O gargalo das Comunicações Médicas: Por que a IA está visando o problema de comunicação da indústria farmacêutica

As comunicações médicas sempre operaram sob pressão: as empresas biofarmacêuticas geram enormes quantidades de dados clínicos – resultados de ensaios, evidências do mundo real, atualizações de segurança – que devem alcançar múltiplos públicos simultaneamente, incluindo médicos especialistas, médicos de comunidade, representantes de ciências médicas, pagadores, cuidadores e pacientes.

Cada público requer enquadramento, linguagem e níveis de profundidade técnica diferentes. No entanto, por décadas, as pessoas responsáveis por preencher essa lacuna – comunicadores científicos qualificados em agências de assuntos médicos – gastaram uma parte surpreendente de suas horas de trabalho não pensando, mas reformatando.

Movendo o conteúdo de slides de um modelo de congresso para outro, reconstruindo decks para diferentes públicos e fazendo isso manualmente, muitas vezes contra prazos apertados à noite. “Nós fazíamos todos esses entregáveis para os clientes, mas muitas vezes também gastávamos muito tempo juntando a apresentação e transferindo coisas de um modelo para o próximo”, disse Francine Carrick, uma cientista treinada em PhD que passou 22 anos em comunicações médicas.

“Sonhávamos com uma solução que traduzisse essa ciência para nós”, acrescentou.

Carrick recentemente se juntou à plataforma de apresentação de IA Prezent como presidente da Prezent Vivo, que combina IA e especialistas em domínio para alimentar o ecossistema de comunicações de ciências da vida – incluindo tanto biofarmacêuticas quanto as agências parceiras da empresa.

O problema que ela descreve não é nicho; ele está na interseção de duas pressões agora bem documentadas na indústria. Por um lado, quase 8 em 10 profissionais de saúde recebem um volume maior de informações de empresas farmacêuticas do que antes da COVID-19, e 77% dizem que o volume de comunicações digitais já é muito grande.

Por outro lado, as empresas farmacêuticas estão lutando para entregar conteúdo personalizado e relevante que os profissionais de saúde precisam, em parte porque os sistemas legados carecem de flexibilidade para suportar personalização avançada em escala. O pipeline de conteúdo está sobrecarregado em ambos os extremos: muito sendo produzido e muito pouco dele aterrissando efetivamente.

O Problema do Conteúdo Modular

A solução proposta pela indústria para isso tem sido a “conteúdo modular” – a ideia de quebrar as informações científicas em componentes reutilizáveis que podem ser montados de forma diferente para diferentes públicos.

Na teoria, é elegante, mas na prática, grandes modelos de linguagem agora estão sendo usados para preparar manuscritos, condensar conjuntos de dados de evidências do mundo real em resumos e desenvolver módulos para educar profissionais de saúde – ferramentas que até recentemente existiam apenas como conceito de prova.

Carrick define o desafio subjacente em termos diretos: “A forma como apresentamos a um médico acadêmico versus um médico de comunidade versus um cuidador versus um paciente é muito, muito diferente”, enfatizou.

“No modelo tradicional, pegar essa informação e personalizá-la era muito trabalhoso e demorava tempo.” Em outras palavras, o gargalo não era a expertise dos comunicadores; era a produtividade – mais dados chegando mais rápido do que as equipes podem reempacotá-los manualmente.

Após experimentação generalizada de IA em 2024, as empresas estão sob pressão para mostrar retornos reais sobre seus investimentos em IA, impulsionando a adoção de soluções de IA verticais construídas para fluxos de trabalho específicos.

Isso é exatamente o argumento que a Prezent está fazendo com seu agente de IA Astrid: que um sistema construído especificamente para ciências da vida, treinado nos requisitos de conformidade, restrições regulamentares e vocabulário científico da biofarmacêutica, superará uma ferramenta de propósito geral adaptada para a indústria.

A Questão da Especialidade

Se o contexto das ciências da vida realmente exige IA construída com propósito ou se é um enquadramento de marketing para um mercado competitivo é uma pergunta legítima.

