Med Comms Darboğazı: Neden AI, Eczane’nin İletişim Problemini Hedef Alıyor

Tıbbi iletişim her zaman baskı altında çalıştı: biyofarma şirketleri klinik veri – deneme sonuçları, gerçek dünya kanıtları, güvenlik güncellemeleri – üretiyor ve bu verilerin aynı anda birden fazla kitleye ulaşması gerekiyor, bunlar arasında uzman hekimler, topluluk doktorları, tıbbi bilim temsilcileri, ödemeyi yapanlar, bakım verenler ve hastalar bulunuyor.

Her kitle farklı bir çerçeveleme, dil ve teknik derinlik düzeyleri gerektirir. Ancak on yıllar boyunca, bu boşluğu köprüleyen kişiler – tıbbi işler ajanslarında yetenekli bilimsel iletişimciler – şaşırılacak kadar çok zamanını düşünmek yerine yeniden biçimlendirme yaparak geçiriyor.

Bir kongre şablonundan diğerine slayt içeriğini taşıma, farklı kitleler için sunuları yeniden oluşturma ve bunları genellikle sıkı gece yarısı süreleri karşıya karşıya gelerek manuel olarak yapma. “Müşterilerimiz için bu teslimatları yapardık, ancak çoğu zaman sunuyu bir araya getirmek ve sonra şeyi bir şablon’dan diğer şablon’a aktarmak için çok zaman harcardık” dedi Francine Carrick, 22 yıl tıbbi iletişimde çalışan bir PhD’li bilim insanı.

“Bu bilim için bir çözüm hayal ettik” diye ekledi.

Carrick, yakın zamanda AI sunum platformu Prezent‘e Prezent Vivo başkanı olarak katıldı, bu, yaşam bilimleri iletişim ekosistemini güçlendirmek için – hem biyofarma hem de şirketin ajans ortakları – özel olarak oluşturulmuş AI ve alan uzmanlarını birleştiren bir platformdur.

Tanımladığı problem nispeten küçük değil; endüstrinin iyi belgelenmiş iki baskısının kesişme noktasında oturuyor. Bir yandan, neredeyse 10 sağlık profesyonelinin 8’i COVID-19’dan önce eczane şirketlerinden daha fazla bilgi alıyor ve %77 dijital iletişimlerin zaten çok fazla olduğunu söylüyor.

Öte yandan, eczane şirketleri, büyük ölçüde miras sistemlerin ölçek üzerinde gelişmiş kişiselleştirmeyi desteklemek için esneklikten yoksun olması nedeniyle, sağlık profesyonellerinin ihtiyaç duyduğu kişiselleştirilmiş, ilgili içeriği sunmakta zorlanıyor. İçerik boru hattı her iki ucunda da boğuluyor: üretilenden çok fazla ve etkili bir şekilde ulaşan çok az.

Modüler İçerik Problemi

Endüstrinin bu soruna önerdiği çözüm uzun süredir “modüler içerik” – bilimsel bilgileri farklı 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 verilerini özetlere indirgemek ve sağlık profesyonellerini eğitmek için modüller geliştirmek – yakın zamanda yalnızca kavram kanıtları olarak var olan araçlar.

Carrick, temel zorluğu basit terimlerle tanımlar: “Akademik bir hekime, topluluk doktoruna, bir bakım verene veya hastaya sunma şeklimiz çok, çok farklı” diye vurguladı.

“Geleneksel modelde, bu bilgiyi almanız ve özelleştirmeniz çok zaman alıcıydı” diye devam etti. Diğer bir deyişle, tıkanma, iletişimcilerin uzmanlığı değildi; bu, veri daha hızlı geliyordu ve ekipler manuel olarak yeniden paketleyemiyorlardı.

2024’te yaygın AI deneysel çalışmalarının ardından, şirketler AI yatırımlarından gerçek getiriler göstermek için baskı altına girdiler, bu da özel iş akışları için özel olarak oluşturulmuş dikey AI çözümlerinin benimsenmesini hızlandırıyor.

Prezent, Astrid AI ajanı ile tam olarak bunu iddia ediyor: yaşam bilimleri için özel olarak oluşturulmuş bir sistem, biyofarma’nın uyumluluk gereksinimlerine, düzenleyici kısıtlamalarına ve bilimsel terminolojisine eğitilmiş, endüstriye geri dönüştürülmüş genel amaçlı bir araçtan daha iyi performans gösterecektir.

