De Med Comms Bottleneck: Waarom AI het Communicatieprobleem van de Farmaceutische Industrie Aanpakt

Medische communicatie heeft altijd onder druk gestaan: farmaceutische bedrijven genereren enorme hoeveelheden klinische gegevens – resultaten van klinische onderzoeken, real-world evidence, veiligheidsupdates – die gelijktijdig aan meerdere doelgroepen moeten worden gepresenteerd, waaronder specialistische artsen, huisartsen, medische wetenschappelijke vertegenwoordigers, verzekeraars, verzorgers en patiënten.

Elke doelgroep vereist een andere benadering, taal en niveau van technische diepgang. Decennialang hebben de mensen die verantwoordelijk zijn voor het overbruggen van deze kloof – ervaren wetenschappelijke communicators bij medische zakenbureaus – echter een verrassend groot deel van hun werktijd besteed aan het herschrijven van inhoud in plaats van na te denken.

Het verplaatsen van dia-inhoud van het ene congresformulier naar het andere, het opnieuw opbouwen van presentaties voor verschillende doelgroepen en dit vaak handmatig doen tegenover korte nachtelijke deadlines. “We deden al deze leveringen voor klanten, maar vaak besteedden we ook veel tijd aan het samenstellen van de presentatie en het overzetten van inhoud van het ene formulier naar het andere”, zei Francine Carrick, een PhD-gecertificeerd wetenschapper die 22 jaar in de medische communicatie heeft gewerkt.

“We droomden van een oplossing die die wetenschap voor ons zou vertalen”, voegde ze eraan toe.

Carrick trad onlangs toe tot het AI-presentatieplatform Prezent als president van Prezent Vivo, dat speciaal ontwikkelde AI en domeinexperts combineert om het communicatie-ecosysteem van de levenswetenschappen te ondersteunen – inclusief zowel farmaceutische bedrijven als hun agentschappen.

Het probleem dat ze beschrijft is niet niche; het ligt op het snijvlak van twee drukken die nu goed gedocumenteerd zijn in de industrie. Enerzijds ontvangen bijna 8 van de 10 zorgprofessionals een grotere hoeveelheid informatie van farmaceutische bedrijven dan voor COVID-19, en 77% zegt dat de hoeveelheid digitale communicatie al te groot is.

Anderzijds hebben farmaceutische bedrijven moeite om de gepersonaliseerde, relevante inhoud te leveren die zorgprofessionals nodig hebben, deels omdat legacy-systemen niet flexibel genoeg zijn om geavanceerde personalisatie op grote schaal te ondersteunen. De inhoudpijplijn is overbelast aan beide uiteinden: te veel wordt geproduceerd, en te weinig landt effectief.

Het Modulaire Inhoudprobleem

De voorgestelde oplossing van de industrie voor dit probleem is lange tijd “modulaire inhoud” geweest – het idee om wetenschappelijke informatie te breken in herbruikbare componenten die op verschillende manieren voor verschillende doelgroepen kunnen worden samengesteld.

In theorie is het elegant, maar in de praktijk worden grote taalmodellen nu gebruikt om manuscripten voor te bereiden, real-world evidence-datasets samen te vatten in samenvattingen en modules te ontwikkelen voor het onderwijzen van zorgprofessionals – tools die tot voor kort alleen als bewijs van concept bestonden.

Carrick formuleert de onderliggende uitdaging in eenvoudige bewoordingen: “De manier waarop we presenteren aan een academische arts versus een huisarts versus een verzorger versus een patiënt is heel, heel anders”, benadrukte ze.

“In het traditionele model was het nemen van die informatie en het aanpassen ervan zeer tijdrovend en kostte het tijd.” Met andere woorden, de bottleneck was niet de expertise van communicators; het was de doorvoer – meer gegevens die sneller aankomen dan teams deze handmatig kunnen herschrijven.

Na wijdverbreide AI-experimenten in 2024, staan bedrijven onder druk om echte rendementen op hun AI-investeringen te laten zien, waardoor de adoptie van verticale AI-oplossingen toeneemt die speciaal zijn ontwikkeld voor specifieke workflows.

Dit is precies het argument dat Prezent met zijn Astrid AI-agent aanvoert: dat een systeem dat speciaal is ontwikkeld voor de levenswetenschappen, getraind op de compliance-eisen, regelgevingsbeperkingen en wetenschappelijke woordenschat van farmaceutische bedrijven, beter zal presteren dan een algemeen doeltool dat is aangepast voor de industrie.

De Vraag van Specialisatie

Of de context van de levenswetenschappen nu echt speciaal ontwikkelde AI vereist, of dat het een marketingkader is voor een concurrerende markt, is een legitieme vraag.

