ปัญหาการสื่อสารทางการแพทย์: ทำไม AI จึงมุ่งเป้าไปที่ปัญหาการสื่อสารของอุตสาหกรรมเภสัชกรรม

การสื่อสารทางการแพทย์มักดำเนินงานภายใต้แรงกดดันเสมอ: บริษัทเภสัชกรรมชีวภาพสร้างข้อมูลทางคลินิกจำนวนมาก – ผลการ试 nghiệm, หลักฐานจากโลกแห่งความเป็นจริง, ข้อมูลเกี่ยวกับความปลอดภัย – ที่ต้องถึงมือผู้ฟังหลายกลุ่มพร้อมกัน รวมถึงแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ, แพทย์ในชุมชน, ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ทางการแพทย์, ผู้จ่ายเงิน, ผู้ดูแล, และผู้ป่วย

ผู้ฟังแต่ละกลุ่มต้องการการนำเสนอที่แตกต่างกัน, ภาษาที่แตกต่างกัน, และระดับความลึกทางเทคนิคที่แตกต่างกัน สำหรับหลายทศวรรษที่ผ่านมา, อย่างไรก็ตาม, บุคคลที่รับผิดชอบในการเชื่อมช่องว่างนี้ – ผู้สื่อสารทางวิทยาศาสตร์ที่มีทักษะจากสำนักงานการแพทย์ – ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการทำงานไม่ใช่การคิด แต่การเปลี่ยนรูปแบบ

การย้ายเนื้อหาสไลด์จากเทมเพลตการประชุมหนึ่งไปยังอีกเทมเพลตหนึ่ง, การสร้างสไลด์ใหม่สำหรับผู้ฟังที่แตกต่างกัน, และการทำสิ่งเหล่านี้ด้วยมือบ่อยครั้งภายใต้เส้นตายที่เข้มงวด “เราทำสิ่งเหล่านี้สำหรับลูกค้า, แต่เรายังใช้เวลาส่วนใหญ่ในการรวบรวมการนำเสนอและย้ายสิ่งเหล่านี้จากเทมเพลตหนึ่งไปยังอีกเทมเพลตหนึ่ง,” Francine Carrick, นักวิทยาศาสตร์ที่ได้รับการฝึกอบรมด้าน PhD ซึ่งใช้เวลา 22 ปีในการสื่อสารทางการแพทย์

“เราหวังว่าจะมีวิธีแก้ปัญหาที่จะแปลวิทยาศาสตร์ให้เรา,” เธอเพิ่มเติม

Carrick ได้เข้าร่วมแพลตฟอร์มการนำเสนอ AI ของ Prezent ในฐานะประธานของ Prezent Vivo ซึ่งรวม AI ที่ถูกสร้างขึ้นเป็นพิเศษและผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มพลังให้กับระบบนิเวศการสื่อสารชีววิทยาศาสตร์ – รวมถึงอุตสาหกรรมเภสัชกรรมชีวภาพและสำนักงานของบริษัท

ปัญหาที่เธออธิบายไม่ใช่เรื่องเฉพาะจุด; มันอยู่ที่จุดตัดกันของสองแรงกดดันที่ได้รับการบันทึกอย่างดีในอุตสาหกรรม ในด้านหนึ่ง, เกือบ 8 ใน 10 ของผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพได้รับข้อมูลจากบริษัทเภสัชกรรมมากกว่าที่เคยเป็นก่อน COVID-19, และ 77% กล่าวว่าปริมาณการสื่อสารดิจิทัลมีมากเกินไป

ในทางกลับกัน, บริษัทเภสัชกรรมต้องดิ้นรนเพื่อนำเสนอเนื้อหาที่มีความส่วนตัวและเกี่ยวข้องที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพต้องการ, ส่วนหนึ่งเนื่องจากระบบเก่าไม่มีความยืดหยุ่นในการสนับสนุนการปรับเปลี่ยนขั้นสูงในระดับใหญ่

ปัญหาการสื่อสารแบบโมดูลาร์

วิธีแก้ปัญหาที่อุตสาหกรรมได้เสนอคือ “เนื้อหาที่เป็นโมดูลาร์” – ความคิดที่จะแบ่งสิ่งที่เป็นข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ออกเป็นส่วนประกอบที่สามารถนำมาประกอบกันใหม่สำหรับผู้ฟังที่แตกต่างกัน

