Медичний комунікаційний бутляк: чому AI націлений на проблему комунікації фармацевтичної компанії

Медична комунікація завжди працювала під тиском: біофармацевтичні компанії генерують величезну кількість клінічних даних – результати клінічних випробувань, дані реального світу, оновлення безпеки – які повинні одночасно досягати декількох аудиторій, включаючи спеціалістів-фізіологів, лікарів первинної ланки, медичних наукових представників, платників, опікунів та пацієнтів.

Кожна аудиторія вимагає不同的 рамок, мови та рівнів технічної глибини. Проте протягом десятиліть люди, відповідальні за місткування цього розриву – кваліфіковані наукові комунікатори в медичних справах – витрачали дивну частину свого робочого часу не на думання, а на переформатування.

Переміщення вмісту слайдів з однієї конгрес-шаблону в іншу, перебудова презентацій для різних аудиторій та виконання цього вручну часто проти тісних нічних термінів. “Ми робили всі ці завдання для клієнтів, але часто ми також витрачали багато часу на збір презентації, а потім переводили все з однієї шаблону в іншу”, – сказала Франсін Каррік, вчена з PhD, яка провела 22 роки в медичній комунікації.

“Ми мріяли про рішення, яке перекладало б цю науку для нас”, – додала вона.

Каррік недавно приєдналася до платформи AI-презентацій Prezent як президент Prezent Vivo, який поєднує спеціально розроблений AI та експертів для живлення екосистеми комунікацій у сфері життя – включаючи біофармацевтику та агентські партнери компанії.

Проблема, яку вона описує, не є нішею; вона знаходиться на перетині двох тисків, які зараз добре задокументовані в галузі. З одного боку, майже 8 з 10 медичних працівників отримують більший обсяг інформації від фармацевтичних компаній, ніж до COVID-19, і 77% кажуть, що обсяг цифрових комунікацій вже занадто великий.

З іншого боку, фармацевтичні компанії борються з доставкою персоналізованого, актуального контенту, необхідного медичним працівникам, частково тому, що спадкові системи не мають гнучкості для підтримки розширеної персоналізації у великих масштабах. Контент-пайплайн перегружений з обох кінців: надто багато виробляється, і надто мало з цього приземляється ефективно.

Проблема модульного контенту

Пропонована галуззю рішення цієї проблеми довгий час було “модульний контент” – ідея розбиття наукової інформації на повторно використовувані компоненти, які можна зібрати по-різному для різних аудиторій.

У теорії це елегантно, але на практиці великі мовні моделі зараз використовуються для підготовки рукописів, конденсації наборів даних реального світу в резюме та розробки модулів для освіти медичних працівників – інструментів, які до недавнього часу існували лише як доказ концепції.

Каррік формулює основну проблему простими термінами: “Той спосіб, яким ми презентуємо академічному лікарю, порівняно з лікарем первинної ланки, порівняно з опікуном, порівняно з пацієнтом, дуже, дуже різний”, – підкреслила вона.

“У традиційній моделі прийняття цієї інформації та її налаштування було дуже трудомістким і займало багато часу”. Іншими словами, бутляк не був у компетенції комунікаторів; це було пропускна здатність – більше даних надходять швидше, ніж команди можуть вручну перепакувати їх.

Після ширшої експериментації з AI у 2024 році компанії під тиском повинні показати реальну віддачу від своїх інвестицій в AI, що сприяє прийняттю вертикальних рішень AI, спеціально розроблених для конкретних робочих процесів.

Це саме той аргумент, який Prezent висуває зі своїм агентом AI Astrid: система, побудована спеціально для галузі життя, навчена на вимогах відповідності, регулюючих обмеженнях та науковій термінології біофарми, буде перевершувати загальнопризначену інструмент, адаптовану для галузі.

Питання спеціалізації

Чи справді контекст життя вимагає спеціально розробленого AI, або чи це лише маркетингове позиціонування для конкурентного ринку, є легітимним питанням.

