メドコミュニケーションのボトルネック：なぜAIは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

メディカルコミュニケーションは、常にプレッシャーのかかる環境で運営されてきた：バイオファーマ会社は大量の臨床データを生成している－試験結果、リアルワールドエビデンス、安全性更新－これらが同時に複数のオーディエンスに到達する必要がある。これには、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、技術的深度のレベルが必要である。ただし、数十年間、ギャップを埋める責任がある－メディカルエフェアーズエージェンシーの熟練した科学コミュニケーター－は、驚くほど多くの労力を思考ではなく、リフォーマットに費やしてきた。スライドコンテンツを一つの会議テンプレートから別のテンプレートへ移動させ、異なるオーディエンスのためにデッキを再構築し、手動で行うことが多い－そして、多くの場合、タイトな納期に対して。 “フランシン・キャリック” は、メドコミュニケーションで22年間働いたPhDトレーニングを受けた科学者である。”私たちは、クライアントのためにこれらの成果物をすべて行っていたが、多くの場合、私たちはプレゼンテーションをまとめるのに、そして一つのテンプレートから別のテンプレートへ物を転送するのに、多くの時間を費やしていた” と彼女は述べた。”私たちは、私たちに代わって科学を翻訳する解決策を夢見ていた” 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 Prezent の Prezent Vivo の大統領に就任した。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－バイオファーマと会社のエージェンシーパートナーを含む－をパワーソースするために、目的のあるAIとドメインエキスパート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。二つのプレッシャーの交差点に位置する。 一方では、ほぼ 8割のヘルスケア専門家 が、COVID-19以前よりも、より多くの情報を受け取っている。77％は、デジタルコミュニケーションのボリューム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、関連性のあるコンテンツを提供するのに苦労している。なぜなら、レガシーシステムは、スケールでの高度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不足しているからである。コンテンツパイプラインは、両端で圧倒されている。生成されるものが多すぎ、効果的に着地するものが少なすぎる。

モジュラーコンテンツの問題

産業界の提案された解決策は、長い間 “モジュラーコンテンツ” であった－科学情報を、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ことができる再利用可能なコンポーネントに分解するというアイデアである。 理論的には、優雅であるが、実践的には、大きな言語モデルは、論文の準備、リアルワールドエビデンスデータセットを要約、ヘルスケア専門家を教育するためのモジュールの開発に使用されている－これらのツールは、最近まで、概念実証のみであった。 キャリックは、根本的な課題を、シンプルな用語で説明する。 “私たちが学術的医師に対して、コミュニティドクターに対して、ケア提供者に対して、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、非常に労力密度が高く、時間がかかった” 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かった。スループットだった－データが手動でリパッケージされるよりも速く到着する。 2024年の広範な AI実験 の後、会社は、AI投資に対する実際のリターンを示す圧力を受けている。これは、特定のワークフローに特化した垂直的なAIソリューションの採用を促進している。 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。ライフサイエンスに特化したシステムは、バイオファーマのコンプライアンス要件、規制制約、科学的語彙にトレーニングされたものが、一般的な目的のツールよりも優れている。

専門性の問題

ライフサイエンスのコンテキストが、実際に目的のあるAIを要求するのか、またはそれが競争的な市場のためのマーケティングフレーミングであるのかは、正当な疑問である。 ただし、明らかなのは、FDAが密接に注目していることである。 2025年に、薬物および生物製品のための規制上の意思決定をサポートするためにAIを使用するためのガイドラインを 公開 した後、AIコンポーネントを含む500以上の提出を受け取った。 これらの規制上の検査は、適応されたものではなく、コンプライアンスネイティブのAIツールの必要性を実証する。規制された環境で間違えるリスクは、たとえばマーケティングデッキで間違えるリスクとは質的に異なる。 より広いヘルスケアAI市場は、信頼性の向上を反映している。グローバルヘルスケア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。産業界は、すでにAIを、より広い経済よりも2倍以上の割合で展開している。 その中で、製薬およびバイオテック会社は、依然として最もR＆Dに焦点を当てている。 54% が、イノベーションと薬剤開発を優先している。ただし、コミュニケーションを含む商業運用は、ますます議題に上ってきている。

ヒューマンエキスパートの問題

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、必ず同じ会話を生み出す。メドコミュニケーションでは、真の科学的流暢さが必要な作業をする人々に何が起こるのか。答えは、置き換えを示唆するよりも、繊細である。 キャリックの見解は、メドコミュニケーションにおけるヒューマンエキスパートの結合制約は、知識ではなく、バンド幅である。 “それは、人間のエキスパートを、加速させる。人間の専門知識を、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” と彼女は述べた。 この見解は、熟練した知識作業におけるAI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する。医師の調査によると、代替ではなく、回復力が見られる。多くの医師は、AIが彼らの仕事を変えるだろうが、役割を排除することはないと考える。 メディカルコミュニケーションへのアナロジーは完全ではないが、構造的な類似性は保持される。AIが現在できることは、ルーチンワークを加速させることである。AIができないことは、科学的判断、オーディエンスの直感、戦略的な思考を置き換えることである。 EPG Healthの調査によると、ほぼ60％の製薬回答者が、HCPの洞察を戦略的なエンゲージメントのトップ優先事項として特定し、メディカルサイエンスライアソンが、HCPに情報を送信するための最も重要なチャネルとして、セールスフォースを超越した。 これは、放送スタイルのコミュニケーションよりも、より関係性の濃いコミュニケーションにシフトしていることを示唆する。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がメディカルコミュニケーションで役割を果たすかどうかではない。すでに決定されたことである。質問は、構築されているツールが、ドメインの複雑さに真正に適合し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” と呼ぶものを指摘した。オーディエンス固有のコミュニケーションを好みを、エンコードして適用することができる。コンセプトは、より根本的な課題を反映している。メドコミュニケーションの目標は、常に “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” であるが、これは、常に運用上のものではなく、願望的なものであった。 それを達成するには、優れた科学的ライティングだけでなく、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を持ってエンコードできるか、そしてそれを、メディカルコミュニケーションが他のコンテンツ産業と異なる、科学的精度と規制コンプライアンスを維持しながらできるかは、未解決の疑問である。 どのようにしても、古いモデルは、オーバーナイトのフォーマットマラソン、手動のテンプレート移行－現代のバイオファーマが要求するペースでは、持続可能ではなかった。 問題は、実践者にとっては、長い間見えていたが、対処するためのツールは、AIのおかげで、ようやく実現可能になった。