 환자를 돌보는 가족들에게 온라인 도구와 리소스를 알려주고 질환별 지원 그룹에서 상호 교류 기회를 제공합니다. 둘째, Inspire는 임상 시험 연구(실제 증거 연구)를 시행하는 제약 회사와 기타 의료 기관에 이러한 질환으로 고통 받는 환자에 대한 건강 결과 연구를 연결해줍니다. Inspire의 마케팅 수석 부사장인 Richard Tsai는 “환자와 돌봄 가족이 교류하는 필수적인 커뮤니티를 통해 삶을 바꿀 만한 발견을 가속화하는 것이 우리 회사가 추구하는 것”이라고 말합니다. 150개 국가에서 5천만 명이 넘는 사람들이 2015년부터 Inspire를 사용했고 2021년 2월 기준으로 5백만 건 이상의 건강 질환을 보고한 2백만 명 이상의 사용자가 이 건강 커뮤니티를 사용하고 있습니다. 매주 수천만 명 이상의 사용자가 등록하면서 이 커뮤니티는 암, 희귀 질환 및 만성 질환 환자들이 활발하게 경험을 공유하고 진단 및 치료에 대해 배울 수 있는 장으로서 가장 빠르게 성장하는 최대 규모의 가상 지원 커뮤니티가 되었습니다.

커뮤니티의 성공을 기반으로 성장을 계속하는 동안 Inspire는 레거시 온프레미스 인프라로 인한 확장 문제를 극복해야 했습니다. 회사는 Amazon Web Services(AWS)의 관리형 솔루션을 사용하면서 빠른 반복, 높은 유연성 및 다중 리전 가용성과 같은 클라우드의 수많은 장점을 발견했습니다. Inspire는 모든 개발 및 데이터 과학 작업에서 기계 학습(ML) 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 사용하여 큰 성공을 거두었습니다. Amazon SageMaker 기반 솔루션의 사용은 채널 전반에서 사용자 참여를 크게 개선하는 결과로 이어졌습니다. Inspire의 AWS 사용은 제약 회사에서 임상 실험 또는 의학적 연구를 시행할 때 관련 환자 데이터에 연결하는 데 사용하는 프로세스를 간소화하는 데에도 도움이 되었습니다. 이 프로세스는 생명을 살리는 치료법을 개발하는 데 있어서 중요한 단계입니다.

kr_quotemark

대부분의 개발을 AWS Lambda 함수로 마이그레이션했습니다. 그 중간에 캐싱과 Aurora를 활용하기 때문에 더 이상 확장에 신경 쓰지 않습니다.”

Anthony Sheetz
Inspire 엔지니어링, 개발 인프라 및 데이터 과학 부문 부사장

자동 조정을 통해 혁신을 가속화

AWS를 사용하기 전에 Inspire는 버지니아주 애슈번에서 약 20개의 물리적 서버를 운영하고 있었습니다. 이때 회사는 조정 문제를 겪었는데 서버를 주문하여 설치하는 데 2개월을 기다려야 했고 용량을 확장하기까지 총 기간은 최대 3~6개월이 걸렸습니다. 한 번은 데이터베이스 서버 업그레이드로 인해 출시가 3개월이나 지연되었습니다. Inspire는 2016년부터 클라우드로의 마이그레이션 가능성을 살펴보기 시작했고, 최종적으로 Amazon Aurora로 데이터베이스를 마이그레이션했습니다. 클라우드용으로 구축된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스로, 기존 엔터프라이즈 데이터베이스의 성능과 가용성에 오픈 소스 데이터베이스의 간편성과 비용 효율성을 결합한 서비스입니다. Inspire의 창립자 겸 CEO인 Brian Loew는 “가장 매력적인 서비스는 데이터베이스 제품인 Aurora였다”면서 “다른 어떤 것도 이 서비스를 이길 수 없었다”고 말합니다.

새로운 인프라에는 서버 프로비저닝 또는 관리 없이 코드를 실행할 수 있는 AWS Lambda도 포함되었습니다. Inspire의 엔지니어링, 인프라 개발 및 데이터 과학 부문 부사장인 Anthony Sheetz는 “대부분의 개발을 AWS Lambda 함수로 마이그레이션했다”면서 “그 중간에 캐싱과 Aurora를 활용하기 때문에 더 이상 확장에 신경 쓰지 않는다”고 말합니다. AWS에서 자동으로 확장하고 더 빠르게 반복할 수 있게 되면 릴리스 빈도를 2주 간격에서 하루 여러 차례로 늘릴 수 있으므로 결과적으로 혁신이 가속화되고 운영 범위가 넓어질 것입니다.

