Бутылочное горлышко Med Comms: почему ИИ решает коммуникационную проблему фармацевтики

Медицинская коммуникация всегда работала под давлением: биофармацевтические компании генерируют огромное количество клинических данных – результаты испытаний, доказательства из реальной практики, обновления безопасности – которые должны одновременно достичь нескольких аудиторий, включая специалистов-врачей, врачей общей практики, медицинских научных представителей, плательщиков, опекунов и пациентов.

Каждая аудитория требует khácую подачу, язык и уровень технической глубины. Однако в течение десятилетий люди, ответственные за мост между ними – квалифицированные научные коммуникаторы в агентствах медицинских дел – тратили удивительно большую часть своего рабочего времени не на размышления, а на переформатирование.

Перемещение содержания слайда из одного конгресс-шаблона в другой, перестройка презентаций для разных аудиторий и выполнение этого вручную часто против жестких ночных сроков. “Мы делали все эти материалы для клиентов, но часто мы также тратили много времени на сбор презентации и затем переносим вещи из одного шаблона в другой”, – сказала Франсин Каррик, ученый с степенью PhD, который провел 22 года в мед коммс.

“Мы мечтали о решении, которое переведет эту науку для нас”, – добавила она.

Каррик недавно присоединилась к платформе ИИ-презентаций Prezent в качестве президента Prezent Vivo, который объединяет специально разработанный ИИ и экспертов для питания экосистемы коммуникаций в области жизни – включая как биофармацевтику, так и агентские партнеры компании.

Проблема, которую она описывает, не является нишевой; она находится на пересечении двух давлений, которые сейчас хорошо задокументированы в отрасли. С одной стороны, почти 8 из 10 медицинских специалистов получают больший объем информации от фармацевтических компаний, чем до COVID-19, и 77% говорят, что объем цифровых коммуникаций уже слишком велик.

С другой стороны, фармацевтические компании борются за доставку персонализированного, релевантного контента, который необходим медицинским специалистам, частично потому, что устаревшие системы не имеют гибкости для поддержки расширенной персонализации в масштабе. Конвейер контента перегружен на обоих концах: слишком много производится, и слишком мало из этого контента эффективно доходит до цели.

Проблема модульного контента

Предлагаемое отраслью решение этой проблемы давно заключается в “модульном контенте” – идеи о разбиении научной информации на многоразовые компоненты, которые можно собрать по-разному для разных аудиторий.

В теории это элегантно, но на практике крупные языковые модели сейчас используются для подготовки рукописей, сжатия наборов данных доказательств из реальной практики в сводки и разработки модулей для обучения медицинских специалистов – инструментов, которые до недавнего времени существовали только как доказательство концепции.

Каррик формулирует лежащую в основе задачу в прямых терминах: “Способ, которым мы представляем информацию академическому врачу, общественному врачу, опекуну или пациенту, очень, очень khácен”, – подчеркнула она.

“В традиционной модели взять эту информацию и адаптировать ее было очень трудоемко и занимало время”. Другими словами, бутылочное горлышко не было экспертизой коммуникаторов; это была пропускная способность – больше данных, поступающих быстрее, чем команды могут вручную переупаковать их.

После широкого экспериментирования с ИИ в 2024 году компании находятся под давлением, чтобы показать реальные результаты от своих инвестиций в ИИ, что стимулирует внедрение вертикальных решений ИИ, специально разработанных для конкретных рабочих процессов.

Именно это утверждение делает Prezent со своей агентской ИИ Astrid: что система, разработанная специально для области жизни, обученная на требованиях соблюдения нормативов, ограничениях регулирования и научной терминологии биофармы, будет работать лучше, чем общее назначение инструмента, адаптированного для отрасли.

Вопрос специальности

Является ли контекст жизненных наук действительно требует специально разработанного ИИ или это просто маркетинговая формулировка для конкурентного рынка – это законный вопрос.

