ผู้นำทางความคิด
ปัญหาการสื่อสารของ Med Comms: ทำไม AI จึงมุ่งเป้าไปที่ปัญหาการสื่อสารของ Pharma
การสื่อสารทางการแพทย์มักจะทำงานภายใต้แรงกดดัน: บริษัทไบโอฟาร์มาซูติกอลสร้างข้อมูลทางคลินิกจำนวนมาก – ผลการ试 nghiệm, หลักฐานจากโลกแห่งความเป็นจริง, การอัปเดตความปลอดภัย – ที่ต้องถึงผู้ฟังหลายกลุ่มพร้อมกัน รวมถึงแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ, แพทย์ประจำชุมชน, ตัวแทน khoa họcทางการแพทย์, ผู้จ่ายเงิน, ผู้ดูแล, และผู้ป่วย
ผู้ฟังแต่ละกลุ่มต้องการการนำเสนอที่แตกต่างกัน, ภาษาที่แตกต่างกัน, และระดับความลึกทางเทคนิคที่แตกต่างกัน สำหรับหลายทศวรรษที่ผ่านมา, อย่างไรก็ตาม, บุคคลที่รับผิดชอบในการเชื่อมช่องว่างนั้น – ผู้สื่อสารทางวิทยาศาสตร์ที่มีทักษะในสำนักงานการแพทย์ – มักจะใช้เวลาทำงานส่วนใหญ่ไม่ใช่การคิด แต่เป็นการแปลงรูปแบบ
การย้ายเนื้อหาสไลด์จากหนึ่งแม่แบบการประชุมไปยังอีกแม่แบบหนึ่ง, การสร้างสไลด์ใหม่สำหรับผู้ฟังที่แตกต่างกัน, และทำมันโดยใช้แรงงานคนมักจะอยู่ภายใต้เส้นตายที่เข้มงวด “เราทำสิ่งเหล่านี้สำหรับลูกค้า, แต่เรามักจะใช้เวลาส่วนใหญ่ในการนำเสนอและย้ายสิ่งเหล่านั้นจากแม่แบบหนึ่งไปยังอีกแม่แบบหนึ่ง,” Francine Carrick กล่าว, นักวิทยาศาสตร์ที่ได้รับการฝึกอบรม PhD ที่ใช้เวลา 22 ปีในการสื่อสารทางการแพทย์
“เราฝันถึงวิธีแก้ปัญหาที่จะแปลวิทยาศาสตร์ให้เรา,” เธอบอกเพิ่มเติม
Carrick เพิ่งเข้าร่วมแพลตฟอร์มการนำเสนอ AI Prezent ในฐานะประธานของ Prezent Vivo ซึ่งรวม AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะและผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อเพิ่มพลังให้กับระบบนิเวศการสื่อสารชีววิทยาศาสตร์ – รวมถึงทั้งไบโอฟาร์มาซูติกอลและสำนักงานการแพทย์ของบริษัท
ปัญหาที่เธออธิบายไม่ใช่เรื่องเฉพาะเจาะจง; มันอยู่ที่จุดตัดของสองแรงกดดันที่ได้รับการบันทึกอย่างดีในอุตสาหกรรม ในด้านหนึ่ง, เกือบ 8 ใน 10 ของผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพได้รับข้อมูลจากบริษัทฟาร์มาซูติกอลมากกว่าที่เคยเป็นมาหลัง COVID-19, และ 77% กล่าวว่าปริมาณการสื่อสารดิจิทัลมีมากเกินไปแล้ว
ในทางกลับกัน, บริษัทฟาร์มาซูติกอลกำลังดิ้นรนเพื่อนำเสนอเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้องที่ HCP ต้องการ, ส่วนหนึ่งเนื่องจากระบบมรดกขาดความยืดหยุ่นในการสนับสนุนการปรับเปลี่ยนขั้นสูงในระดับใหญ่ ท่อทางเนื้อหามีความอิ่มตัวที่ทั้งสองส่วน: มีเนื้อหาที่ผลิตมากเกินไป, และมีเนื้อหาน้อยเกินไปที่ลงจอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัญหาเนื้อหาที่เป็นโมดูลาร์
วิธีแก้ปัญหาที่อุตสาหกรรมเสนอเป็นเวลานานคือ “เนื้อหาที่เป็นโมดูลาร์” – ความคิดที่จะแบ่งข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ออกเป็นส่วนประกอบที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้และประกอบกันในลักษณะที่แตกต่างกันสำหรับผู้ฟังที่แตกต่างกัน
