Tıbbi İletişim Darboğazı: Neden AI, Eczane’nin İletişim Sorununu Hedef Alıyor

Tıbbi iletişim her zaman baskı altında çalışmıştır: biyofarmasötik şirketler, klinik veri – deneme sonuçları, gerçek dünya kanıtları, güvenlik güncellemeleri – çok sayıda üretirler ve bu veriler aynı anda birden fazla hedef kitleye ulaşmalıdır: uzman doktorlar, topluluk doktorları, tıbbi bilim temsilcileri, ödemeyi yapanlar, bakım verenler ve hastalar.

Her hedef kitle farklı bir çerçeveleme, dil ve teknik derinlik düzeyleri gerektirir. Ancak on yıllar boyunca, bu boşluğu doldurmakla sorumlu olan kişiler – tıbbi işler ajanslarındaki yetenekli bilimsel iletişimciler – çalışma saatlerinin şaşırtıcı bir kısmını düşünmek yerine, yeniden biçimlendirmekle geçirdiler.

Bir kongre şablonundan diğerine slayt içeriğini taşıma, farklı hedef kitleler için sunuları yeniden oluşturma ve bunları genellikle sıkı geceyarısı süreleri içinde manuel olarak yapma. “Müşterilerimiz için bu teslimatları yapardık, ancak souvent zamanımızı sunuyu bir araya getirmek ve bir şablon’dan diğerine aktarmakla geçirirdik” dedi Francine Carrick, 22 yıl tıbbi iletişimde çalışan bir PhD’li bilim insanı.

“Bize bu bilimi çevirebilecek bir çözüm hayal ettik” diye ekledi.

Carrick最近 olarak AI sunum platformu Prezent‘e katıldı ve Prezent Vivo‘nun başkanlığını yaptı. Prezent Vivo, yaşam bilimleri iletişim ekosistemini güçlendirmek için özel olarak tasarlanmış AI ve alan uzmanlarını bir araya getiren bir platformdur – hem biyofarmasötik hem de şirketin ajans ortaklarını kapsar.

O tarif ettiği problem dar bir alan değil; endüstrinin şimdi iyi belgelenmiş iki baskının kesişme noktasında yer alır. Bir yandan, neredeyse 8 sağlık profesyoneli COVID-19’dan önce eczane şirketlerinden aldıkları bilginin hacminin arttığını ve %77’nin dijital iletişimlerin zaten çok fazla olduğunu söylüyor.

Öte yandan, eczane şirketleri, HCP’lerin ihtiyaç duyduğu kişiselleştirilmiş, ilgili içeriği sunmakta zorlanıyor, kısmen çünkü miras sistemler, ölçekte gelişmiş kişiselleştirmeyi desteklemek için esneklikten yoksun. İçerik boru hattı her iki ucunda da boğulmuş durumda: çok fazla içerik üretiliyor ve çok azı etkili bir şekilde ulaşıyor.

Modüler İçerik Problemi

Sanayinin bu soruna önerdiği çözüm uzun zamandır “modüler içerik” olmuştur – bilimsel bilgileri farklı hedef kitleler için farklı şekilde bir araya getirilebilecek yeniden kullanılabilir bileşenlere ayırma fikri.

Teoride güzel, ancak uygulamada, büyük dil modelleri artık kullanılmaktadır makaleler hazırlamak, gerçek dünya kanıtları veritabanlarını özetlere indirgemek ve sağlık profesyonellerini eğitmek için modüller geliştirmek – yakın zamana kadar yalnızca kavram kanıtları olarak var olan araçlar.

Carrick, temel zorluğu basit terimlerle tanımlar: “Akademik bir doktora, topluluk doktoruna, bir bakım verene veya hastaya sunmamız çok, çok farklıdır” diye vurguladı.

“Geleneksel modelde, bu bilgileri özelleştirmek çok zaman alırdı” diye sözlerine devam etti. “Diğer bir deyişle, tıkanma noktası iletişimcilerin uzmanlığı değildi; üretim hızıydı – daha fazla veri geliyordu ve ekipler manuel olarak yeniden paketleyemiyorlardı.”

Genel AI denemeleri 2024’te yapıldıktan sonra, şirketler AI yatırımlarından gerçek geri dönüşler göstermek için baskı altına girdiler, bu da yaşam bilimleri için özel olarak tasarlanmış dikey AI çözümlerinin benimsenmesini hızlandırıyor.

Bu, Prezent’in Astrid AI aracıyla yaptığı tam da böyle bir argüman: yaşam bilimleri için özel olarak tasarlanmış, biyofarmasötiklerin uyum gereksinimleri, düzenleyici kısıtlamaları ve bilimsel terminolojisine göre eğitilmiş bir sistem, endüstri için uyarlanmış genel amaçlı bir araçtan daha iyi performans gösterecektir.

Uzmanlık Sorusu

Yaşam bilimleri bağlamının gerçekten özel olarak tasarlanmış AI’yi gerektirip gerektirmediği, yoksa bu bir pazarlama çerçevesi mi olduğu sorusu geçerlidir.

