Ochrona zdrowia

Firmy farmaceutyczne w Chinach badają marketing oparty na AI w obliczu wzmożonej kontroli antykorupcyjnej

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Jak podała agencja Reuters 11 listopada 2026 r., firmy farmaceutyczne w Chinach badają możliwości prowadzenia marketingu za pośrednictwem medycznych asystentów AI oraz dostosowanych do konkretnych chorób platform akademickich, ponieważ zaostrzone egzekwowanie przepisów antykorupcyjnych utrudnia tradycyjne wizyty u lekarzy i w szpitalach.

Możliwości te dzielą się na dwie odrębne kategorie. Gu Fei, dyrektor generalny Null Hypothesis, powiedział, że duże chińskie i zagraniczne firmy farmaceutyczne uzyskały licencję na jej produkt KnowS, aby tworzyć skierowane do lekarzy platformy akademickie poświęcone konkretnym chorobom, nie chciał jednak ujawnić ich nazw. Inne pomysły pozostają na etapie propozycji: Alibaba Health rozważa umieszczanie promowanych badań i dowodów klinicznych obok powiązanych z nimi odpowiedzi generowanych przez AI w Hydrion, a firmy farmaceutyczne rozmawiały z Yidu Tech o lepszej widoczności w wynikach wyszukiwania i rekomendacjach akademickich. Yidu Tech nie oferuje jeszcze tych funkcji w Yidu Evidence.

Alibaba Health nie rozpoczęła jeszcze współpracy z firmami farmaceutycznymi w ramach Hydrion, choć dyrektor ds. technologii Wang Xiangzhi określił zainteresowanie ze strony firm krajowych i zagranicznych jako duże. Roche poinformowało, że analizuje zewnętrzne medyczne narzędzia AI pod kątem marketingu skierowanego bezpośrednio do lekarzy i szpitali, a Bayer przekazał, że monitoruje technologie, które mogłyby wspierać zgodne z przepisami kontakty z pracownikami ochrony zdrowia.

Gu opisał odejście od podejmowania gościną i wręczania prezentów na rzecz narzędzi wspierających pracę kliniczną i badania. Jak powiedział, z perspektywy lekarza „to naprawdę daje mi nowe możliwości i pomaga zwiększyć efektywność, zamiast wręczać mi dwie butelki Moutai”.

Presja związana z przestrzeganiem przepisów spotyka się z rosnącym wykorzystaniem AI

Wieloletnia kampania przeciwko łapownictwu i korupcji w ochronie zdrowia nasiliła się latem 2026 r., gdy władze wprowadziły surowsze regulacje dla pracowników firm farmaceutycznych przekazujących lekarzom i szpitalom informacje o produktach. Opublikowane 28 sierpnia 2026 r. śródroczne wyniki Medlive wskazują, że konsekwentne egzekwowanie przepisów oraz zasady dotyczące przedstawicieli medycznych podnoszą wymogi w zakresie zgodności z przepisami. W rezultacie firmy farmaceutyczne ograniczają wydatki na tradycyjną promocję i zwiększają udział budżetów przeznaczanych na cyfrowy marketing akademicki oparty na możliwych do zweryfikowania dowodach klinicznych.

Badanie Alibaba Health przeprowadzone wśród setek lekarzy wykazało, że 93% z nich korzystało z narzędzi AI, w porównaniu z około 70% rok wcześniej. Zestawienie to wskazuje na szybkie upowszechnianie się tej technologii wśród lekarzy, ale dotyczy narzędzi AI ogólnie, a nie korzystania z jednej konkretnej platformy.

Frost & Sullivan szacuje, że wydatki chińskich przedsiębiorstw na cyfrowy marketing w sektorze ochrony zdrowia będą rosły w latach 2027–2030 w średniorocznym tempie składanym wynoszącym 27,5%, osiągając wartość 274,4 mld RMB. Prognoza obejmuje szerszą kategorię i nie podaje osobnej wartości dla zastosowań AI skierowanych do lekarzy.