Що ясно, однак, те, що FDA уважно слідкує за цим. Після публікації посібників у 2025 році щодо використання AI для підтримки регуляторного прийняття рішень щодо лікарських засобів та біологічних продуктів, вони отримали понад 500 заяв, що містять компоненти AI. Така регуляторна увага створює реальний аргумент на користь інструментів AI, родних для відповідності, а не адаптованих: ризик помилитися в регульованій сфері суттєво відрізняється від помилки, наприклад, у маркетинговому презентації.

Ширший ринок охорони здоров’я AI відображає зростаючу впевненість: глобальний ринок охорони здоров’я AI очікується вирости з $26,6 млрд у 2024 році до 187,7 млрд до 2030 року, при цьому галузь вже розгортає AI більш ніж у два рази швидше, ніж усього економіки.

У цьому контексті фармацевтичні та біотехнологічні компанії залишаються найбільш орієнтованими на дослідження та розробки, при цьому 54% віддають пріоритет інноваціям та розробці лікарських засобів, хоча комерційні операції – включаючи комунікації – все частіше потрапляють до порядку денного.

Питання людської експертизи

Прихід інструментів AI у професійні послуги надійно генерує одну й ту ж розмову: що відбувається з людьми, які зараз виконують цю роботу? У медичній комунікації, де робота вимагає справжньої наукової грамотності, відповідь більш нюансована, ніж заміщення.

Вигляд Каррік полягає в тому, що обмежувальний фактор людської експертизи в медичній комунікації не є знаннями, а скоріше пропускною здатністю. “Воно дозволяє, прискорює людську експертизу на багато ступенів”, – сказала вона про AI у своїй галузі. “Воно дозволяє цій експертизі, цим знанням, цій людській мудрості бути поділеною з більшою кількістю аудиторій у більш своєчасній формі”.

Цей погляд узгоджується з тим, що зараз з’являється як більш текстурний образ впливу AI на кваліфіковану роботу з знаннями. Опитування лікарів свідчать про стійкість замість заміщення, оскільки багато хто вважає, що AI змінить їхню роботу, але не усуне їхню роль.

Аналогія до медичної комунікації не досконала, але структуральна подібність тримається: те, що AI зараз може виконувати, це прискорити рутину; те, чого воно не може зробити, це замінити науковий суд, інтуїцію аудиторії чи стратегічне мислення, яке визначає роботу вищої цінності.

Дослідження EPG Health виявило, що майже 60% респондентів фармацевтичної галузі назвали інсайти медичних працівників як головний пріоритет для стратегічного залучення, і що медичні наукові представники перевершують Сейлсфорс як найважливіший канал для передачі інформації медичним працівникам.

Це сигнал про те, що фармацевтична галузь рухається до більш інтенсивних відносин, менш стилізованих під трансляцію комунікацій, які вимагають більшої людської уваги, а не менше – навіть якщо AI обробляє виробничий рівень.

Що насправді вимагає зсув

Трудніше питання не полягає в тому, чи буде AI грати роль у медичній комунікації – це вже вирішено. Це питання полягає в тому, чи інструменти, які будуються, справді придатні для складності галузі.

Каррік відзначила те, що Prezent називає “відбитками пальців” – аудиторсько-специфічні комунікаційні вподобання, які можна закодувати та застосувати при адаптації контенту. Концепція відображає більш фундаментальну проблему: те, що мета “правильного контенту, у правильний час, через правильний канал, до правильної аудиторії” – довгий час був мантрою медичної комунікації – завжди була більш аспіраційною, ніж операційною.

Виконання цього вимагає не лише доброї науки про письмо, а й систематичних знань про те, як різні аудиторії обробляють різний тип інформації.

Чи AI може надійно закодувати ці знання, і чи може зробити це, зберігаючи при цьому наукову точність та відповідність вимогам регулювання, які відрізняють медичну комунікацію від інших галузей контенту, залишається відкритим питанням.

Незалежно від цього, те, що вже не підлягає сумніву, полягає в тому, що стара модель, з її нічними марафонами переформатування та ручними міграціями шаблонів, ніколи не була сталою при темпі, який сучасна біофарма вимагає.

Проблема була видна практикам протягом років, але інструменти для її вирішення лише зараз стають життєздатними – завдяки AI.