Availity 透過與 AWS 合作實現醫療保健技術的現代化

Availity 是美國最大型的即時健康資訊網路，致力於為超過 2,000 項健康計畫及 300 萬服務提供者提供支援，每年處理的臨床、管理及財務交易達 130 億次。該公司精簡各種程序，例如患者資格驗證、理賠提交及匯款建議，協助對重要的醫療保健資料進行交換。其平台改善了醫療保健服務提供者及健康計畫的效率與準確度，從而減少了管理負擔，加速了營收週期，以及適時提供適當的資訊，進而打造更高效且更明智的照護服務。

Availity 已將 90% 的 IT 工作負載移轉至 AWS，並計劃於 2025 年將剩餘的系統移轉至 AWS 雲端。該公司將這些系統移轉至雲端，其目的是透過依用量計費定價來降低基礎結構費用，從而確保僅按實際資源使用率付費，同時最佳化資源分配。另外，透過移轉至雲端，Availity 的 IT 團隊將騰出時間專注於應用程式開發，加速創新，以及增強安全性與恢復能力，抵禦網路威脅與中斷。

考量若干雲端選項後，Availity 選擇透過 AWS 來加速其現代化之旅。Availity 首席架構師兼資料長 Michael Privat 解釋道：「藉助 AWS，我們能夠建置無縫、整合良好的服務，以支援醫療保健級安全性、可觀測性及資料治理。自 2020 年開始協作以來，我們已認識到攜手 AWS 是完全正確的決定。」

Availity 將依排程移轉，開始將其營收週期管理 (RCM) 應用程式全面移轉至 AWS，以便精簡醫療保健付款程序。Privat 評論道：「雖然這是一個關鍵且複雜的應用程式，但我們不僅僅是想將其移轉至雲端，我們更想進行重建，以便增強其恢復能力、安全性與效能。我們能否依排程完成此內部專案，而我們缺少必備資源，因此我們對此有所疑問。正因為如此，我們認識到利用 AWS Professional Services 所帶來的價值」

先前協同 AWS Professional Services 的專家在實作體驗式加速 (EBA) 架構方面獲得了積極的體驗，因此 Availity 決定與他們合作進行 RCM 移轉。EBA 是一種敏捷的方法，透過實作學習來加速雲端採用。其以具有高影響力的使用案例為重點，並與工作坊、AWS 專家支援及跨職能協作相結合，以便打造雲端流暢度及克服採用障礙。Availity 技術長 Jack Hunt 回憶道：「憑藉 AWS Professional Services 與 EBA 架構，我們避免了雲端架構的錯誤步驟，在一次移轉中省去了一年的工作，並且最大限度地降低了對客戶的任何影響。AWS 激勵的安全優先文化與我們的安全性設計策略不謀而合。」

為及時交付 RCM 移轉，Availity 與 AWS 攜手制定計畫，首先從對現有的基礎結構進行全面評估，以便識別相依項與可能的挑戰。然後著手策略性規劃與架構審查，以便實現最佳的 AWS 效能。Availity 與 AWS 專家決定採用階段式移轉方法，以便最大限度地降低風險。「通常，若某人提出解決方案，對於是否為最佳方法爭論頗多，但不適用於這裡的情況。AWS 專家實際上是我們團隊成員。他們非常了解我們的挑戰與目標，知道如何進一步增強恢復能力、安全性與效能，」Hunt 說道。

Availity 還轉為尋求 AWS Training and Certification 專家協助，以便為其員工配備進行未來移轉與雲端作業的 AWS 技能。Hunt 解釋道：「我們選擇自己執行眾多移轉工作。」我們需要工程師了解如何移轉至雲端，並且與 AWS 開展緊密協作，一旦完成專案，我們的工程師就能高效地進行創新。」

培訓計畫已策略性發展。正如 Privat 所述，「我們從非常小的規模開始，只有十幾位工程師。」 這項計畫隨後透過 AWS Skill Builder 隨需學習路徑與互動式 AWS Cloud Quest 錦標賽，在整個組織範圍內進行擴展。「我們攜手 AWS 組織了多次 Cloud Quest 錦標賽及駭客松賽事。我們的開發人員喜愛這種遊戲化方法。幾乎所有 800 位開發人員都已完成 AWS 培訓，以便為我們的雲端移轉提供支援。目前，31 位團隊成員持有 AWS 認證，且近 200 位成員獲得了 AWS 徽章。」

