Availity 通过与 AWS 合作实现医疗保健技术的现代化

Availity 是美国最大的实时医疗信息网络，为 2000 多个医疗计划和 300 多万家医疗服务提供商提供支持，每年处理 130 亿笔临床、管理和财务交易。该公司帮助交换重要的医疗保健数据，简化患者资格验证、索赔提交和汇款通知等流程。其平台可提高医疗服务提供商和医疗计划的效率和准确性，减轻管理负担，加快收入周期，并在正确的时间提供正确的信息，从而提供更高效、更明智的医疗服务。

Availity 已将 90% 的 IT 工作负载迁移到 AWS，并计划在 2025 年将其余系统迁移到 AWS 云。通过将这些系统转移到云，该公司旨在通过即用即付定价模式降低基础设施成本，确保在优化资源配置的同时，只需支付所使用资源的费用。此外，迁移到云将解放 Availity 的 IT 团队，让其关注应用程序开发、加快创新以及增强应对网络威胁和中断的安全性和弹性。

考虑多个云选项后，Availity 选择 AWS 以加速其现代化之旅。Availity 首席架构师兼首席数据官 Michael Privat 解释说：“使用 AWS，我们可以构建无缝、高度集成的服务，支持医疗保健级安全性、可观测性和数据治理。自 2020 年开始合作以来，我们意识到与 AWS 合作是百分之百正确的选择。”

随着迁移按计划进行，Availity 开始将其全面的收入周期管理（RCM）应用程序（旨在简化医疗支付流程）过渡到 AWS。Privat 评论道：“尽管这一应用程序非常关键且复杂，但我们不只是想将其迁移到云，我们还想进行重建，以提高弹性、安全性和性能。我们曾担忧能否在按计划推进的同时，在内部完成这项工作，但我们缺乏必要的资源。就在那时，我们意识到与 AWS 专业服务团队合作的价值。”

Availity 决定与 AWS 专业服务团队的专家合作以进行 RCM 迁移，因为之前在基于体验的加速（EBA）框架中曾有过积极的合作经验。EBA 是一种敏捷方法，可通过实践学习加快云的采用。其重点关注影响力大的用例，并结合讲习会、AWS 专家支持和跨职能合作，以构建云流畅性并克服采用障碍。Availity 首席技术官 Jack Hunt 回忆道：“借助 AWS 专业服务团队和 EBA 框架，我们得以避免云架构失误，一次迁移即可减少一年的工作量，并将对客户的影响降至最低。AWS 所倡导的安全第一文化与我们的安全设计战略不谋而合。”

为按时完成 RCM 迁移，Availity 与 AWS 合作制定一项计划，首先是对现有基础设施进行全面评估，以确定依赖关系和潜在挑战。其次是进行战略规划和架构审核，以优化 AWS 性能。为大幅降低风险，Availity 和 AWS 专家决定采用分阶段迁移的方法。“通常情况下，当有人提出解决方案时，会出现很多是否是最佳方法的争论，但这里的情况并非如此。AWS 专家是我们团队的真正成员。Hunt 表示：“他们非常了解我们所面临的挑战和目标，知道如何进一步提高弹性、安全性和性能。”

Availity 还求助于 AWS 培训和认证专家，让员工掌握 AWS 技能，以适应未来的迁移和云运维。Hunt 解释道：“我们选择自己完成大量的迁移工作。”“我们需要我们的工程师了解如何迁移到云，并与 AWS 密切合作，以便在项目完成后有效进行创新。”

培训计划在有策略地发展。正如 Privat 所述：“我们一开始规模很小，只有十几名工程师。” 随后，该计划通过 AWS Skill Builder 按需学习路径和交互式 AWS Cloud Quest 联赛扩展到整个组织。“我们与 AWS 合作组织过多次 Cloud Quest 联赛和黑客马拉松。我们的开发人员喜欢这种游戏化的方法。几乎所有 800 名开发人员都已完成 AWS 培训，以支持我们的云迁移。目前，有 31 名团队成员持有 AWS 证书，近 200 人已获得 AWS 徽章。”

