医生来了：FSMB 创建推荐引擎，简化医疗执照流程
成为一名医生的道路漫长而严格，一路上需要进行大量的知识考核。美国州立医疗委员会联合会 (FSMB) 是美国各州医疗委员会的成员协会，在未来美国医生必须参加的医疗执照考试中发挥着重要作用。
数据：美国州立医疗委员会联合会
- 图规模：超过414,000个节点，近200,000个关系
- 减少支持工单数量 49%
- 平台：AWS 上的 Neo4j AuraDB Enterprise
FSMB 正在使用 Neo4j，通过在正确的时间将医生与正确的考试和服务连接起来，使获得执照的旅程变得不那么复杂，更加用户友好。
考虑到有多个考试，加上可能需要数月才能完成的行政工作，这是一项不小的壮举。FSMB 提供多种服务来简化这一流程。该组织还在一个由三部分组成的考试系列中扮演关键角色，该系列被称为 USMLE，即美国医学执照考试。
“对于所有不同的执照要求，医生会来找我们，但他们不容易知道他们必须做什么，或者甚至可以通过我们做什么，”FSMB 的高级软件工程师 Anne Lam 说。“我们意识到我们遇到了问题。”
如何处理所有这些数据？用图来表示！
FSMB 从许多来源收集数据，包括考试管理员，因此它拥有大量关于人们参加过哪些考试、哪些考试有资格参加、以及地理数据和监管数据的信息，这些信息在任何人申请医疗执照时都可能产生影响。
正如 Lam 和团队所看到的，解决方案是为其网站构建一个推荐引擎。他们设想创建一个可以例如识别尚未通过 USMLE 第三阶段的用户，然后向他们推荐并确认他们是否有资格参加。或者，如果一个用户拥有医学博士学位，在内华达州完成了培训，并且尚未在任何地方获得完整执照，他们不仅会收到申请内华达州执照的建议，而且还会被引导完成该州要求的特定申请流程。
“我们认为图数据库将是这项工作的正确工具，”Lam 说。
从小处着手，然后做大
尽管之前从未使用过图数据库，但 FSMB 团队认为图是他们用例的最佳选择，并且正确的做法是从构建一个可以识别准备好参加 USMLE 第三阶段用户的推荐引擎开始。
他们可以在没有图数据库的情况下构建一个可行的解决方案，但团队具有远见卓识，了解他们现在身处何地——以及他们想去往何处。他们知道，他们需要在其应用程序背后强大的底层技术，才能将其发展成未来更大的事物。因此，他们开始研究他们的选择。他们选择了 Neo4j AuraDB Enterprise，托管在 AWS 上。
“我们也使用 Elastic 的 AWS 产品以及 AWS 文件存储，我们选择 AWS 上的 Neo4j AuraDB 的原因是，我们参加了一个在线 AWS 会议，该会议讨论了为工作选择合适的数据库。从那里我们开始考虑图，”FSMB 的企业数据经理 Jill Putnam 说。
“每次我们开始搜索时，Neo4j 总是排在列表的顶部，”她说。“然后我开始深入研究实施图和学习 Cypher 查询语言的难易程度——这就像本能一样。学习起来非常快。”
使用 AWS 在云中构建解决方案
FSMB 同时是一个多云和混合环境，其中大部分文档元数据保留在本地。他们选择这种特定的架构，以便用户能够快速轻松地下载文档，而无需经过 FSMB 的任何服务器。
随着来自许多来源的结构化和非结构化数据不断涌入，FSMB 将所有数据存储在数据湖中，但依赖于本地映射来快速定位其文件在数据湖中的位置，并在需要时更新它们。
该团队让逻辑驱动其在技术栈和系统基础设施方面的决策。
“FSMB 不一定是一个‘云优先’的组织，但我们肯定‘云智能’，因为我们的基础设施团队更倾向于尽可能地在云中部署，”信息服务副总裁 Cyndi Streun 说。“当我们在 AWS Innovate 会议期间评估 AuraDB 时，它将我们带出了 SQL 世界，事实证明，这正是此解决方案的合适选择。”
医生来了，带来了结果
结果是一个可扩展的推荐引擎，具有很高的增长潜力，旨在改善考试注册网站上的流程和体验，并指导未来的医生完成整个流程。
FSMB 于 2022 年 4 月将第一阶段的推荐引擎投入生产。结果立即显现——客户服务部门的电话、电子邮件和在线聊天请求下降了近 50%。底线：更多的医生能够完成注册流程，而无需联系客户支持。
除了支持中心数量的可量化下降之外，新系统还创造了一些有价值但难以量化的东西：流畅的用户体验。
未来的医生不再访问网站后感到困惑或沮丧，而是获得清晰且面向行动的体验。
“现在，他们访问网站后，我们会根据图中数据，根据他们在流程中的位置向他们展示不同的目标页面，”Putnam 说。“这更合适，因为它能更好地解释他们在特定时刻的具体情况。”
与图一起成长
现在他们已经上线了第一阶段，FSMB 的下一步是扩展其推荐功能，使其超越 USMLE Step 3。并且由于所有医生数据都已连接，FSMB 可以继续在正确的时间向正确的人推荐正确的事物。上线四个月后，图中包含超过 186,000 名医生的 USMLE Step 3 推荐信息，但未来医生在获得执照的道路上的群体更大。
“一旦他们完成了医学资格考试，他们就需要获得认证，然后申请执照，”Putnam 说。“因此，当我们对产品进行迭代时，我们希望看到持续的益处，并帮助他们达到最终目标。”
最终目标是获得更多持证合格的医生。美国医学院校协会预测，未来 10 年内可能出现 100,000 名医生的短缺。FSMB 正在尽其所能帮助持证医疗专业人员填补这一空白。
“我们目前的 Neo4j 实施仅仅是第一步，”Putnam 说。“我们从小规模开始，并独立实施。我们目前正在审查我们的架构，以优化我们为医生和医师助理提供的其他服务，以便最终我们将使用 Neo4j 进行更多推荐。”