Wat duidelijk is, is dat de FDA hier aandacht aan heeft besteed. Na het publiceren van richtlijnen in 2025 over het gebruik van AI om regulatoire besluitvorming voor geneesmiddelen en biologische producten te ondersteunen, had het meer dan 500 indieningen ontvangen die AI-componenten bevatten. Een dergelijke regulatoire controle creëert een echt argument voor compliance-native AI-tools in plaats van aangepaste tools: het risico om het verkeerd te doen in een gereguleerde omgeving is kwalitatief anders dan het verkeerd doen in, bijvoorbeeld, een marketingpresentatie.

De bredere gezondheidszorg-AI-markt weerspiegelt een groeiend vertrouwen: de wereldwijde gezondheidszorg-AI-markt zal verwacht groeien van 26,6 miljard USD in 2024 tot 187,7 miljard in 2030, en de industrie heeft AI al op meer dan het dubbele tempo van de bredere economie ingezet.

Binnen deze markt blijven farmaceutische en biotechnologiebedrijven de meest R&D-georiënteerde, met 54% die innovatie en geneesmiddelenontwikkeling prioriteren, hoewel commerciële operaties – inclusief communicatie – steeds vaker op de agenda staan.

De Menselijke Expertisevraag

De komst van AI-tools in professionele diensten genereert altijd hetzelfde gesprek: wat gebeurt er met de mensen die deze werkzaamheden momenteel uitvoeren? In medische communicatie, waar het werk echte wetenschappelijke vaardigheden vereist, is het antwoord meer genuanceerd dan de verplaatsing suggereert.

Carricks mening is dat de bindende beperking voor menselijke expertise in medische communicatie niet kennis is, maar bandbreedte. “Het activeert, het versnelt, de menselijke expertise tot een grote mate”, zei ze over AI in haar vakgebied. “Het activeert die expertise, die inzichten, die menselijke kennis om te worden gedeeld met meer doelgroepen op een meer tijdige manier.”

Dit standpunt komt overeen met wat naar voren komt als een meer getextureerd beeld van de effecten van AI op gespecialiseerd kenniswerk. Enquêtes onder artsen suggereren veerkracht in plaats van verplaatsing, aangezien velen geloven dat AI hun werk zal veranderen, maar niet hun rol zal elimineren.

De analogie met medische communicatie is niet perfect, maar de structurele overeenkomst blijft bestaan: wat AI momenteel kan doen, is het routineuze versnellen; wat het niet kan doen, is de wetenschappelijke oordeelkundigheid, de doelgroepintuïtie of het strategische denken vervangen dat het waardevolle werk definieert.

Een studie van EPG Health toonde aan dat bijna 60% van de farmaceutische respondenten HCP-inzicht als de topprioriteit voor strategische betrokkenheid identificeerde, en dat medische wetenschappelijke vertegenwoordigers de Salesforce zijn voorbijgestreefd als het belangrijkste kanaal voor het verzenden van informatie naar HCP’s.

Dat is een signaal dat farmaceutische bedrijven meer relationele, minder uitzendende communicatie nastreven, wat meer menselijke oordeelkundigheid vereist, niet minder – zelfs als AI de productielaag afhandelt.

Wat de verschuiving eigenlijk vereist

De moeilijkere vraag is niet of AI een rol zal spelen in medische communicatie – dat is al vastgesteld. Het is of de tools die worden gebouwd, echt geschikt zijn voor de complexiteit van het domein.

Carrick wees op wat Prezent “vingerafdrukken” noemt – doelgroepspecifieke communicatievoorkeuren die kunnen worden gecodeerd en toegepast bij het aanpassen van inhoud. Het concept weerspiegelt een meer fundamentele uitdaging: dat het doel van “de juiste inhoud, op het juiste moment, via het juiste kanaal, aan de juiste doelgroep” – lange tijd een mantra in medische communicatie – altijd meer aspiratie dan operationeel is geweest.

Daarvoor moet je niet alleen goede wetenschappelijke schrijfstijl hebben, maar ook systematische kennis van hoe verschillende doelgroepen verschillende soorten informatie verwerken.

Of AI die kennis betrouwbaar kan coderen en of het dat kan doen terwijl het de wetenschappelijke nauwkeurigheid en de regelgevingsconformiteit behoudt die medische communicatie onderscheiden van andere inhoudsindustrieën, blijft de open vraag.

Ongeacht, wat niet langer in twijfel wordt getrokken, is dat het oude model, met zijn nachtelijke formatmarathons en handmatige sjabloonmigraties, nooit duurzaam was op het tempo dat de moderne farmaceutische industrie eist.

Het probleem was zichtbaar voor beoefenaars gedurende jaren, maar de tools om het aan te pakken zijn pas nu haalbaar geworden – dankzij AI.