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의료 커뮤니케이션은 항상 압박 아래에서 운영되어 왔다. 바이오제약 회사들은巨大한 양의 임상 데이터(시험 결과, 실제 세계 증거, 안전 업데이트)를 생성하며, 이는 여러 대상에게 동시에 전달되어야 한다. 이는 전문 의사, 지역 의사, 의학 과학 담당자, 지불자, 간호자 및 환자들을 포함한다.
각 대상은 다른 프레임워크, 언어 및 기술적 깊이 수준을 요구한다. 그러나 수십 년 동안 의료 업무 기관의 숙련된 과학 커뮤니케이터들은驚くほど 많은 시간을 생각하는 것보다 재포매팅에 보냈다.
슬라이드 콘텐츠를 한 템플릿에서 다른 템플릿으로 이동시키고, 다른 대상에게 데크를 재구성하며, 종종 긴급한 마감일을 맞아 수동으로 작업하는 것이다. “우리는 고객을 위해 이러한 배달물을 모두 수행했지만, 종종 우리는 많은 시간을 프레젠테이션을 함께 모으고 한 템플릿에서 다른 템플릿으로 전환하는 데 보냈다”고 Francine Carrick은 말했다. 그녀는 22년 동안 의료 커뮤니케이션에서 근무한 박사 학위を持つ 과학자이다.
“우리는 과학을 위해 우리를 대신 번역해주는 해결책을 꿈꾸었다”고 그녀는 추가했다.
Carrick은 최근에 AI 프레젠테이션 플랫폼 Prezent의 Prezent Vivo의 사장으로 합류했다. Prezent Vivo는 목적을 위한 AI와 도메인 전문가를 융합하여 생명 과학 커뮤니케이션 생태계를 구동한다. 이는 바이오제약과 회사의 에이전시 파트너를 모두 포함한다.
그녀가 설명하는 문제는 니치하지 않다. 이는 두 가지 압박의 교차점에 위치한다. 한편으로, 거의 8명 중 10명의 의료 전문가가 코로나19 이전보다 제약 회사로부터 더 많은 정보를 받고 있으며, 77%는 디지털 커뮤니케이션의 양이 이미 너무 많다고 말한다.
다른 한편으로, 제약 회사들은 HCP가 필요한 개인화된 관련 콘텐츠를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 이는 레거시 시스템이 대규모에서 고급 개인화를 지원하는 유연성을欠く 때문이다. 콘텐츠 파이프라인은 양 끝에서 모두 압도되고 있다. 너무 많은 콘텐츠가 생성되고, 너무 적은 콘텐츠가 효과적으로 전달되고 있다.
모듈러 콘텐츠 문제
이 문제에 대한 산업의 제안된 해결책은 오래전부터 “모듈러 콘텐츠”였다. 즉, 과학 정보를 재사용 가능한 구성 요소로 분해하여 다른 대상에게 다르게 조립할 수 있는 아이디어이다.
이론적으로는 우아하지만, 실제로는 대형 언어 모델이 현재 사용되고 있다. 원고를 준비하고, 실제 세계 증거 데이터 세트를 요약으로 축소하며, 의료 전문가를 교육하기 위한 모듈을 개발하는 데 사용된다. 이러한 도구는 최근까지 증명된 개념으로만 존재했다.
Carrick은 기본적인 도전을 단순한 용어로 설명한다. “학술적 의사, 지역 의사, 간호자, 환자에게 프레젠테이션하는 방식은 매우, 매우 다르다”고 그녀는 강조했다.
“전통적인 모델에서는 그 정보를 사용자 정의하는 것이 매우 노동 집약적이었고, 시간이 걸렸다”고 그녀는 말했다. 즉, 병목 현상은 커뮤니케이터의 전문 지식이 아니었으며, 처리량이었다. 더 많은 데이터가 수동으로 재포매팅할 수 있는 팀보다 빠르게 도착했다.
2024年的 광범위한 AI 실험 이후, 회사들은 실제로 AI 투자로부터 실질적인 수익을 보여야 하는 압력을 받고 있다. 이는 특정 워크플로우를 위한 수직 AI 솔루션의 채택을 주도한다.
이것은 Prezent가 Astrid AI 에이전트와 함께 주장하는 논리이다. 즉, 생명 과학을 위한 특수 목적의 시스템은 일반 목적의 툴보다 성능이 좋을 것이다. 이 시스템은 바이오제약의 규제 요구 사항, 규제 제약 및 과학 어휘를 학습한 시스템이다.
전문 분야에 대한 질문
생명 과학 컨텍스트가本当に 특수 목적의 AI를 요구하는지, 아니면 경쟁 시장에서 마케팅 프레임인지에 대한 합법적인 질문이다.