Açık olan şey, FDA’nın bunu yakından izlediğidir. 2025’te ilaç ve biyolojik ürünler için düzenleyici karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla AI kullanımına ilişkin rehberlerin yayınlanmasının ardından, AI bileşenleri içeren 500’den fazla gönderi aldı. Böyle bir düzenleyici denetim, uyuma yerli AI araçlarına karşı uyarlanmış araçlar için gerçek bir argüman oluşturur: düzenlenmiş bir ortamda yanlış yapmanın riski, pazarlama sunusunda yanlış yapmanın riskinden niteliksel olarak farklıdır.

Genel sağlık AI pazarı, artan güveni yansıtmaktadır: küresel sağlık AI pazarı 2024’te 26.6 milyar ABD Doları’ndan 2030’da 187.7 milyar ABD Doları’na çıkması beklenmektedir ve endüstri zaten daha geniş ekonomiden iki kat daha fazla AI kullanmaktadır.

Bunun içinde, eczane ve biyotek şirketleri, %54’unun inovasyonu ve ilaç geliştirmeyi önceliklendirdiği, araştırma ve geliştirmeye en çok odaklanan şirketler olmaya devam etmektedir – ancak ticari operasyonlar – iletişim dahil – giderek daha çok gündemdedir.

İnsan Uzmanlığı Sorusu

AI araçlarının profesyonel hizmetlere gelişi her zaman aynı konuşmayı başlatır: bu işi şu anda yapan insanlar ne olacak? Tıbbi iletişimde, iş bilimsel uzmanlık gerektirir, cevap daha nüanslıdır.

Carrick’in görüşü, tıbbi iletişimde insan uzmanlığının bağlayıcı kısıtlamasının bilgi değil, bant genişliği olduğu yönündedir. “İnsan uzmanlığını, o içgörülerin, o insan bilgisinin daha fazla kitleyle daha zamanında paylaşılmasını hızlandırır” dedi AI hakkında.

Bu görüş, AI’nin uzmanlıklı bilgi işinin etkileri hakkında ortaya çıkan daha dokulu bir resimle uyumlu görünmektedir. Doktorların anketleri, yer değiştirme yerine direnci gösteriyor; birçok doktor AI’nin işlerini değiştireceğini ancak rolünü ortadan kaldırmayacağını düşünüyor.

Tıbbi iletişimle analoji mükemmel değil, ancak yapısal benzerlik geçerli: AI şu anda yapabileceği şey, rutini hızlandırmaktır; AI’nin yapamadığı şey, bilimsel yargı, hedef kitle sezgisini veya stratejik düşünceyi değiştirmektir – bunlar daha yüksek değerli işleri tanımlar.

EPG Health araştırması, eczane katılımcılarının %60’ının HCP içgörüsünün stratejik katılım için en önemli öncelik olduğunu ve tıbbi bilim temsilcilerinin Salesforce’u HCP’lere bilgi göndermek için en önemli kanal olarak geçtiğini buldu.

Bu, eczane şirketlerinin daha ilişki odaklı, daha az yayıncı tarzı iletişimlere doğru ilerlediğini sinyal ediyor – bu, daha az insan yargısına değil, daha fazla insan yargısına ihtiyaç duyuyor – AI üretim katmanını ele alırken.

Değişimin Gerçekten İhtiyacı Olan Şey

Daha zor soru, AI’nin tıbbi iletişimde rol oynayıp oynamayacağı değil, inşa edilen araçların gerçekten alanın karmaşıklığına uygun olup olmadığıdır.

Carrick, Prezent’in “parmak izleri” dediği şeyi vurguladı – hedef kitleye özgü iletişim tercihleri, bunlar kodlanabilir ve içerik uyarlanırken uygulanabilir. Kavram, daha temel bir zorluğu yansıtır: “doğru içerik, doğru zaman, doğru kanal, doğru hedef kitle” hedefi – tıbbi iletişimde uzun süredir bir mantra – her zaman daha çok aspirasyoneldi.

Bunu gerçekleştirmek için sadece iyi bilim yazımı değil, farklı hedef kitlelerin farklı türdeki bilgileri nasıl işlediğine dair sistematik bilgi gerekir.

AI’nin bu bilgiyi güvenilir bir şekilde kodlayıp kodlayamayacağı ve bunu yaparken tıbbi iletişimi diğer içerik endüstrilerinden ayıran bilimsel doğruluğu ve düzenleyici uyumu koruyup korumayacağı açık bir soru olarak kalıyor.

Her ne olursa olsun, artık sorgulanmayan şey, eski modelin – geceyarısı biçimlendirme maratonları ve manuel şablon geçişleri ile – modern biyofarmasötiklerin talep ettiği hızda sürdürülemez olduğudur.

Sorun, yıllarca önce uygulayıcılar tarafından görülebilirdi, ancak bunu ele almak için araçlar şimdiye kadar yalnızca şimdi uygulanabilir hale geliyor – AI sayesinde.