Der Med Comms-Flaschenhals: Warum AI Pharmas Kommunikationsproblem ins Visier nimmt

Medizinische Kommunikation hat immer unter Druck gestanden: Biopharma-Unternehmen generieren enorme Mengen an klinischen Daten – Studienergebnisse, Evidenz aus der realen Welt, Sicherheitsupdates –, die gleichzeitig mehreren Zielgruppen erreichen müssen, einschließlich Fachärzten, Gemeindeärzten, medizinischen Wissenschaftlern, Zahlern, Pflegern und Patienten.

Jede Zielgruppe erfordert eine unterschiedliche Darstellung, Sprache und Ebene der technischen Tiefe. Jahrzehntelang jedoch haben die Menschen, die für die Überbrückung dieser Lücke verantwortlich sind – erfahrene wissenschaftliche Kommunikatoren in medizinischen Agenturen – einen überraschenden Teil ihrer Arbeitszeit nicht mit Denken, sondern mit Neuformatierung verbracht.

Sie haben Slide-Inhalte von einem Kongress-Template zu einem anderen verschoben, Decks für unterschiedliche Zielgruppen neu aufgebaut und dies oft manuell gegen enge Overnight-Fristen durchgeführt. “Wir haben all diese Leistungen für Kunden erbracht, aber oft haben wir auch viel Zeit damit verbracht, die Präsentation zusammenzustellen und Dinge von einem Template zum nächsten zu übertragen”, sagte Francine Carrick, eine PhD-ausgebildete Wissenschaftlerin, die 22 Jahre in der Medizinischen Kommunikation tätig war.

“Wir haben von einer Lösung geträumt, die diese Wissenschaft für uns übersetzt”, fügte sie hinzu.

Carrick ist kürzlich der AI-Präsentationsplattform Prezent als Präsidentin von Prezent Vivo beigetreten, die speziell entwickelte AI und Domänen-Experten nutzt, um das Kommunikationssystem der Life-Sciences zu ermöglichen – einschließlich Biopharma und der Agentur-Partner des Unternehmens.

Das Problem, das sie beschreibt, ist nicht nichthaft; es sitzt an der Kreuzung zweier Drucke, die in der Branche nun gut dokumentiert sind. Einerseits erhalten fast 8 von 10 Gesundheitsfachleuten eine größere Informationsmenge von Pharmaverbänden als vor COVID-19, und 77 % sagen, dass die Menge an digitalen Kommunikationen bereits zu groß ist.

Andererseits kämpfen Pharmaverbände darum, personalisierte, relevante Inhalte zu liefern, die HCPs benötigen, teilweise weil Legacy-Systeme die notwendige Flexibilität fehlen, um eine fortschrittliche Personalisierung im großen Maßstab zu unterstützen. Die Inhalts-Pipeline ist an beiden Enden überfordert: zu viel wird produziert, und zu wenig davon landet effektiv.

Das modulare Inhalts-Problem

Die Branche hat lange “modulare Inhalte” als Lösung vorgeschlagen – die Idee, wissenschaftliche Informationen in wiederverwendbare Komponenten zu unterteilen, die für unterschiedliche Zielgruppen unterschiedlich zusammengestellt werden können.

In der Theorie ist es elegant, aber in der Praxis werden nun große Sprachmodelle verwendet, um Manuskripte vorzubereiten, real-weltliche Evidenz-Datensätze in Zusammenfassungen zu kondensieren und Module für die Ausbildung von Gesundheitsfachleuten zu entwickeln – Werkzeuge, die bis vor kurzem nur als Beweis des Konzepts existierten.

Carrick beschreibt die zugrunde liegende Herausforderung in einfachen Worten: “Die Art und Weise, wie wir einem akademischen Arzt, einem Gemeindearzt, einem Pfleger oder einem Patienten präsentieren, ist sehr, sehr unterschiedlich”, betonte sie.

“Im traditionellen Modell war es sehr arbeitsintensiv, diese Informationen zu customisieren, und es dauerte Zeit.” Mit anderen Worten: Der Flaschenhals war nicht die Expertise der Kommunikatoren, sondern die Durchlaufzeit – mehr Daten, die schneller ankommen, als Teams sie manuell umverpacken können.

Nach weit verbreiteter AI-Experimentierung im Jahr 2024 stehen Unternehmen unter Druck, echte Rückkehr auf ihre AI-Investitionen zu zeigen, was die Akzeptanz von vertikalen AI-Lösungen vorantreibt, die speziell für bestimmte Workflows entwickelt wurden.

Dies ist genau das Argument, das Prezent mit seinem Astrid-AI-Agenten vertritt: dass ein System, das speziell für die Life-Sciences entwickelt wurde, trainiert auf die Compliance-Anforderungen, regulatorischen Einschränkungen und wissenschaftliche Vokabular von Biopharma, eine bessere Leistung erbringen wird als ein allgemeines Werkzeug, das für die Branche nachgerüstet wurde.

Die Frage der Spezialität

Ob der Life-Sciences-Kontext tatsächlich speziell entwickelte AI erfordert oder ob es sich um eine Marketing-Framing für einen wettbewerbsintensiven Markt handelt, ist eine berechtigte Frage.