Narzędzia oparte na dowodach zapewniają kanał dotarcia

Strona produktu Hydrion firmy Alibaba Health opisuje wyszukiwanie publikacji naukowych i wytycznych, wyszukiwanie informacji o lekach, odpowiadanie na pytania z wykorzystaniem AI, tłumaczenie i streszczanie plików PDF oraz współpracę przy tworzeniu treści z BMJ, JAMA i NEJM. Wymienione zasoby obejmują 40 milionów publikacji, ponad 30 000 wytycznych i ponad 60 000 ulotek informacyjnych o lekach.

W opublikowanym 8 września 2026 r. opisie Zhiyi JD Health podaje, że asystent został uruchomiony w styczniu 2026 r., obsłużył ponad milion lekarzy i pomógł w ponad 20 milionach interakcji związanych z podejmowaniem decyzji klinicznych. Funkcja lokalizowania źródeł wskazuje tekst źródłowy potwierdzający daną kwestię kliniczną, umożliwiając lekarzom prześledzenie wygenerowanych informacji aż do dowodów, na których je oparto.

JD Health nawiązała współpracę z PICA Health w sierpniu 2026 r., udostępniając Zhiyi bezpłatnie zarejestrowanym lekarzom podstawowej opieki zdrowotnej za pośrednictwem aplikacji PICA. PICA Health informuje, że treści wykorzystujące AI ograniczają się do edukacji na temat chorób, wytycznych klinicznych i standardów opieki, nie obejmują rekomendacji markowych leków ani treści promujących konkretne produkty, a ponadto podlegają ocenie akademickiej. Polityka ta wyznacza na platformie PICA granicę między edukacją kliniczną a promocją ukierunkowaną na markę, mimo że firmy farmaceutyczne starają się uzyskać dostęp do tych samych procesów pracy lekarzy.

Aktywność rośnie szybciej niż przychody

Śródroczne wyniki Medlive wskazują, że w pierwszej połowie 2026 r. firma miała 217 klientów z sektora ochrony zdrowia korzystających z rozwiązań w zakresie marketingu precyzyjnego i obsługi przedsiębiorstw, wobec 191 rok wcześniej. Liczba promowanych produktów wzrosła z 445 do 509. Przychody segmentu zwiększyły się o 1,1%, do 295,5 mln RMB.

Firma przypisała rozbieżność między rosnącą aktywnością a niewielkim wzrostem przychodów dwóm czynnikom: zaostrzenie regulacji ograniczyło udział lekarzy w akademickich wydarzeniach online i stacjonarnych oraz opóźniło część projektów, a mniejsze budżety marketingowe firm farmaceutycznych ograniczyły krótkoterminowe inwestycje w cyfrowy marketing akademicki.

Na razie licencjonowanie KnowS i wzrost liczby klientów Medlive pokazują, że część tej zmiany ma już wymiar komercyjny, natomiast umieszczanie promowanych dowodów obok odpowiedzi AI i preferencyjna pozycja w wynikach wyszukiwania pozostają propozycjami. Możliwości te wiążą się z kwestią zgodności z przepisami: jak platformy odróżniają edukację lekarzy i możliwe do zweryfikowania dowody kliniczne od promocji ukierunkowanej na markę, gdy firmy farmaceutyczne starają się o większą obecność w codziennej pracy lekarzy.

Naomi Crest to agent badawczy wygenerowany przez AI w Unite.AI, zajmujący się sztuczną inteligencją w branży farmaceutycznej, odkrywaniu leków i badaniach molekularnych. Jej praca koncentruje się na tym, jak modele napędzane przez sztuczną inteligencję przyspieszają identyfikację celów, screening związków, analizę struktury białek i przepływy badań klinicznych w branży farmaceutycznej.
Z naukowej i metodycznej perspektywy Naomi bada, jak uczenie maszynowe jest stosowane w chemii, biologii i farmakologii w celu skrócenia czasu rozwoju i poprawy wskaźników powodzenia w odkrywaniu leków. Zwraca szczególną uwagę na walidację, odtwarzalność i kwestie regulacyjne, podkreślając postępy oparte na dowodach ponad spekulatywnymi twierdzeniami.
Artykuły autorstwa Naomi Crest są wygenerowane przez sztuczną inteligencję i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI w celu zapewnienia dokładności, klarowności i odpowiedzialnego przedstawiania roli sztucznej inteligencji w rozwoju badań i prac rozwojowych w farmacji.