Die Med Comms-Flaschenhalterung: Warum AI Pharmas Kommunikationsproblem im Visier hat

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, darunter Fachärzte, Gemeindeärzte, medizinische Wissenschaftler, Kostenträger, Pflegekräfte und Patienten.

Jede Zielgruppe erfordert eine andere Darstellung, Sprache und technische Tiefe. Seit Jahrzehnten jedoch haben die Menschen, die für die Überbrückung dieser Lücke verantwortlich sind – erfahrene wissenschaftliche Kommunikatoren in medizinischen Agenturen –, einen erstaunlichen Teil ihrer Arbeitszeit nicht mit Denken, sondern mit Umformatieren verbracht.

Die Übertragung von Slide-Inhalten von einem Kongress-Template zu einem anderen, das Neuerstellen von Präsentationen für verschiedene Zielgruppen und das manuelle Durchführen dieser Aufgaben oft unter engen Overnight-Fristen. “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 zu einem anderen zu übertragen”, sagte Francine Carrick, eine promovierte Wissenschaftlerin, die 22 Jahre in der Medizinischen Kommunikation tätig war.

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

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

Das Problem, das sie beschreibt, ist nicht spezifisch; es liegt an der Kreuzung zweier Druckpunkte, die in der Branche gut dokumentiert sind. Einerseits erhalten fast 8 von 10 Gesundheitsfachleuten eine größere Menge an Informationen von Pharmaindustrie-Unternehmen als vor COVID-19, und 77% sagen, dass die Menge an digitalen Kommunikationen bereits zu groß ist.

Andererseits kämpfen Pharmaindustrie-Unternehmen darum, personalisierte, relevante Inhalte zu liefern, die HCPs benötigen, teilweise weil Legacy-Systeme nicht die Flexibilität haben, um fortschrittliche Personalisierung im großen Maßstab zu unterstützen. Die Content-Pipeline ist an beiden Enden überlastet: Zu viel wird produziert, und zu wenig davon landet effektiv.

Das modulare Inhaltsproblem

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

In der Theorie ist es elegant, aber in der Praxis werden jetzt große Sprachmodelle verwendet, um Manuskripte vorzubereiten, Real-World-Evidence-Datensätze in Zusammenfassungen zu kondensieren und Module für die Ausbildung von Gesundheitsfachleuten zu entwickeln – Werkzeuge, die bis vor kurzem nur als Konzept existierten.

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

“Im traditionellen Modell war es sehr arbeitsintensiv, diese Informationen anzupassen, und es dauerte lange.” Mit anderen Worten: Der Flaschenhals lag nicht in der Expertise der Kommunikatoren, sondern in der Kapazität – mehr Daten kamen schneller an, als Teams sie manuell umverpacken konnten.

Nach umfassenden AI-Experimenten im Jahr 2024 stehen Unternehmen unter Druck, echte Renditen für ihre AI-Investitionen zu erzielen, was die Adoption von vertikalen AI-Lösungen vorantreibt, die speziell für bestimmte Workflows entwickelt wurden.

Dies ist genau das Argument, das Prezent mit seinem Astrid-AI-Agenten vorbringt: Ein System, das speziell für die Life-Sciences-Branche entwickelt wurde, das auf die Compliance-Anforderungen, regulatorischen Einschränkungen und wissenschaftlichen Vokabular der Biopharma-Industrie trainiert wurde, wird eine allgemeine Zweck-Tool übertreffen, die für die Branche nachgerüstet wurde.

Die Frage der Spezialisierung

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 legitime Frage.

Was jedoch klar ist, ist, dass die FDA diesem Aspekt sehr genau auf den Grund geht. 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 einem regulierten Umfeld falsch zu machen, ist qualitativ anders als das Risiko, es in einem Marketing-Deck falsch zu machen.

Der breitere Healthcare-AI-Markt spiegelt eine zunehmende Zuversicht wider: Der globale Healthcare-AI-Markt wird voraussichtlich von 26,6 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 187,7 Milliarden USD im Jahr 2030 anwachsen, wobei die Branche bereits AI zu mehr als dem doppelten Tempo der breiteren Wirtschaft einsetzt.

Innerhalb dieser Branche bleiben Pharmaindustrie- und Biotech-Unternehmen die am stärksten an Forschung und Entwicklung orientierten, wobei 54% Innovation und Arzneimittelentwicklung priorisieren, während kommerzielle Operationen – einschließlich Kommunikation – zunehmend auf der Tagesordnung stehen.

Die Frage der menschlichen Expertise

Die Ankunft von AI-Tools in professionellen Dienstleistungen löst regelmäßig das gleiche Gespräch aus: 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 nahelegt.

Carricks Meinung ist, dass die bindende Einschränkung für menschliche 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, dass diese Expertise, diese Erkenntnisse, dieses menschliche Wissen, mit mehr Zielgruppen in einer zeitlich angemessenen Weise geteilt werden kann.”

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

Der Vergleich zur medizinischen Kommunikation ist nicht perfekt, aber die strukturelle Ähnlichkeit bleibt bestehen: Was AI derzeit tun kann, ist, die Routine zu beschleunigen; 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 fand heraus, dass fast 60% der Pharmaindustrie-Befragten HCP-Einblicke als Top-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 die Pharmaindustrie sich in Richtung relationenintensiverer, weniger broadcast-orientierter Kommunikation bewegt, was mehr menschliche Urteilsfähigkeit erfordert, nicht weniger – selbst wenn AI die ProduktionsEbene handhabt.

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 entwickelten Tools wirklich 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 verschiedene 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 Übernacht-Formatiermarathons und manuellen Template-Migrationen niemals nachhaltig war, um mit dem Tempo der modernen Biopharma Schritt zu halten.

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