Was jedoch klar ist, ist, dass die FDA diesem Aspekt sehr genau Beachtung schenkt. Nach der Veröffentlichung von Richtlinien im Jahr 2025 über die Verwendung von AI zur Unterstützung regulatorischer Entscheidungen für Arzneimittel und biologische Produkte hatte sie über 500 Einreichungen mit AI-Komponenten erhalten. Eine solche regulatorische Überwachung schafft ein starkes Argument für compliance-native AI-Tools anstelle von adaptierten: das Risiko, es in einer regulierten Umgebung falsch zu machen, ist qualitativ anders als es in einem Marketing-Deck falsch zu machen.

Der breitere Healthcare-AI-Markt spiegelt steigendes Vertrauen wider: der globale Healthcare-AI-Markt wird voraussichtlich von 26,6 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 187,7 Milliarden bis 2030 wachsen, wobei die Branche bereits AI zu mehr als doppelt so hohem Tempo wie die breitere Wirtschaft einsetzt.

Dabei bleiben Pharmaverbände und Biotech-Unternehmen die am stärksten forschungsorientierten, wobei 54 % Innovation und Arzneimittelentwicklung priorisieren, obwohl kommerzielle Operationen – einschließlich Kommunikation – zunehmend auf der Tagesordnung stehen.

Die Frage der menschlichen Expertise

Das Erscheinen von AI-Tools in professionellen Dienstleistungen generiert zuverlässig das gleiche Gespräch: was passiert mit den Menschen, die diese Arbeit derzeit ausführen? In der medizinischen Kommunikation, wo die Arbeit echte wissenschaftliche Sprachkenntnisse erfordert, ist die Antwort nuancierter als die Verdrängung suggeriert.

Carricks Meinung ist, dass die bindende Einschränkung der menschlichen Expertise in der medizinischen Kommunikation nicht Wissen, sondern Bandbreite ist. “Es ermöglicht, es beschleunigt, die menschliche Expertise in vielen Graden”, sagte sie über AI in ihrem Bereich. “Es ermöglicht diese Expertise, diese Erkenntnisse, dieses menschliche Wissen, mit mehr Zielgruppen in einer zeitlicheren Weise zu teilen.”

Diese Sichtweise stimmt mit dem überein, was als differenzierteres Bild von AI-Effekten auf qualifizierte Wissensarbeit herauskommt. Umfragen unter Ärzten deuten auf Widerstandsfähigkeit hin, anstatt auf Verdrängung, da viele glauben, AI werde ihre Arbeit verändern, aber nicht ihre Rolle eliminieren.

Die Analogie zur medizinischen Kommunikation ist nicht perfekt, aber die strukturelle Ähnlichkeit bleibt bestehen: was AI derzeit tun kann, ist die Beschleunigung des Routine-Geschäfts; was es nicht tun kann, ist die wissenschaftliche Urteilsfähigkeit, die Zielgruppen-Intuition oder das strategische Denken zu ersetzen, das die höherwertige Arbeit definiert.

Eine Studie von EPG Health ergab, dass fast 60 % der Pharmaverbands-Respondenten HCP-Einblick als oberste Priorität für strategische Einbindung identifizierten und dass medizinische Wissenschaftler die Salesforce als wichtigsten Kanal für die Übermittlung von Informationen an HCPs überholt haben.

Das ist ein Signal, dass Pharmaverbände sich in Richtung intensiverer, weniger broadcast-orientierter Kommunikation bewegen, was mehr menschliche Urteilsfähigkeit erfordert, nicht weniger – selbst wenn AI die Produktions Ebene abwickelt.

Was der Wechsel tatsächlich erfordert

Die schwierigere Frage ist nicht, ob AI eine Rolle in der medizinischen Kommunikation spielen wird – das ist bereits entschieden. Es ist, ob die Werkzeuge, die entwickelt werden, tatsächlich für die Komplexität des Bereichs geeignet sind.

Carrick wies auf das hin, was Prezent “Fingerabdrücke” nennt – Zielgruppen-spezifische Kommunikationspräferenzen, die kodiert und angewendet werden können, wenn Inhalte adaptiert werden. Das Konzept spiegelt eine grundlegendere Herausforderung wider: dass das Ziel von “den richtigen Inhalten, zur richtigen Zeit, durch den richtigen Kanal, an die richtige Zielgruppe” – lange ein Mantra in der medizinischen Kommunikation – immer eher aspirativ als operativ war.

Die Umsetzung erfordert nicht nur gutes Wissenschaftsschreiben, sondern systematisches Wissen darüber, wie unterschiedliche Zielgruppen unterschiedliche Arten von Informationen verarbeiten.

Ob AI dieses Wissen zuverlässig kodieren kann und ob es dies tun kann, während es die wissenschaftliche Genauigkeit und regulatorische Compliance aufrechterhält, die die medizinische Kommunikation von anderen Inhalten unterscheiden, bleibt die offene Frage.

Unabhängig davon ist jedoch nicht mehr in Frage gestellt, dass das alte Modell, mit seinen Overnight-Formatier-Marathons und manuellen Template-Migrationen, niemals auf dem Tempo, das moderne Biopharma erfordert, nachhaltig war.

Das Problem war für Praktiker jahrelang sichtbar, aber die Werkzeuge, um es anzugehen, werden erst jetzt verfügbar – dank AI.