医療コミュニケーションのボトルネック：なぜAIが製薬のコミュニケーション問題をターゲットにしているのか

医療コミュニケーションは常にプレッシャーのかかる状況で運営されてきた：バイオファーマ会社は大量の臨床データを生成し、それを同時に複数のオーディエンスに届ける必要がある。そのオーディエンスには、専門医、コミュニティドクター、医療科学ライアソン、ペイアー、ケア提供者、患者などが含まれる。

各オーディエンスには、異なるフレーミング、言語、技術的な深さが必要である。ただし、数十年間、医療コミュニケーションのギャップを埋める責任がある人々、つまり医療担当機関の熟練した科学コミュニケーターは、驚くほど多くの時間を思考ではなく、書式設定に費やしてきた。

会議テンプレートから別のテンプレートへのスライドコンテンツの移動、異なるオーディエンスのためのデッキの再構築、そしてそれらを手動で行うことは、多くの場合、タイムリーな締め切りに対して行われていた。「私たちはクライアントのために多くの成果物を作成しましたが、多くの時間をプレゼンテーションの作成とテンプレート間の転送に費やしました」と、22年間医療コミュニケーションに従事したフランシン・キャリック博士は述べた。

「私たちは、その科学を私たちに翻訳する解決策を夢見ていました」と彼女は追加した。

キャリックは最近、AIプレゼンテーションプラットフォームのPrezentのPrezent Vivoの社長に就任した。Prezent Vivoは、ライフサイエンスコミュニケーションエコシステムを強化するために、目的のAIと専門家を融合させたものである。

彼女が説明する問題は、ニッチなものではない。医療業界で既に明らかになっている2つのプレッシャーの交差点に位置している。一方では、約8割の医療専門家がCOVID-19以前よりも多くの情報を受け取っており、77％がデジタルコミュニケーションの量がすでに多すぎると述べている。

他方では、製薬会社はHCPが必要とするパーソナライズされた関連コンテンツを提供するのに苦労している。主にレガシーシステムが大規模なパーソナライゼーションをサポートするための柔軟性が欠けているためである。コンテンツパイプラインは両端で圧倒されている。多すぎるコンテンツが生成されており、効果的に届けられるコンテンツは少なすぎる。

モジュラーコンテンツの問題

業界がこの問題に対して提案している解決策は、長い間「モジュラーコンテンツ」であった。つまり、科学情報を再利用可能なコンポーネントに分割し、異なるオーディエンスのために異なる方法で組み立てるというものである。

理論的には優雅な解決策ではあるが、実践的には、大規模言語モデルが現在、論文の準備、リアルワールドエビデンスデータセットの要約、医療専門家の教育用モジュールの開発に使用されている。以前は概念実証のみであったツールが、実用化されるまでに至った。

キャリックは、根本的な課題を簡単な言葉で説明している。「専門医、コミュニティドクター、ケア提供者、患者に対してプレゼンテーションする方法は非常に異なる」と彼女は強調した。

「従来のモデルでは、その情報をカスタマイズすることは非常に時間がかかり、労力が必要だった」と彼女は述べた。つまり、ボトルネックはコミュニケーターの専門知識ではなく、スループットであった。データがチームが手動でリパッケージするよりも速く到着していた。

2024年の広範なAI実験の後、企業はAI投資に対する実際のリターンを示すプレッシャーに直面し、垂直AIソリューションの採用が進んでいる。垂直AIソリューションは、特定のワークフローに特化したものである。

これは、PrezentがAstrid AIエージェントで主張しているものと同じである。つまり、ライフサイエンスに特化したシステムは、コンプライアンス要件、規制制約、科学用語に特化したものであるため、汎用ツールよりも優れているというものである。

スペシャリティの質問

ライフサイエンスコンテキストが実際に目的のAIを必要とするか、または競争市場のためのマーケティングフレーミングであるかは、妥当な質問である。

明らかなのは、FDAがこの問題に密接に注目していることである。2025年の薬物および生物製品の規制決定を支援するためのAIの使用に関するガイドラインの公開後、FDAは500を超えるAIコンポーネントを含む提出を受け取った。規制上のスクラッチニーレベルは、コンプライアンスネイティブAIツールの必要性を示唆している。規制環境では、間違えるリスクは、たとえばマーケティングデッキでは異なる。

より広いヘルスケアAI市場は、成長する自信を反映している。ヘルスケアAI市場は2024年の266億ドルから2030年までに1877億ドルに成長する予想である。業界はすでに、より広い経済よりも2倍以上の速度でAIを展開している。

その中で、製薬およびバイオテック企業は、イノベーションと薬剤開発に最も焦点を当てている。54％がイノベーションと薬剤開発を優先している。商業運用、コミュニケーションを含むものも、増加している。

ヒューマンエキスパートの質問

プロフェッショナルサービスにおけるAIツールの到来は、常に同じ議論を生み出す。つまり、現在この仕事をしている人々に何が起こるのか、ということである。医療コミュニケーションの場合、仕事は真正な科学的流暢さを必要とするため、答えは単純な置き換えではない。

キャリックの見方は、医療コミュニケーションのヒューマンエキスパートの拘束力は、知識ではなく、バンド幅であるというものである。「それが、ヒューマンエキスパートのバンド幅を可能にし、加速させる」と彼女はAIについて述べた。「それが、ヒューマンエキスパートのインサイト、ヒューマンナレッジをより多くのオーディエンスに、よりタイムリーな方法で共有することを可能にする」。

この見解は、AIが熟練した知識労働への影響について、より繊細な絵が浮かび上がっていることと一致している。医師の調査によると、AIは仕事を変えるが、役割を排除することはないと考えられている。

医療コミュニケーションとの類似性は完全ではないが、構造的な類似性がある。AIが現在できることは、ルーチンワークを加速することである。AIができないことは、科学的判断、オーディエンスの直感、戦略的思考を置き換えることである。

EPGヘルススタディによると、約60％の製薬回答者がHCPインサイトを戦略的エンゲージメントのトップ優先事項として特定し、医療科学ライアソンがSalesforceを超えてHCPに情報を送信するための最も重要なチャネルになった。

これは、製薬会社がより関係性のあるコミュニケーション、放送スタイルのコミュニケーションではなく、より人間の判断が必要なコミュニケーションに移行していることを示唆している。AIがプロダクションレイヤーを処理する間にも、人間の判断が必要である。

シフトが実際に必要とするもの

難しい質問は、AIが医療コミュニケーションで役割を果たすかどうかではなく、医療コミュニケーションの複雑さに適合したツールが構築されているかどうかである。

キャリックは、Prezentが「フィンガープリント」と呼ぶものについて言及した。つまり、オーディエンス固有のコミュニケーション設定をエンコードして適用できるものである。概念は、より根本的な課題を反映している。つまり、医療コミュニケーションの目標である「正しいコンテンツ、正しいタイミング、正しいチャネル、正しいオーディエンス」は、常に理想的なものであったが、運用的なものではなかった。

それを達成するには、優れた科学的文章だけではなく、異なるオーディエンスが異なる種類の情報をどのように処理するかについての体系的な知識が必要である。

AIがその知識を信頼性高くエンコードできるか、また医療コミュニケーションが他のコンテンツ業界と異なる科学的精度と規制コンプライアンスを維持したままエンコードできるかは、未解決の質問である。

それでも、旧来のモデルが、現代のバイオファーマが要求するペースで持続可能ではなかったことは疑いようがない。問題は、実践者にとって数年間見えていたが、解決するためのツールが今ようやく実用化されつつある。AIのおかげである。