ในทางทฤษฎี, มันเป็นเรื่องที่สวยงาม, แต่ในทางปฏิบัติ, โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังถูกนำมาใช้ในการเตรียม稿, ย่อชุดข้อมูลหลักฐานจากโลกแห่งความเป็นจริงให้เหลือเพียงสรุป, และพัฒนามอดูลสำหรับการศึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ – เครื่องมือที่จนกระทั่งไม่นานมานี้มีเพียงการแสดงแนวคิดเท่านั้น
Carrick อธิบายความท้าทายที่ซ่อนอยู่ในคำพูดที่ตรงไปตรงมา: “วิธีที่เรานำเสนอให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ, แพทย์ประจำชุมชน, ผู้ดูแล, และผู้ป่วยนั้นแตกต่างกันมาก”
“ในแบบจำลองดั้งเดิม, การนำข้อมูลนั้นมาปรับให้เหมาะสมเป็นเรื่องที่ต้องใช้แรงงานคนมาก, และใช้เวลานาน” ในอีกคำหนึ่ง, ปัญหาคอขวดไม่ใช่ความเชี่ยวชาญของผู้สื่อสาร; มันคือการผลิต – มีข้อมูลเข้ามาเร็วเกินกว่าที่ทีมจะสามารถจัดรูปแบบมันใหม่ได้ด้วยมือ
หลังจากการทดลอง AI อย่างกว้างขวางในปี 2024, บริษัทต่างๆ กำลังอยู่ภายใต้แรงกดดันในการแสดงผลตอบแทนจากการลงทุน AI ที่แท้จริง, ซึ่งผลักดันให้เกิดการนำ AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับกระบวนการทำงานเฉพาะ
คำถามเกี่ยวกับการเชี่ยวชาญ
ไม่ว่าบริบทชีววิทยาศาสตร์จะเรียกร้อง AI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะหรือไม่, หรือว่ามันเป็นเพียงการวางกรอบการตลาดสำหรับตลาดที่มีการแข่งขัน, เป็นคำถามที่ถูกต้อง
สิ่งที่ชัดเจนคือ FDA ได้ให้ความสนใจอย่างใกล้ชิด หลังจากการเผยแพร่แนวทางในปี 2025 เกี่ยวกับการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านกฎระเบียบสำหรับผลิตภัณฑ์ยาและชีววิทยา, มันได้รับการส่งคำขอมากกว่า 500 รายการที่มีส่วนประกอบ AI การตรวจสอบด้านกฎระเบียบนี้สร้างข้อโต้แย้งที่แท้จริงสำหรับเครื่องมือ AI ที่มีประสิทธิภาพในการปฏิบัติตามกฎระเบียบมากกว่าเครื่องมือที่ปรับให้เหมาะสม: ความเสี่ยงในการทำผิดใน môi trườngที่มีการควบคุมมีความแตกต่างคุณภาพมากกว่าการทำผิดใน, เช่น, ในการนำเสนอการตลาด
ตลาด AI ทางการแพทย์ที่กว้างขึ้น反映ความมั่นใจที่เพิ่มขึ้น: ตลาด AI ทางการแพทย์ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 26.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2024 เป็น 187.7 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030, โดยที่อุตสาหกรรมนี้ได้นำ AI ไปใช้แล้วมากกว่าสองเท่าของอัตราที่เศรษฐกิจโดยรวม
ภายในนั้น, บริษัทฟาร์มาซูติกอลและไบโอฟาร์มาซูติกอลยังคงมุ่งเน้นการวิจัยและพัฒนา, โดยมี 54% ให้ความสำคัญกับการนวตกรรมและพัฒนายา, แม้ว่าการดำเนินงานทางการค้า – รวมถึงการสื่อสาร – จะอยู่ในตารางการทำงานที่เพิ่มขึ้น
คำถามเกี่ยวกับทักษะผู้เชี่ยวชาญ
การมาถึงของเครื่องมือ AI ในบริการมืออาชีพมักจะสร้างการอภิปรายเดียวกัน: สิ่งที่เกิดขึ้นกับบุคคลที่ทำงานนี้อยู่ในขณะนี้ ในการสื่อสารทางการแพทย์, ที่ทำงานต้องการความชำนาญทางวิทยาศาสตร์ที่แท้จริง, คำตอบมีความซับซ้อนมากกว่าการแทนที่ที่แนะนำ
