Flaskehalsen i medicinsk kommunikation: Hvorfor AI retter sig mod lægemiddelbranchens kommunikationsproblem

Medicinsk kommunikation har altid fungeret under pres: biopharma-virksomheder genererer enorme mængder af kliniske data – forsøgsresultater, evidens fra klinisk praksis, sikkerhedsopdateringer – som skal nå flere målgrupper samtidig, herunder speciallæger, praktiserende læger, medicinsk-videnskabelige kontaktpersoner (MSL’er), betalere, plejepersoner og patienter.

Hver målgruppe kræver forskellige rammer, sprog og niveauer af teknisk dybde. I årtier har personerne, der er ansvarlige for at bygge bro over denne kløft – dygtige videnskabelige kommunikatorer i bureauer for medicinsk kommunikation – brugt en overraskende stor del af deres arbejdstid på ikke at tænke, men på at omformatere.

At flytte indhold fra en kongres-skabelon til en anden, genopbygge præsentationer for forskellige målgrupper og gøre det manuelt ofte om natten med stramme tidsfrister. “Vi gjorde 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 anden skabelon,” sagde Francine Carrick, en forsker med en ph.d., der tilbragte 22 år i medcom.

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

Carrick sluttede sig for nylig til AI-præsentationsplatformen Prezent som præsident for Prezent Vivo, der kombinerer specialbygget AI og fageksperter for at drive livsvidenskabskommunikationsøkosystemet – herunder både biopharma og virksomhedens bureau-partnere.

Problemet, hun beskriver, er ikke niche; det ligger ved skæringspunktet mellem to former for pres, der nu er godt dokumenterede i industrien. På den ene side modtager næsten 8 ud af 10 sundhedsfaglige en større mængde information 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 det personligt tilpassede, relevante indhold, som HCP’er behøver, delvist fordi legacy-systemer mangler fleksibiliteten til at understøtte avanceret personalisering i stor skala. Indholdspipelines er overbelastet på begge ender: for meget bliver produceret, og for lidt af det lander effektivt.

Problemet med modulært indhold

Branchens foreslåede løsning på dette har længe været “modulært indhold” – idéen om at bryde videnskabelig information ned i genanvendelige 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 datasæt med evidens fra klinisk praksis til sammenfattelser og udvikle moduler til at uddanne sundhedsfaglige – værktøjer, der indtil for nylig kun eksisterede som konceptafprøvninger.

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

“I den traditionelle model var det meget arbejdskrævende at tilpasse den information, og det tog tid.” Med andre ord var flaskehalsen ikke ekspertisen hos kommunikatorerne, men gennemstrømningen – flere data kommer til hurtigere, end teamene manuelt kan omarbejde dem.

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 livsvidenskab, trænet på biopharmas compliance-krav, reguleringsbegrænsninger og videnskabeligt ordforråd, vil overgå et generelt anvendeligt værktøj, der er tilpasset til branchen.

Spørgsmålet om Specialisering

Om livsvidenskabskonteksten virkelig kræver specialbygget AI eller om det er en markedsføringsramme for et konkurrencepræget marked, er et legitimt spørgsmål.

Det, der er klart, er, at FDA’en har været opmærksom på dette. Efter offentliggørelsen af retningslinjer i 2025 om brugen af AI til at understøtte reguleringsbeslutninger for lægemidler og biologiske produkter, havde de modtaget over 500 indsendelser, der indeholdt AI-komponenter. En sådan reguleringsmæssig opmærksomhed 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 for eksempel en markedsføringspræsentation.

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

Inden for dette er pharma- og biotek-virksomheder stadig de mest FoU-fokuserede, med 54%, der prioriterer innovation og lægemiddeludvikling, selv om kommercielle operationer – herunder kommunikation – er mere og mere på dagsordenen.

Spørgsmålet om menneskelig ekspertise

Ankomsten af AI-værktøjer i professionelle services genererer altid den samme diskussion: hvad sker der med de mennesker, der i forvejen udfører dette arbejde? I medcom, hvor arbejdet kræver en solid videnskabelig forståelse, er svaret mere nuanceret, end tanken om fortrængning antyder.

Carricks synspunkt er, at den bindende begrænsning for menneskelig ekspertise i medcom ikke er viden, men snarere den tilgængelige arbejdskapacitet. “Det gør det muligt at udnytte menneskelig ekspertise og fremskynder brugen af den på mange måder,” sagde hun om AI i hendes felt. “Det muliggør, at den ekspertise, indsigt, den menneskelige viden kan deles med flere målgrupper mere rettidigt.”

Dette synspunkt stemmer overens med, hvad der dukker op som et mere nuanceret billede af AI’s effekter på kvalificeret videnarbejde. Undersøgelser af læger antyder modstandsdygtighed snarere end fortrængning, 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 gøre nu, er at accelerere det rutinemæssige; hvad det ikke kan gøre, er at erstatte den videnskabelige dømmekraft, den intuitive forståelse af målgruppen eller den strategiske tænkning, der definerer arbejdet med højere værdi.

En EPG Health-undersøgelse fandt, at næsten 60% af pharma-respondenterne identificerede indsigt i sundhedspersoners behov og perspektiver som den øverste prioritet for strategisk engagement, og at medicinsk-videnskabelige kontaktpersoner (MSL’er) har overhalet salgsstyrken som den vigtigste kanal for at sende information til HCP’er.

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

Hvad Skiftet Virkelig Kræver

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

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

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

Om AI pålideligt kan kodificere den viden, og om det kan gøres, samtidig med at det opretholder den videnskabelige nøjagtighed og reguleringsmæssige overensstemmelse, der adskiller medicinsk kommunikation fra andre indholdindustrier, forbliver det åbne spørgsmål.

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

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