Медико-комунікаційна瓶頸: чому AI націлений на проблему комунікації фармацевтичної промисловості

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

Кожна аудиторія вимагає різного підходу, мови та рівня технічної глибини. Проте протягом десятиліть люди, відповідальні за зв’язок між цими аудиторіями – кваліфіковані науковці у медичних справах – витрачали велику частину свого робочого часу не на думку, а на переформатування.

Переміщення вмісту слайдів з однієї конгрес-шаблону в інший, 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 та перенесення речей з одного шаблону в інший”, сказала Франсін Каррік, вчений з PhD, який провів 22 роки в медичній комунікації.

“Ми мріяли про рішення, яке能够 перекласти цю науку для нас”, додала вона.

Каррік недавно приєдналася до платформи презентацій AI Prezent як президент Prezent Vivo, який поєднує спеціально розроблений AI та експертів для підтримки екосистеми комунікацій у сфері життя – включаючи як біофармацевтику, так і агентства компанії.

Проблема, яку вона описує, не є вузькою; вона знаходиться на перетині двох чинників, які зараз добре задокументовані в галузі. З одного боку, майже 8 з 10 фахівців охорони здоров’я отримують більший обсяг інформації від фармацевтичних компаній, ніж до COVID-19, і 77% вважають, що обсяг цифрових комунікацій вже занадто великий.

З іншого боку, фармацевтичні компанії борються з доставкою персоналізованого, актуального контенту, який потрібен фахівцям охорони здоров’я, частково через те, що старі системи не мають гнучкості для підтримки просунутої персоналізації у великих масштабах. Контент-пайплайн перегружений з обох кінців: надто багато контенту генерується, і надто мало з нього діє ефективно.

Проблема модульного контенту

Пропонована галуззю рішення цієї проблеми довгий час було “модульний контент” – ідея розділення 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 навчання фахівців охорони здоров’я – інструментів, які до недавнього часу існували лише як концепція.

Каррік формулює основну проблему у простих термінах: “Спосіб, яким ми презентуємо інформацію академічному лікарю, лікарю первинної ланки, опікуну чи пацієнту, дуже, дуже різний”, підкреслила вона.

“У традиційній моделі взяття цієї інформації та її персоналізація були дуже трудомісткими та займали багато часу”. Іншими словами,瓶頸 не був у знаннях фахівців, а у швидкості обробки – більше даних надходило швидше, ніж команди могли вручну перепакувати їх.

Після ширшої експериментальної роботи з AI у 2024 році компанії під тиском повинні показати реальні результати 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 Astrid AI: система, побудована спеціально для галузі життя, навчена на вимогах дотримання законодавства, регулювання та наукової термінології біофармацевтики, буде працювати краще, ніж загальна система, адаптована для галузі.

Питання спеціалізації

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

Чого можна бути певним, проте, те, що FDA уважно слідкує за цим. Після публікації директив у 2025 році щодо використання AI для підтримки регуляторних рішень щодо лікарських засобів та біологічних продуктів, вони отримали понад 500 заяв, що містять компоненти AI. Така регуляторна увага створює реальну аргументацію на користь інструментів AI, які відповідають вимогам законодавства, а не адаптованих: ризик помилки в регульованій сфері суттєво відрізняється від ризику помилки, наприклад, у маркетинговому матеріалі.

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

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 завжди 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.

Каррік вважає, що обмеження людської експертизи в медичній комунікації не полягає у знаннях, а у швидкості обробки. “Воно дозволяє, прискорює людську експертизу до багатьох 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”.

Ця точка зору збігається з тим, що зараз виходить як більш текстурний малюнок 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 ліквідує їхню роль.

Аналогія до медичної комунікації не ідеальна, але структуральна подібність залишається: те, що AI зараз може виконувати, це прискорення рутинної роботи; те, чого воно не може зробити, це замінити наукову думку, інтуїцію аудиторії чи стратегічне мислення, яке визначає високоцінну роботу.

Дослідження EPG Health виявило, що майже 60% респондентів з фармацевтичної галузі ідентифікували інсайти фахівців охорони здоров’я як головний пріоритет для стратегічного залучення, і що медичні науковці-ліｧіси випередили Salesforce як найважливіший канал для надсилання інформації до фахівців охорони здоров’я.

Це сигнал про те, що фармацевтика рухається у напрямку більш інтенсивних відносин, менш широкомовних комунікацій, які вимагають більшої людської думки, а не менше – навіть якщо AI обробляє виробничий рівень.

Що насправді вимагає цей зсув

Більш складне питання не полягає в тому, чи буде AI грати роль у медичній комунікації – це вже вирішено. А в тому, чи інструменти, які зараз будуються, справді підходять для складності галузі.

Каррік відзначила те, що Prezent називає “відбитками пальців” – аудиторсько-специфічні комунікаційні переваги, які можна закодувати та застосувати при адаптації контенту. Ця концепція відображає більш фундаментальну проблему: мета “правильного контенту, у правильний час, через правильний канал, до правильної аудиторії” – довгий час мантра медичної комунікації – завжди була більш аспіративною, ніж оперативною.

Виконання цієї мети вимагає не тільки доброї наукової писемності, а й систематичних знань про те, як різні аудиторії обробляють різні типи інформації.

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

Незалежно від цього, те, що вже не викликає сумнівів, це те, що стара модель, з її нічними марафонами форматування та ручними міграціями шаблонів, ніколи не була сталою при темпі, який сучасна біофармацевтика вимагає.

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