O que é claro, no entanto, é que a FDA tem estado prestando atenção. Após suas publicações de diretrizes em 2025 sobre o uso de IA para apoiar a tomada de decisões regulamentares para produtos de drogas e biológicos, recebeu mais de 500 submissões contendo componentes de IA. Tal escrutínio regulamentar cria um argumento real para ferramentas de IA nativas de conformidade em vez de adaptadas: o risco de errar em um ambiente regulamentado é qualitativamente diferente de errar, digamos, em um deck de marketing.

O mercado mais amplo de IA em saúde reflete confiança crescente: o mercado global de IA em saúde é esperado para crescer de $26,6 bilhões de USD em 2024 para 187,7 bilhões até 2030, com a indústria já implantando IA a uma taxa mais de duas vezes maior do que a economia mais ampla.

Dentro disso, as empresas farmacêuticas e biotecnológicas permanecem as mais focadas em P&D, com 54% priorizando inovação e desenvolvimento de drogas, embora as operações comerciais – incluindo comunicações – estejam cada vez mais na agenda.

A Questão da Expertise Humana

A chegada de ferramentas de IA em serviços profissionais gera consistentemente a mesma conversa: o que acontece com as pessoas que atualmente fazem esse trabalho? Em comunicações médicas, onde o trabalho exige fluência científica genuína, a resposta é mais matizada do que a substituição sugere.

A visão de Carrick é que a restrição de expertise humana em comunicações médicas não é conhecimento, mas largura de banda. “Isso habilita, acelera, a expertise humana em muitos graus”, disse ela sobre a IA em seu campo. “Isso habilita essa expertise, essas percepções, esse conhecimento humano a ser compartilhado com mais públicos de forma mais oportuna.”

Essa visão alinha-se com o que está surgindo como uma imagem mais texturizada dos efeitos da IA no trabalho de conhecimento qualificado. Pesquisas com médicos sugerem resiliência em vez de substituição, pois muitos acreditam que a IA mudará seu trabalho, mas não eliminará seu papel.

A analogia com as comunicações médicas não é perfeita, mas a semelhança estrutural se mantém: o que a IA pode atualmente fazer é acelerar o rotineiro; o que ela não pode fazer é substituir o julgamento científico, a intuição do público ou o pensamento estratégico que define o trabalho de maior valor.

Um estudo da EPG Health encontrou que quase 60% dos respondentes farmacêuticos identificaram a percepção do profissional de saúde como a prioridade número um para engajamento estratégico e que os representantes de ciências médicas superaram a força de vendas como o canal mais importante para enviar informações aos profissionais de saúde.

Isso é um sinal de que a indústria farmacêutica está se movendo em direção a comunicações mais intensivas em relacionamentos e menos no estilo de transmissão, o que requer mais julgamento humano, não menos – mesmo enquanto a IA lida com a camada de produção.

O que a mudança realmente exige

A pergunta mais difícil não é se a IA desempenhará um papel nas comunicações médicas – isso já está estabelecido. É se as ferramentas que estão sendo construídas são genuinamente adequadas para a complexidade do domínio.

Carrick observou o que a Prezent chama de “impressões digitais” – preferências de comunicação específicas do público que podem ser codificadas e aplicadas ao adaptar o conteúdo. O conceito reflete um desafio mais fundamental: que o objetivo de “o conteúdo certo, no momento certo, pelo canal certo, para o público certo” – longo tempo um mantra nas comunicações médicas – sempre foi mais aspiracional do que operacional.

Entregar isso requer não apenas boa redação científica, mas conhecimento sistemático de como diferentes públicos processam diferentes tipos de informações.

Se a IA pode codificar confiavelmente esse conhecimento e se pode fazê-lo enquanto mantém a precisão científica e a conformidade regulamentar que distinguem as comunicações médicas de outras indústrias de conteúdo, permanece a pergunta aberta.

De qualquer forma, o que não está mais em questão é que o modelo antigo, com suas maratonas de formatação à noite e migrações de modelo manual, nunca foi sustentável no ritmo que a biofarmacêutica moderna exige.

O problema era visível para os praticantes há anos, mas as ferramentas para abordá-lo estão apenas agora se tornando viáveis – graças à IA.