Uzmanlık Sorusu

Yaşam bilimleri bağlamının gerçekten özel olarak oluşturulmuş AI’i gerektirip gerektirmediği, yoksa rekabetçi bir pazar için bir pazarlama çerçevesi olup olmadığı meşru bir soru.

Açık olan şey ise, FDA’nın yakından dikkat ettiği. İlaç ve biyolojik ürünler için düzenleyici karar alma süreçlerini desteklemek için AI kullanımına ilişkin 2025’te yayınlanan rehberlerin ardından, AI bileşenleri içeren 500’den fazla gönderi aldı. Bu tür düzenleyici incelemeler, uyumluluk yerli AI araçları için gerçek bir argüman oluşturur: düzenlenmiş bir ortamda yanlış yapmanın riski, pazarlama sunusunda yanlış yapmanın riskinden niteliksel olarak farklıdır.

Geniş sağlık AI pazarı artan güveni yansıtıyor: küresel sağlık AI pazarının 2024’te 26.6 milyar ABD Doları’ndan 2030’a kadar 187.7 milyar ABD Doları’na çıkması bekleniyor ve endüstri zaten AI’ı genel ekonomiden daha fazla hızda kullanıyor.

Bunun içinde, eczane ve biyotek şirketleri hala en Ar-Ge odaklı kalıyor, %54’ü inovasyon ve ilaç geliştirme önceliklendirdi, ancak ticari operasyonlar – iletişim dahil – giderek daha fazla gündemde.

İnsan Uzmanlığı Sorusu

AI araçlarının profesyonel hizmetlere gelişi her zaman aynı konuşmayı üretir: bu işi şu anda yapan insanlara ne olur? Tıbbi iletişimde, iş真正 bilimsel akıcılık gerektirir, cevap daha nüanslı.

Carrick’in görüşü, tıbbi iletişimdeki insan uzmanlığının bağlayıcı kısıtlamasının bilgi değil, bant genişliği olduğu. “İnsan uzmanlığını, bu içgörülerin, bu insan bilgisinin daha fazla kitleye daha zamanında bir şekilde paylaşılmasını hızlandırıyor” dedi AI hakkında.

Bu, AI’ninbeceri bilgi işlerinde etkileri hakkında ortaya çıkan daha dokulu bir resimle uyumlu. Hekimler anketleri, yerlerini alacaklarına inandıkları yerine, işlerinin değişeceğine inanıyor.

Tıbbi iletişimle analoji mükemmel değil, ancak yapısal benzerlik korunuyor: AI şu anda yapabileceği şey, rutini hızlandırmak; yapamadığı şey, bilimsel yargıyı, kitle sezgisini veya stratejik düşünceyi değiştirmek.

EPG Health çalışması, eczane katılımcılarının %60’ının HCP içgörüsünü stratejik katılım için en önemli öncelik olarak tanımladığını ve tıbbi bilim temsilcilerinin HCP’lere bilgi göndermek için Salesforce’u geçerek en önemli kanal haline geldiğini buldu.

Bu, eczane şirketlerinin daha ilişki odaklı, daha az yayın tarzı iletişimlere doğru ilerlediğini sinyal veriyor, bu da daha fazla insan yargısına, daha az değil – AI üretim katmanını ele alırken.

Gerçekten Gereken Şey

Daha zor soru, AI’nin tıbbi iletişimde rol oynayıp oynamayacağı değil – bu zaten kesin. Soru, inşa edilen araçların gerçekten alanın karmaşıklığına uygun olup olmadığı.

Carrick, Prezent’in “parmak izleri” dediği şeyi belirtti – kitleye özgü iletişim tercihleri, içeriği uyarlarken kodlanabilen ve uygulanabilen. Kavram, daha temel bir zorluğu yansıtıyor: “doğru içerik, doğru zamanda, doğru kanaldan, doğru kitleye” – tıbbi iletişimde uzun süredir bir mantra – her zaman daha çok aspirasyonel olarak işletilen rather than operasyonel.

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

AI’nin bu bilgiyi güvenilir bir şekilde kodlayıp kodlayamayacağı ve bunu yaparken tıbbi iletişimin ayırt edildiği bilimsel doğruluk ve düzenleyici uyumluluğu koruyup korunamayacağı açık bir soru.

Her halükarda, artık sorgulanmayan şey, eski modelin – gece yarısı biçimlendirme maratonları ve manuel şablon göçleri – modern biyofarma’nın talebiyle sürdürülebilir olmadığı.

Sorun, uygulayıcılar için yıllardır görünür haldeydi, ancak bunu ele almak için araçlar sadece şimdi uygulanabilir hale geliyor – AI sayesinde.