분명한 것은 FDA가密切히 주목하고 있다는 것이다. 2025年に 제약 및 생물학적 제품에 대한 규제 결정 지원을 위한 AI 사용에 대한 지침을 공개한 후, FDA는 500개 이상의 AI 구성 요소를 포함하는 제출물을 받았다. 이러한 규제 검토는 적응된 도구보다 규정 준수 네이티브 AI 도구에 대한 실제 논리를 생성한다. 규제 환경에서 잘못된 것은, 예를 들어 마케팅 데크에서 잘못된 것과는 질적으로 다른 위험이다.
더 широк은 헬스케어 AI 시장은 신뢰가 높아지고 있다. 2024년 266억 달러에서 2030년까지 1,877억 달러로 성장할 것으로 예상되는 글로벌 헬스케어 AI 시장은 이미 두 배 이상의 속도로 AI를 배포하고 있다.
그 중에서 제약 및 바이오 테크 회사들은 여전히 연구 개발에 가장 집중적이다. 54%의 회사에서 혁신 및 약물 개발을 우선순위로 하고 있으며, 상업 운용(커뮤니케이션 포함)은 점점 더 중요해지고 있다.
인간 전문 지식에 대한 질문
전문 서비스에서 AI 도구의 도착은 항상 같은 대화를 생성한다. 현재 이 작업을 수행하는 사람들에게 무슨 일이 일어나는가? 의료 커뮤니케이션에서 실제 과학적 유창성이 필요한 작업에서答案은 더细緻하다.
Carrick의 견해는 의료 커뮤니케이션에서 인간 전문 지식의 결합 제약은 지식이 아니며, 대역폭이다. “그것은, 그것은 인간 전문 지식, 통찰력, 인간 지식을 더 많은 대상에게 더 kịp한 시간에 공유할 수 있도록 한다”고 그녀는 말했다.
이 관점은熟練한 지식 작업에 대한 AI의 영향에 대한 더 복잡한 그림과 일치한다. 의사들의 설문 조사에 따르면, 많은 사람들이 AI가 자신의 작업을 변경할 것이라고 믿지만, 자신의 역할을 없애지 않을 것이라고 믿는다.
의료 커뮤니케이션과의 유사성은 완벽하지 않지만, 구조적인 유사성은 유지된다. 즉, AI가 현재 할 수 있는 것은 루틴을 가속화하는 것이다. AI가 할 수 없는 것은 과학적 판단, 대상 직관, 전략적思考을 대체하는 것이다.
EPG Health의 연구에 따르면, 거의 60%의 제약 응답자들이 HCP 통찰력을 전략적 참여의 최상위 우선순위로 식별했으며, 의학 과학 담당자가 Salesforce를超过하여 HCP에게 정보를 전달하는 가장 중요한 채널이 되었다.
이는 제약사가 더 관계 중심적이고, 방송 스타일이 아닌 커뮤니케이션으로 이동하고 있음을 나타낸다. 이는 인간의 판단이 더 많이, 아니라 더 적게 필요함을 의미한다. 즉, AI가 생산 레이어를 처리하는 동안이다.
실제로 필요한 변화
더 어려운 질문은 의료 커뮤니케이션에서 AI가 역할을 할 것인지가 아니라, 실제로 건설된 도구가 도메인의 복잡성을 위해真正로 적합한지이다.
Carrick은 Prezent가 “지문”이라고 하는 것을 언급했다. 즉, 대상별 커뮤니케이션 선호도는 인코딩되고 적용될 수 있다. 이 개념은更根本的な 도전을 반영한다. 즉, “올바른 콘텐츠, 올바른 시간, 올바른 채널, 올바른 대상”이라는 목표는 항상 의료 커뮤니케이션에서 비전적인 것이었다.
그것을 제공하는 것은 좋은 과학적 글쓰기만이 아니라, 다른 대상이 다른 종류의 정보를 처리하는 방식에 대한 체계적인 지식을 요구한다.
AI가 그 지식을 надеж하게 인코딩할 수 있으며, 과학적 정확성 및 규제 준수를 유지하면서 그렇게 할 수 있는지 여부는 여전히 열린 질문이다.
그러나 의료 커뮤니케이션의 이전 모델은 현대적인 바이오제약이 요구하는 속도에서 지속 가능하지 않았다. 즉, 밤새도록 포매팅 마라톤과 수동 템플릿 마이그레이션이 포함되었다.
문제는 수년 동안 실무자에게 보였지만, 해결하는 도구는 이제야 가능해지고 있다. 즉, AI 덕분이다.
