Den medicinske kommunikationsflaskehals: Hvorfor AI sigter mod pharma’s kommunikationsproblem

Medicinsk kommunikation har altid fungeret under pres: biopharma-virksomheder genererer enorme mængder af kliniske data – forsøgsresultater, realverdensbevis, sikkerhedsopdateringer – som skal nå multiple målgrupper samtidig, herunder speciallæger, almenpraktiserende læger, medicinske videnskabelige kontakter, betalere, omsorgspersoner og patienter.

Hver målgruppe kræver forskellige rammer, sprog og niveauer af teknisk dybde. I årtier har personerne, der er ansvarlige for at brobygge denne kløft – dygtige videnskabelige kommunikatorer i medicinske sagkyndige agenturer – brugt en overraskende stor del af deres arbejdstid på ikke at tænke, men på at omformulere.

At flytte indhold fra en kongres-skabelon til en anden, genopbygge dækkende præsentationer for forskellige målgrupper og gøre det manuelt ofte mod stramme deadline. “Vi ville gøre alle disse leverancer for kunder, men ofte brugte vi også meget af vores tid på at samle præsentationen og derefter overføre ting fra den ene skabelon til den næste skabelon,” sagde Francine Carrick, en PhD-uddannet videnskabsmand, der har tilbragt 22 år i medcom.

“Vi drømte om en løsning, der kunne oversætte videnskaben for os,” tilføjede hun.

Carrick sluttede sig recent til AI-præsentationsplatformen Prezent som præsident for Prezent Vivo, som kombinerer formål-bygget AI og domæne-eksperter for at aktivere livsvæsenkommunikationsøkosystemet – herunder både biopharma og virksomhedens agenturpartnere.

Problemet, hun beskriver, er ikke niche; det ligger ved skæringen af to presser, der nu er godt dokumenterede i industrien. På den ene side modtager næsten 8 ud af 10 sundhedsprofessionelle en større mængde informationer fra pharma-virksomheder end før COVID-19, og 77% siger, at mængden af digitale kommunikationer allerede er for stor.

På den anden side kæmper pharma-virksomheder med at levere den personlige, relevante indhold, som sundhedsprofessionelle behøver, delvist fordi legacy-systemer mangler fleksibiliteten til at understøtte avanceret personliggørelse i stor målestok. Indholdspipelines er overvældet på begge ender: for meget bliver produceret, og for lidt af det lander effektivt.

Det modulære indholdsproblem

Industriens foreslåede løsning på dette har længe været “modulært indhold” – idéen om at bryde videnskabelig information ned i genbrugelige komponenter, der kan samles forskelligt for forskellige målgrupper.

I teorien er det elegant, men i praksis bruges store sprogmodeller nu til at forberede manuskripter, kondensere realverdensbevis-data til sammenfattelser og udvikle moduler til at uddanne sundhedsprofessionelle – værktøjer, der indtil for nylig kun eksisterede som bevis for konceptet.

Carrick rammer den underliggende udfordring på en direkte måde: “Måden, vi præsenterer for en akademisk læge versus en samfundslæge versus en omsorgsperson versus en patient, er meget, meget forskellig,” understregede hun.

“På den traditionelle model var det at tage den information og tilpasse den meget arbejdskrævende, og det tog tid.” Med andre ord var flaskenhalen ikke ekspertisen hos kommunikatorerne; det var gennemstrømningen – mere data ankommer hurtigere, end hold kan manuelt omforbinde det.

Efter omfattende AI-eksperimenter i 2024 er virksomheder under pres for at vise virkelige afkast på deres AI-investeringer, hvilket driver adoption af vertikale AI-løsninger, der er specialbygget til bestemte arbejdsprocesser.

Dette er netop det argument, som Prezent fremfører med sin Astrid AI-agent: at et system, der er bygget specifikt til livsvæsener, trænet på compliance-krav, regulatoriske begrænsninger og videnskabelig vokabular til biopharma, vil overgå en generel formål-bygget værktøj, der er tilpasset til industrien.

Spørgsmålet om specialisering

Om livsvæsenkonteksten virkelig kræver specialbygget AI eller om det er en markedsføringsramme for en konkurrencedygtig marked er et legitimitetspørgsmål.