Sheetz는 “동일한 아키텍처를 유지하면서 전체 인프라를 AWS로 포크리프트했다”면서 “AWS로 이전한 후에는 장난감을 가지고 노는 것만큼 쉬웠다”고 말합니다.

기계 학습을 사용하여 참여도 증진

Inspire에서는 콘텐츠 추천 엔진이 중요한 역할을 합니다. 이 엔진은 특정 질환이 있는 사용자에게 관련 게시물 또는 기사를 연결해줍니다. Amazon SageMaker는 이 엔진의 필수적인 부분으로, Inspire는 개발 프로세스에서 Amazon SageMaker를 사용하여 1~2주 주기로 사용자 지정 딥 러닝 모델을 구축하고 수정합니다. Inspire의 데이터 과학 부문 이사 Teja Talluri는 “이제 행동 패턴을 분석하여 사용자에게 관련 콘텐츠를 연결해주고 이러한 모델을 손쉽게 배포할 수 있다. 이 모든 작업에 Amazon SageMaker가 사용된다”면서 “Amazon SageMaker를 사용하면 수동으로 직접 선별할 수 없는 콘텐츠를 보다 확장 가능한 방식으로 추천할 수 있다”고 말합니다.

이 정교한 ML 솔루션은 15억개의 단어로 기록된 3,600개 질환이 포함된 Inspire의 방대한 라이브러리에서 2백만 명의 등록된 사용자에게 관련 콘텐츠를 제안하는 콘텐츠 추천 엔진의 기능을 개선해주었습니다. 궁극적으로 이 솔루션 덕에 Inspire는 환자와 돌봄 가족에게 희귀 질환 정보 및 치료 경로를 포함한 보다 개인화된 콘텐츠와 리소스를 정확하게 연결해줄 수 있게 되었습니다.

Inspire가 새 버전과 이전 버전의 콘텐츠 추천 엔진을 비교 테스트했을 때 지표는 회사의 ML 기반 개인화 작업 덕에 참여도가 더 높아졌음을 분명히 보여주었습니다. 이메일 제목 줄을 개인화한 덕에 이메일을 연 비율은 281% 증가했습니다. 사용자가 이메일을 연 후 클릭스루 비율은 새로운 추천 엔진에서 914% 개선되었고 이는 사이트의 평균 페이지 뷰 수를 119% 개선하는 결과로 이어졌습니다. 또한 유지율을 보면 4주 후 활성 상태를 유지한 사용자 수가 새 콘텐츠 추천 엔진을 도입한 후로 550% 증가했음을 알 수 있습니다.

이 수치 자체로도 놀랍지만 Inspire로서는 이 숫자가 나타내는 인적 영향력이 가장 중요합니다. Inspire의 환자 참여 책임자이자 커뮤니케이션 부문 상무 이사인 John Novack은 “많은 추천사를 받았는데, 환자들이 ‘추천 콘텐츠의 관련성이 아주 높았다’고 평가했다”면서 “과거와 달리 이제는 사람들이 자신의 삶이 바뀌었다고 말하거나 삶을 얻었다는 말을 한다”고 말합니다.

제약 회사에서 중요한 연구 데이터를 찾을 수 있는 새로운 방법

Inspire의 다른 중요한 사명은 새로운 치료법을 연구하는 제약 회사에 해당 치료법이 이로울 수 있거나 데이터가 도움이 될 수 있는 환자를 연결해 주는 것입니다. 이 사용 사례의 중심에는 빠르고 간편하며 비용 효율적인 데이터 웨어하우징 서비스인 Amazon Redshift와 ML을 사용하여 비정형 텍스트에서 관련 의료 정보를 추출할 수 있는 자연어 처리 서비스인 Amazon Comprehend Medical이 있습니다.