Что rõчно, однако, так это то, что FDA внимательно следит за этим. После публикации руководств в 2025 году об использовании ИИ для поддержки регуляторного принятия решений для лекарственных и биологических продуктов, она получила более 500 заявок, содержащих компоненты ИИ. Такой регуляторный контроль создает реальный аргумент в пользу инструментов ИИ, родных для соблюдения нормативов, а не адаптированных: риск ошибки в регулируемой среде качественно отличается от ошибки, допущенной, скажем, в маркетинговом дизайне.

Более широкий рынок ИИ в здравоохранении отражает растущую уверенность: глобальный рынок ИИ в здравоохранении ожидается вырастет с 26,6 миллиардов долларов США в 2024 году до 187,7 миллиардов к 2030 году, и отрасль уже развертывает ИИ более чем в два раза быстрее, чем общая экономика.

Внутри этого фармацевтические и биотехнологические компании остаются наиболее ориентированными на исследования и разработки, с 54% отдающих приоритет инновациям и разработке лекарств, хотя коммерческие операции – включая коммуникации – все чаще входят в повестку дня.

Вопрос экспертизы человека

Приход ИИ-инструментов в профессиональные услуги надежно генерирует тот же разговор: что происходит с людьми, которые сейчас выполняют эту работу? В мед коммс, где работа требует настоящей научной грамотности, ответ более тонкий, чем предполагает замена.

Мнение Каррик заключается в том, что связывающий фактор человеческой экспертизы в мед коммс не является знанием, а rather пропускной способностью. “Это позволяет, ускоряет человеческую экспертизу во многих отношениях”, – сказала она об ИИ в своей области. “Это позволяет этой экспертизе, этим идеям, этому человеческому знанию быть поделеным с большим количеством аудиторий в более своевременной форме”.

Эта точка зрения совпадает с тем, что появляется как более текстурированная картина эффектов ИИ на квалифицированную знания работу. Опросы врачей предполагают устойчивость вместо замены, поскольку многие считают, что ИИ изменит их работу, но не исключит их роль.

Аналогия с медицинской коммуникацией не идеальна, но структурное сходство сохраняется: то, что ИИ может текуще сделать, – ускорить рутину; то, что он не может сделать, – заменить научное суждение, интуицию аудитории или стратегическое мышление, которое определяет более высокоценную работу.

Исследование EPG Health показало, что почти 60% респондентов от фармацевтических компаний определили идеи медицинских специалистов как главный приоритет для стратегического взаимодействия, и что медицинские научные представители обогнали Salesforce как наиболее важный канал для отправки информации медицинским специалистам.

Это сигнал о том, что фармацевтика переходит к более интенсивным, менее широковещательным коммуникациям, которые требуют больше человеческого суждения, а не меньше – даже когда ИИ обрабатывает производственный слой.

Что сдвиг фактически требует

Более трудный вопрос не в том, будет ли ИИ играть роль в медицинской коммуникации – это уже решено. Это то, являются ли инструменты, которые строятся, действительно подходящими для сложности области.

Каррик отметила, что Prezent называет “отпечатки пальцев” – предпочтения коммуникации, специфичные для аудитории, которые можно закодировать и применить при адаптации контента. Концепция отражает более фундаментальную задачу: что цель “правильного контента, в правильное время, через правильный канал, для правильной аудитории” – долгое время была мантрой в мед коммс – всегда была более желательной, чем операционной.

Доставка на это требует не только хорошего научного письма, но и системных знаний о том, как разные аудитории обрабатывают разные виды информации.

Является ли ИИ может надежно закодировать эти знания, и может ли он сделать это, сохраняя научную точность и регуляторное соответствие, которые отличают медицинскую коммуникацию от других отраслей контента, остается открытым вопросом.

Независимо от этого, что больше не под вопросом, так это то, что старая модель, с ее ночными марафонами форматирования и ручными миграциями шаблонов, никогда не была устойчивой при темпе, который требует современная биофарма.

Проблема была видна практикам в течение многих лет, но инструменты для ее решения только сейчас становятся жизнеспособными – благодаря ИИ.