Hvad der er klart, er, at FDA har været meget opmærksom på det. Efter deres publikationer af retningslinjer i 2025 om brugen af AI til at understøtte regulatoriske beslutninger for lægemidler og biologiske produkter, havde de modtaget over 500 indsendelser, der indeholdt AI-komponenter. En sådan regulatorisk skærpede krav skaber et virkeligt argument for compliance-native AI-værktøjer frem for tilpassede: risikoen for at gøre det forkert i et reguleret miljø er kvalitativt forskellig fra at gøre det forkert i, sagen, en markedsføringspræsentation.

Det bredere sundheds-AI-marked afspejler stigende tillid: det globale sundheds-AI-marked forventes at vokse fra 26,6 milliarder USD i 2024 til 187,7 milliarder i 2030, og industrien har allerede udrullet AI i mere end dobbelt så høj en hastighed som den bredere økonomi.

Inden for det er pharma- og biotek-virksomhederne stadig de mest fokuserede på forskning og udvikling, med 54% prioriterer innovation og lægemiddeludvikling, selvom kommercielle operationer – herunder kommunikation – er stadig mere på dagsordenen.

Det menneskelige ekspertise-spørgsmål

Ankomsten af AI-værktøjer i professionelle services genererer altid den samme diskussion: hvad sker der med personerne, der i forvejen udfører dette arbejde? I medcom, hvor arbejdet kræver ægte videnskabelig flydende, er svaret mere nuanceret, end udskiftningen antyder.

Carricks synspunkt er, at den bindende begrænsning for menneskelig ekspertise i medcom er ikke viden, men snarere båndbredde. “Det aktiverer, det accelererer, den menneskelige ekspertise i mange grader,” sagde hun om AI i hendes felt. “Det aktiverer den ekspertise, de indsigt, den menneskelige viden til at blive delt med flere målgrupper på en mere tidlig fashion.”

Dette synspunkt stemmer overens med, hvad der dukker op som en mere tekstureret billed af AI’s effekter på kvalificeret videnarbejde. Undersøgelser af læger antyder resilience i stedet for udskiftning, da mange mener, at AI vil ændre deres arbejde, men ikke eliminere deres rolle.

Analogien til medicinsk kommunikation er ikke perfekt, men den strukturelle lighed holder: hvad AI kan i øjeblikket gøre, er at accelerere det rutinemæssige; hvad det ikke kan gøre, er at erstatte den videnskabelige dømmekraft, målgruppe-intuitionen eller den strategiske tænkning, der definerer det højere-værdiarbejde.

En EPG Health-undersøgelse fandt, at næsten 60% af pharma-respondenterne identificerede HCP indsigt som den øverste prioritet for strategisk engagement, og at medicinske videnskabelige kontakter har overhalet Salesforce som den vigtigste kanal for at sende information til HCP’er.

Det er et signal om, at pharma bevæger sig mod mere relationsintensive, mindre broadcast-stil kommunikation, som kræver mere menneskelig dømmekraft, ikke mindre – selvom AI håndterer produktionslaget.

Hvad skiftet faktisk kræver

Det sværere spørgsmål er ikke, om AI vil spille en rolle i medicinsk kommunikation – det er allerede afgjort. Det er, om værktøjerne, der bygges, er virkelig egnede til kompleksiteten af domænet.

Carrick bemærkede, hvad Prezent kalder “fingerprints” – målgruppe-specifikke kommunikationspræferencer, der kan kodificeres og anvendes, når indhold tilpasses. Konceptet afspejler en mere grundlæggende udfordring: at målet om “det rette indhold, på det rette tidspunkt, gennem den rette kanal, til den rette målgruppe” – længe en mantra i medcom – altid har været mere aspirerende end operationel.

At levere på det kræver ikke kun god videnskabs skrivning, men systematisk viden om, hvordan forskellige målgrupper behandler forskellige typer af information.

Om AI kan pålideligt kodificere den viden, og om det kan gøre det, samtidig med at det opretholder den videnskabelige nøjagtighed og regulatoriske compliance, der kendetegner medicinsk kommunikation fra andre indholdsindustrier, er det åbne spørgsmål.

Uanset hvad er det ikke længere i tvivl, at den gamle model, med dens overnatnings-formateringsmaraton og manuelle skabelon-migrationer, aldrig var bæredygtig i det tempo, moderne biopharma kræver.

Problemet var synligt for praktikere i årevis, men værktøjerne til at løse det er først nu blevet viable – takket være AI.