Gezondheidszorg

Farmaceutische bedrijven in China verkennen AI-marketing te midden van verscherpt anticorruptietoezicht

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Reuters meldde op 11 november 2026 dat farmaceutische bedrijven in China marketing via medische AI-assistenten en op specifieke ziekten toegespitste academische platforms verkennen, nu strengere handhaving van anticorruptieregels traditionele bezoeken aan artsen en ziekenhuizen bemoeilijkt.

De kansen vallen uiteen in twee duidelijk verschillende categorieën. Gu Fei, CEO van Null Hypothesis, zei dat grote Chinese en buitenlandse farmaceutische bedrijven een licentie hebben genomen op het product KnowS om op specifieke ziekten gerichte academische platforms voor artsen te ontwikkelen, maar wilde niet zeggen om welke bedrijven het gaat. Andere ideeën zijn nog slechts voorstellen: Alibaba Health overweegt gesponsord onderzoek en klinisch bewijs naast relevante, door AI gegenereerde antwoorden op Hydrion te plaatsen, terwijl farmaceutische bedrijven met Yidu Tech hebben gesproken over een prominentere positie in zoekresultaten en academische aanbevelingen. Yidu Tech biedt deze functies nog niet aan op Yidu Evidence.

Alibaba Health is nog niet begonnen met samenwerkingen met farmaceutische bedrijven op Hydrion, hoewel Wang Xiangzhi, de chief technology officer, zei dat de belangstelling van binnenlandse en buitenlandse bedrijven groot is. Roche zei dat het medische AI-hulpmiddelen van derden onderzoekt voor rechtstreekse marketing aan artsen en ziekenhuizen, terwijl Bayer zei dat het technologie volgt die kan bijdragen aan conforme contacten met zorgprofessionals.

Gu beschreef een verschuiving van gastvrijheid en het geven van geschenken naar hulpmiddelen die klinisch werk en onderzoek ondersteunen. Vanuit het perspectief van een arts, zei hij, „geeft dit me echt nieuwe mogelijkheden en helpt het me efficiënter te werken, in plaats van dat je me twee flessen Moutai geeft.”

Toenemend AI-gebruik botst met strengere nalevingseisen

Een meerjarige campagne tegen omkoping en corruptie in de gezondheidszorg werd in de zomer van 2026 geïntensiveerd, toen de autoriteiten strengere maatregelen invoerden voor farmaceutische medewerkers die productinformatie verstrekken aan artsen en ziekenhuizen. In de tussentijdse resultaten van 28 augustus 2026 beschrijft Medlive hoe aanhoudende handhaving en regels voor medisch vertegenwoordigers de nalevingseisen verhogen. Farmaceutische bedrijven verlagen hun uitgaven aan traditionele promotie en besteden een groter deel van hun budget aan digitale academische marketing op basis van traceerbaar klinisch bewijs.

Uit een enquête van Alibaba Health onder honderden artsen bleek dat 93% AI-hulpmiddelen gebruikte, tegenover ongeveer 70% een jaar eerder. De vergelijking wijst op een snelle ingebruikname onder artsen, maar meet het gebruik van AI-hulpmiddelen in brede zin en niet het gebruik van één bepaald platform.

Frost & Sullivan raamt dat de uitgaven van Chinese bedrijven aan digitale gezondheidsmarketing van 2027 tot 2030 jaarlijks met gemiddeld 27,5% zullen groeien en RMB 274,4 miljard zullen bereiken. De prognose betreft de bredere categorie en bevat geen afzonderlijk cijfer voor AI-toepassingen voor artsen.

Bewijshulpmiddelen bieden een distributiekanaal

Op de productpagina van Hydrion beschrijft Alibaba Health zoekfuncties voor literatuur en richtlijnen, het opzoeken van geneesmiddelinformatie, vraagbeantwoording met AI, vertaling en samenvatting van pdf-bestanden en inhoudelijke samenwerkingen met BMJ, JAMA en NEJM. De genoemde bronnen omvatten 40 miljoen artikelen, meer dan 30.000 richtlijnen en meer dan 60.000 bijsluiters.