AWS 培训涵盖基础云知识到专业技能等多个领域。技术和非技术员工从 AWS Cloud Practitioner Essentials 培训开始，或者进展到学习 Advanced Architecting on AWS 等更高级的课程。迄今为止，AWS 已协助 Availity 举办四次 Cloud Quest 联赛，重点关注云基础、架构、安全和生成式人工智能，并计划于 2025 年初举办 AWS Serverless Developer Cloud Quest。

Privat 补充道：“目前，多位开发人员都在进一步开展更专业的培训，如安全培训或生成式人工智能培训。”“AWS 提供适合各种角色的广泛专业服务，不仅适用于工程师，也适用于非工程师。”

Availity 继续将培训重点扩展到安全和生成式人工智能等专业领域，确保团队在保持云专业知识的同时及时了解新兴技术。

通过与 AWS 合作，Availity 已符合联邦风险和授权管理计划（FedRAMP）的合规性要求，这是美国政府最高的法规标准之一。AWS 进行的全面安全评估对取得这一成就发挥着重要作用。这一过程包括在 Availity 环境中使用适当的工具，并让云服务、安全和基础设施团队的主要利益相关者参与进来。AWS 安全专家分析了收集到的数据，发现了漏洞，并提出了切实可行的建议。

通过密切合作，这些努力不仅提高了合规性，还加强了 Availity 的整体安全状况。Privat 表示：“进行云迁移之前，实现 FedRAMP 极其困难。”“我们为 FedRAMP 级别的安全性感到自豪。这是很难达到的标准，但我们认为这是我们行业中组织应该追求的安全水平。AWS 提供的专业知识和行业专长对实现这一里程碑至关重要。”

Availity 还改善了灾难恢复状况。Hunt 表示：“随着我们对业务的不断完善，我们已将恢复时间目标（RTO）从几小时缩短至几分钟。” 随着 RTO 的降低，客户服务水平将得到提高。“如果我们的系统出现故障，可能导致医生必须等待患者的服务授权，没有人愿意看到这种情况。Privat 表示：“我们在 AWS 上的业务连续性越强，患者体验和医疗效果就越好。”

此外，Availity 正在对技术基础设施实施现代化改造，缩短日常管理时间，加速创新。Hunt 表示：“我们可以在 AWS 上更快地进行迭代，每天发布软件以推进我们的产品，这在过去是不可能的。” 除每 24 小时发布一次新代码以外，Availity 还可以随着工作负载的增加而快速扩展其基础设施。Privat 表示：“使用 AWS，我们可以完成很多以前做不到的事情，比如在几秒钟内将数据库扩展到更大的引擎，以最大限度地减少延迟，并在 30 分钟内处理索赔，而不是长达 4 个小时，这代表着速度提高 87.5%。”

借助必要的基础设施、工具和 AWS 专家的支持，Availity 得以扩大生成式人工智能解决方案的应用范围。在短短六个月内，Availity 就已实施三项 Amazon Q 服务，包括 Amazon Q 开发者版、Amazon Q Business 和 QuickSight 中的 Amazon Q，改善开发工作流、发布管理和数据消耗。通过集成 Amazon Q 开发者版作为软件开发工具，Availity 得以改变其开发流程，使用工具编写 33% 的代码，开发人员接受其中 31% 的建议。

Hunt 回忆道：“就在上线前，我们发现架构设计中的潜在问题。我看到一位开发人员使用 Amazon Q 开发者版测试不同的解决方案，直至找到最佳解决方案。” Privat 补充道：“最后，一位开发人员和 Amazon Q 开发者版就解决了这个问题。”

在 Amazon Q 开发者版取得成功的基础上，Availity 采用 Amazon Q 企业版进一步优化非技术性工作流程，尤其是在发布管理方面。Amazon Q 企业版可自动检索和分析已提交的变更，并生成 100 页的报告，将 2 小时的审核会议缩短至 30 分钟，即将审核时间缩短 75%。这种新的效率还通过提供对代码更改的具体见解，提高分析的质量和深度。

最后，Availity 使用 QuickSight 中的 Amazon Q 创建月度数字报纸，以改善各团队的数据消耗和解释。这种创新方法将查询响应时间从数天缩短至数秒，并增强市场营销和销售团队等非技术用户独立探索复杂信息的能力。数据工作流程现已简化，为更广泛的、人工智能驱动的组织改进铺平道路。