Boston Children’s Hospital과 제약 회사 Pfizer새로운 폐암 치료제의 개발에 도움이 될 인사이트를 찾고 있을 때 이들은 좁은 환자 집단(폐암과 자가 면역 질환을 모두 가진 환자)에서 데이터를 찾는 데 상당한 어려움을 겪었습니다. 전통적인 환경에서 연구원들은 개별 조사자와 임상의를 통해 관련 데이터를 제공해 줄 수 있는 환자를 찾아야 하는데, 수년이 걸릴 수 있는 극도로 시간 소모적인 프로세스임에도 불구하고 유사한 사례를 거의 찾기가 어렵습니다. 그러나 Inspire는 AWS 기반 자연어 처리 기능을 사용하여 이러한 검색에 표시되는 것에 동의한 사용자 수만 명의 프로필을 검색할 수 있었고 몇 주 만에 100명 이상의 적격 참가자를 찾아냈습니다. 지금은 퇴사했지만 프로젝트 당시 Pfizer의 유전학 전무 이사였던 Stefan McDonough는 치료제의 발전을 위해 의료 정보를 기꺼이 공유할 의향이 있는 풍부한 환자 풀을 언급하면서 Inspire 커뮤니티를 ‘독보적인 리소스’로 설명했습니다.

관련성과 영향력이 높은 정보로 상호 교류를 촉진

AWS로 마이그레이션한 후 Inspire의 운영 방식은 크게 달라졌습니다. Sheetz는 “AWS는 소프트웨어 측면의 모든 기능을 제공하여 비즈니스 측에서 빠르고 간편하게 일을 처리할 수 있도록 해준다”면서 “이제 회원들에게 새로운 기능을 제공하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓸 수 있다”고 말합니다. Inspire는 AWS의 데이터 과학 중심 도구가 비즈니스의 다음 단계에 도움이 될 것이고 매출 규모를 높이는 데 중요한 역할을 하게 될 것이라고 예상합니다.

Inspire 사명의 중심에는 사용자, 즉 희귀 질병에 대한 실용 정보를 찾는 것부터 비슷한 경험을 겪는 사람들의 커뮤니티를 형성하는 데 도움을 주는 환자와 돌봄 가족들이 있습니다. Sheetz는 “전 세계에서 유사한 건강 상태를 가진 사용자를 모으는 것이 중요”하다면서 “희귀 질환을 가진 환자들이 거주 지역 또는 사용 언어와 관계없이 한 자리에 모여 자신의 경험을 공유할 수 있도록 하는 기능은 엄청난 영향력이 있다”고 말합니다.


Inspire 소개

Inspire는 생명과학 회사의 중요한 파트너로서, 환자의 풍부하고 다양한 건강 여정에 대한 권한 기반 데이터를 수집하고 수많은 질환과 환자에게 미치는 이러한 질환의 영향에 대한 인사이트를 제공하는 독보적인 리소스입니다.

AWS의 이점

  • 개선된 사용자 경험
  • 이메일을 확인한 비율이 281% 증가
  • 이메일 클릭스루 비율이 914% 증가
  • 사이트의 평균 페이지 뷰 수가 119% 증가
  • 유지율이 550% 증가
  • 몇 주 안에 100명 이상의 Pfizer 임상 실험 후보자를 모두 모집하는 데 도움이 됨

사용된 AWS 서비스

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker를 통해 데이터 사이언티스트와 개발자는 기계 학습을 위해 특별히 구축된 다양한 기능 세트를 함께 활용하여 고품질 기계 학습 모형을 빠르게 준비, 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

Amazon Aurora

Amazon Aurora는 클라우드용으로 구축된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스로, 기존 엔터프라이즈 데이터베이스의 성능과 가용성에 오픈 소스 데이터베이스의 간편성과 비용 효율성을 결합하였습니다.

자세히 알아보기 »

AWS Lambda

AWS Lambda는 서버 프로비저닝 또는 관리, 워크로드 인식 확장 로직 생성, 이벤트 통합 유지, 또는 런타임 관리 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다.

자세히 알아보기 »

Amazon Redshift

Amazon Redshift를 사용하면 표준 SQL을 통해 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 엑사바이트 규모의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 쿼리하고 결합할 수 있습니다. 

자세히 알아보기 »


시작하기

산업 분야를 불문하고 다양한 규모의 기업들이 AWS를 통해 매일 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 지금 전문가와 상담하고 AWS 클라우드로의 여정을 시작하세요.