AWS 培訓涵蓋從基礎雲端知識到專業技能的多個領域。技術與非技術員工首先開始 AWS Cloud Practitioner Essentials 培訓，或者進入 Advanced Architecting on AWS 等更進階的課程。迄今為止，AWS 已協助 Availity 舉辦四場 Cloud Quest 錦標賽，重點關注雲端基礎、架構、安全與生成式 AI，並計劃於 2025 年初舉辦 AWS Serverless Developer Cloud Quest。

「許多開發人員如今正進一步提升，接受安全培訓或生成式 AI 培訓等更專業的培訓，」Privat 補充道。「AWS 提供廣泛的專業化服務，無論是工程師，還是非工程師，各種職位都適用。」

Availity 將一如既往地擴展其培訓，專注於各項專業化領域，例如安全與生成式 AI 等，從而在保障雲端專業知識的同時，讓團隊緊跟新興技術的步伐。

藉由與 AWS 協作，Availity 已符合聯邦風險與授權管理計畫 (FedRAMP) 的要求，這是美國政府最高監管標準之一。AWS 開展的綜合安全評估，對於滿足此要求至關重要。該程序涉及使用 Availity 環境中的適當工具，以及吸引雲端服務、安全與基礎結構團隊的重要利害關係人。AWS 安全專員分析了所收集的資料、識別漏洞，並提供切實可行的建議。

藉由密切協作，開展的這些工作不僅讓合規性得以增強，還讓 Availity 的整體安全狀態進一步強化。「在進行雲端移轉前，實現 FedRAMP 極為困難。」Privat 說道。「我們能夠實現 FedRAMP 級安全性，我們深感驕傲。這項標準很難達到，但我們認為，我們產業中的安全組織應以此安全級別為目標。AWS 帶來了專業化知識及產業專業知識，這對於實現該里程碑非常關鍵。」

此外，Availity 的災難復原狀態亦有所改善。Hunt 說道：「隨著我們的運作強化，我們已將復原時間點目標 (RTO) 從數小時縮短至幾分鐘。」 隨著 RTO 不斷下降，客戶服務水準亦會改善。「若系統出現故障，醫師可能會被迫等候患者的服務授權，沒人希望發生這種情況。我們在 AWS 上的業務持續性越強，患者的體驗及健康結果就會越好。」Privat 表示。

另外，Availity 正對其技術基礎結構進行現代化改造，從而減少常規管理時間及加速創新。Hunt 說道：「我們能夠在 AWS 上加速反覆運作，從而每天都能推出軟體版本來增強我們的產品，這在過去無法實現。」 除了每 24 小時發佈新的程式碼以外，Availity 還能隨工作負載增加，迅速擴展其基礎結構。「使用 AWS，我們能做很多過去無法做到的事情，例如，在幾秒內即可將資料庫擴展至更大的引擎，以便盡量降低延遲，以及在 30 分鐘內，而非長達 4 小時來處理理賠 – 實現了 87.5% 的改善。」Privat 說道。

藉助必備基礎結構、工具與 AWS 專家的支援，Availity 擴展了生成式 AI 驅動型解決方案的採用。僅僅六個月，Availity 就實作 Amazon Q 服務 – Amazon Q Developer、Amazon Q Business 及 Amazon Q in QuickSight，讓開發工作流程、版本管理及資料取用得以改善。藉由整合 Amazon Q Developer 為軟體開發的工具，Availity 革新了其開發程序，利用工具撰寫了 33% 的程式碼，且開發人員接受工具提供的 31% 的建議。

Hunt 回憶道：「上線前，我們發現了架構設計中存在一個潛在問題。我觀察到，開發人員利用 Amazon Q Developer 來測試各種不同的解決方案，直至找到最佳方案。」 Privat 補充道：「最後只需一名開發人員及 Amazon Q Developer 就解決了該問題。」

Amazon Q Developer 取得了成功，Availity 在此基礎上採用了 Amazon Q Business，進一步最佳化非技術性工作流程，在版本管理方面尤其如此。Amazon Q Business 可自動擷取並分析已提交的變更，以及生成 100 頁的報告，將 2 小時的審查會議轉為 30 分鐘，審查時間減少了 75%。憑藉此全新效率，還為程式碼變更提供了具體洞察，藉此增強分析品質及分析深度。

最後，藉助 Amazon Q in QuickSight，Availity 建立了每月數位報紙，從而改善團隊間的資料取用與解譯。憑藉此創新方法，查詢回應時間從數天減少為幾秒，而且協助行銷及銷售團隊等非技術性使用者獨立地探索複雜資訊。現在已精簡資料工作流程，從而為 AI 驅動型組織實現更廣泛的改善鋪平了道路。