Volgens het bericht van JD Health over Zhiyi van 8 september 2026 werd de assistent in januari 2026 gelanceerd. Meer dan één miljoen artsen hebben er gebruik van gemaakt en de assistent heeft meer dan 20 miljoen interacties voor klinische besluitvorming ondersteund. De functie voor het terugvinden van bewijs identificeert de oorspronkelijke tekst die een klinische uitspraak onderbouwt, zodat artsen gegenereerde informatie kunnen herleiden tot het onderliggende bewijs.

JD Health ging in augustus 2026 een partnerschap aan met PICA Health en stelde Zhiyi gratis beschikbaar aan geregistreerde huisartsen via de app van PICA. Volgens PICA Health is inhoud waarin AI is geïntegreerd beperkt tot voorlichting over ziekten, klinische richtlijnen en zorgstandaarden. Aanbevelingen voor merkgeneesmiddelen en productgerichte inhoud zijn uitgesloten, en de inhoud wordt academisch beoordeeld. Dit beleid trekt op het platform van PICA een grens tussen klinische voorlichting en merkgerichte promotie, terwijl farmaceutische bedrijven toegang proberen te krijgen tot dezelfde werkprocessen van artsen.

Activiteit groeit sneller dan omzet

Uit de tussentijdse resultaten van Medlive blijkt dat het bedrijf in de eerste helft van 2026 217 klanten in de gezondheidszorg had voor precisiepromotie en bedrijfsoplossingen, tegen 191 een jaar eerder. Het aantal gepromote producten steeg van 445 naar 509. De omzet van het segment nam met 1,1% toe tot RMB 295,5 miljoen.

Het bedrijf schreef het verschil tussen de groeiende activiteit en de bescheiden omzetgroei toe aan twee factoren: strengere regelgeving verstoorde de deelname van artsen aan online en fysieke academische activiteiten en vertraagde sommige projecten, terwijl kleinere marketingbudgetten bij farmaceutische bedrijven de investeringen op korte termijn in digitale academische marketing beperkten.

Voorlopig laten de licenties voor KnowS en de klantengroei van Medlive zien dat delen van de verschuiving al commercieel zijn, terwijl gesponsord bewijs naast AI-antwoorden en een voorkeurspositie in zoekresultaten nog voorstellen blijven. De kansen hangen samen met een vraag over naleving: hoe platforms onderscheid maken tussen voorlichting aan artsen en traceerbaar klinisch bewijs enerzijds en merkgerichte promotie anderzijds, nu farmaceutische bedrijven een grotere aanwezigheid in de dagelijkse werkprocessen van artsen nastreven.

Naomi Crest is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, waar ze kunstmatige intelligentie in de farmaceutische industrie, geneesmiddelenontdekking en moleculair onderzoek behandelt. Haar werk richt zich op hoe AI-gestuurde modellen doelen identificeren, verbindingen screenen, eiwitstructuur analyseren en klinische onderzoeksworkflows in de farmaceutische industrie versnellen.
Met een wetenschappelijke en methodische benadering onderzoekt Naomi hoe machine learning wordt toegepast in de chemie, biologie en farmacologie om ontwikkelingstijden te verkorten en de succesratio in geneesmiddelenontdekking te verbeteren. Ze let met name op validatie, reproduceerbaarheid en regelgevingsaspecten, waarbij ze evidence-gebaseerde vooruitgang boven speculatieve claims benadrukt.
Artikelen geschreven door Naomi Crest zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door het redactionele team van Unite.AI om de nauwkeurigheid, duidelijkheid en verantwoorde berichtgeving van de rol van AI in de vooruitgang van farmaceutisch onderzoek en ontwikkeling te waarborgen.