ในทางทฤษฎี, มันเป็นเรื่องที่สวยงาม, แต่ในทางปฏิบัติ, โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังถูกนำมาใช้ในการเตรียมการเขียน, การสรุปข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริง, และพัฒนาส่วนประกอบสำหรับการศึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ – สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่จนกระทั่งไม่นานมานี้มีเฉพาะในฐานะการแสดงแนวคิดเท่านั้น

Carrick อธิบายความท้าทายที่ซ่อนอยู่ในคำพูดที่ตรงไปตรงมา: “วิธีการนำเสนอให้กับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ, แพทย์ในชุมชน, ผู้ดูแล, และผู้ป่วยมีความแตกต่างกันมาก,” เธอเน้น

“ในแบบจำลองดั้งเดิม, การนำข้อมูลนี้มาปรับให้เหมาะสมเป็นเรื่องที่ใช้เวลานาน, และใช้เวลามาก” ในอีกคำหนึ่ง, ปัญหาคือไม่ใช่ความเชี่ยวชาญของผู้สื่อสาร; แต่เป็นปริมาณ – มีข้อมูลมาถึงเร็วกว่าที่ทีมสามารถจัดการได้ด้วยมือ

คำถามเกี่ยวกับการเชี่ยวชาญ

ไม่ว่าบริบทของชีววิทยาศาสตร์จะแท้จริงต้องการ AI ที่ถูกสร้างขึ้นเป็นพิเศษหรือไม่นั้นเป็นคำถามที่ถูกต้อง

สิ่งที่ชัดเจนคือ FDA ได้ให้ความสนใจอย่างใกล้ชิด หลังจากที่ได้เผยแพร่แนวทางใน 2025 เกี่ยวกับการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านกฎระเบียบสำหรับผลิตภัณฑ์ยาและชีวภาพ มันได้รับการส่งผลงานที่มีส่วนประกอบ AI มากกว่า 500 รายการ

คำถามเกี่ยวกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์

การมาถึงของเครื่องมือ AI ในบริการมืออาชีพมักจะสร้างการอภิปรายเหมือนกัน: สิ่งที่เกิดขึ้นกับบุคคลที่ทำงานนี้อยู่?

Carrick มองว่าข้อจำกัดที่ผูกมัดความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการสื่อสารทางการแพทย์ไม่ใช่ความรู้ แต่เป็นแบนด์วิธ “มันทำให้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์เร็วขึ้น, มันทำให้ความเชี่ยวชาญนั้นสามารถแบ่งปันให้กับผู้ฟังได้มากขึ้น, และสามารถแบ่งปันในเวลาที่เหมาะสม,” เธอกล่าว

สิ่งที่การเปลี่ยนแปลงต้องการจริงๆ

คำถามที่ยากกว่านั้นไม่ใช่ว่า AI จะมีบทบาทในการสื่อสารทางการแพทย์ – สิ่งนั้นได้รับการตัดสินแล้ว มันคือเครื่องมือที่ถูกสร้างขึ้น是否เหมาะสมกับความซับซ้อนของโดเมนนั้น

Carrick กล่าวถึง “ลายนิ้วมือ” – การตั้งค่าการสื่อสารที่เฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ฟังที่สามารถเข้ารหัสและใช้เมื่อปรับเนื้อหาให้เหมาะสม

ไม่ว่า AI จะสามารถเข้ารหัสความรู้นั้นได้อย่างน่าเชื่อถือ, และไม่ว่ามันจะสามารถทำได้โดยยังคงรักษาความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์และการปฏิบัติตามกฎระเบียบซึ่งทำให้การสื่อสารทางการแพทย์ต่างจากอุตสาหกรรมเนื้อหาอื่นๆ นั้นยังคงเป็นคำถามที่เปิดกว้าง

ไม่ว่าในกรณีใด, สิ่งที่ไม่ต้องสงสัยอีกต่อไปคือรูปแบบเก่าซึ่งมีการเปลี่ยนรูปแบบในชั่วคืนและการย้ายเทมเพลตด้วยมือนั้นไม่เคยยั่งยืนในอัตราที่อุตสาหกรรมเภสัชกรรมชีวภาพต้องการ

ปัญหาเป็นที่รู้จักของผู้ปฏิบัติงานมานานหลายปี, แต่เครื่องมือในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้กำลังจะกลายเป็นจริง – ขอบคุณ AI