มุมมองของ Carrick คือว่าข้อจำกัดที่ผูกมัดทักษะผู้เชี่ยวชาญในการสื่อสารทางการแพทย์ไม่ใช่ความรู้, แต่เป็นแบนด์วิธ “มันทำให้, มันเร่ง, ทักษะผู้เชี่ยวชาญให้มากขึ้น,” เธอกล่าวเกี่ยวกับ AI ในสาขาของเธอ “มันทำให้ความเชี่ยวชาญ, ข้อมูลเชิงลึก, ความรู้ของผู้เชี่ยวชาญสามารถแบ่งปันกับผู้ฟังที่หลากหลายได้มากขึ้นและทันเวลา”
มุมมองนี้สอดคล้องกับสิ่งที่ปรากฏขึ้นเป็นภาพที่มีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อการทำงานด้านความรู้ที่มีทักษะ การสำรวจแพทย์แนะนำความทนทานแทนการถูกแทนที่, เนื่องจากหลายคนเชื่อว่า AI จะเปลี่ยนแปลงการทำงานของพวกเขา แต่จะไม่กำจัดบทบาทของพวกเขา
การเปรียบเทียบกับการสื่อสารทางการแพทย์ไม่สมบูรณ์แบบ, แต่ความคล้ายคลึงกันทางโครงสร้างยังคงอยู่: สิ่งที่ AI สามารถทำได้ในปัจจุบันคือเร่งการทำงานแบบปกติ; สิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้คือแทนที่การวิจารณ์ทางวิทยาศาสตร์, การรับรู้ผู้ฟัง, หรือการคิดเชิงกลยุทธ์ที่กำหนดการทำงานที่มีคุณค่าสูง
การศึกษาของ EPG Health พบว่าเกือบ 60% ของผู้ตอบแบบสอบถามฟาร์มาซูติกอลระบุว่าข้อมูลเชิงลึกของ HCP เป็นลำดับความสำคัญอันดับหนึ่งสำหรับการมีส่วนร่วมเชิงกลยุทธ์, และว่าผู้แทน khoa họcทางการแพทย์ได้เข้ามาแทนที่ Salesforce ในฐานะช่องทางที่สำคัญที่สุดในการส่งข้อมูลไปยัง HCP
นี่เป็นสัญญาณที่ว่าฟาร์มาซูติกอลกำลังเคลื่อนไปสู่การสื่อสารที่มีความสัมพันธ์มากขึ้น, มากกว่าการสื่อสารแบบกระจายสัญญาณ, ซึ่งต้องการการวิจารณ์ของมนุษย์มากขึ้น, ไม่น้อยกว่า – แม้ว่า AI จะจัดการชั้นการผลิต
สิ่งที่การเปลี่ยนแปลงต้องการจริงๆ
คำถามที่ยากกว่านั้นไม่ใช่ว่า AI จะมีบทบาทในการสื่อสารทางการแพทย์ – สิ่งนั้นได้รับการตัดสินแล้ว มันคือว่าเครื่องมือที่สร้างขึ้นนั้นเหมาะสมกับความซับซ้อนของโดเมนหรือไม่
Carrick อธิบายสิ่งที่ Prezent เรียกว่า “ลายนิ้วมือ” – การตั้งค่าการสื่อสารที่เฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ฟังที่สามารถเข้ารหัสและใช้เมื่อปรับเนื้อหาให้เหมาะสม สิ่งนี้สะท้อนถึงความท้าทายที่พื้นฐานมากขึ้น: ว่า目标ของ “เนื้อหาที่ถูกต้อง, ในเวลาที่ถูกต้อง, ผ่านช่องทางที่ถูกต้อง, ถึงผู้ฟังที่ถูกต้อง” – ซึ่งเป็นคำขวัญในการสื่อสารทางการแพทย์ – มักจะเป็นเรื่องฝันมากกว่าการปฏิบัติ
การนำสิ่งนี้ไปสู่การปฏิบัติจะต้องไม่เพียงแต่การเขียนวิทยาศาสตร์ที่ดีเท่านั้น, แต่ยังต้องมีความรู้อย่างเป็นระบบเกี่ยวกับวิธีการที่ผู้ฟังที่แตกต่างกันประมวลผลข้อมูลที่แตกต่างกัน
ไม่ว่า AI จะสามารถเข้ารหัสความรู้นั้นได้อย่างน่าเชื่อถือ, และไม่ว่าจะสามารถทำได้โดยยังคงรักษาความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่แยกความแตกต่างระหว่างการสื่อสารทางการแพทย์กับอุตสาหกรรมเนื้อหาอื่นๆ, ยังคงเป็นคำถามที่เปิดกว้าง
ไม่ว่าในกรณีใด, สิ่งที่ไม่ต้องสงสัยอีกต่อไปคือว่าแบบจำลองเก่า, ที่มีการจัดรูปแบบที่ใช้เวลาทั้งคืนและย้ายแม่แบบด้วยมือ, ไม่เคยยั่งยืนในอัตราที่ฟาร์มาซูติกอลสมัยใหม่ต้องการ
ปัญหาเป็นที่เห็นได้ชัดสำหรับผู้ปฏิบัติงานมาหลายปีแล้ว, แต่เครื่องมือในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้นเพิ่งจะกลายเป็นไปได้ – ขอบคุณ AI
