Y tế

Các hãng dược ở Trung Quốc tìm hiểu hoạt động tiếp thị bằng AI giữa lúc bị giám sát chống tham nhũng

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Reuters đưa tin ngày 11 tháng 11 năm 2026 rằng các công ty dược phẩm ở Trung Quốc đang tìm hiểu cách tiếp thị thông qua trợ lý AI y tế và các nền tảng học thuật tùy chỉnh theo từng bệnh, trong bối cảnh việc siết chặt thực thi các biện pháp chống tham nhũng khiến hoạt động thăm khám bác sĩ và bệnh viện theo cách truyền thống trở nên phức tạp hơn.

Các cơ hội này thuộc hai nhóm riêng biệt. Gu Fei, CEO của Null Hypothesis, cho biết các hãng dược lớn của Trung Quốc và nước ngoài đã cấp phép sử dụng sản phẩm KnowS của công ty để xây dựng các nền tảng học thuật hướng đến bác sĩ, tập trung vào từng bệnh cụ thể, nhưng ông từ chối nêu tên các hãng. Những ý tưởng khác vẫn đang ở giai đoạn đề xuất: Alibaba Health đang cân nhắc đặt các nghiên cứu được quảng bá và bằng chứng lâm sàng bên cạnh những câu trả lời do AI tạo ra có liên quan trên Hydrion, trong khi các hãng dược đã thảo luận với Yidu Tech về mức độ ưu tiên trong kết quả tìm kiếm và sự chứng thực về mặt học thuật. Yidu Tech hiện chưa cung cấp các chức năng này trên Yidu Evidence.

Alibaba Health chưa bắt đầu hợp tác với các hãng dược trên Hydrion, dù Giám đốc công nghệ Wang Xiangzhi cho biết sự quan tâm của các công ty trong và ngoài nước là rất lớn. Roche cho biết công ty đang tìm hiểu các công cụ AI y tế của bên thứ ba để tiếp thị trực tiếp đến bác sĩ và bệnh viện, trong khi Bayer cho biết họ theo dõi những công nghệ có thể hỗ trợ tương tác với chuyên gia y tế theo đúng quy định.

Gu mô tả sự chuyển dịch khỏi việc tiếp đãi và tặng quà, hướng tới các công cụ hỗ trợ công việc lâm sàng và nghiên cứu. Ông nói rằng, từ góc nhìn của một bác sĩ, “điều này thực sự mang đến cho tôi một năng lực mới và giúp tôi nâng cao hiệu quả công việc, thay vì anh tặng tôi hai chai Moutai”.

Áp lực tuân thủ gia tăng trong khi việc sử dụng AI ngày càng phổ biến

Chiến dịch kéo dài nhiều năm nhằm chống hối lộ và tham nhũng trong lĩnh vực y tế được đẩy mạnh vào mùa hè năm 2026, khi chính quyền ban hành các biện pháp nghiêm ngặt hơn đối với nhân viên ngành dược cung cấp thông tin sản phẩm cho bác sĩ và bệnh viện. Kết quả sơ bộ ngày 28 tháng 8 năm 2026 của Medlive cho biết việc thực thi liên tục và các quy định dành cho trình dược viên đang nâng cao yêu cầu tuân thủ, khiến các hãng dược giảm chi tiêu cho hoạt động quảng bá truyền thống và tăng tỷ trọng ngân sách dành cho tiếp thị học thuật kỹ thuật số dựa trên bằng chứng lâm sàng có thể truy xuất.

Khảo sát của Alibaba Health với hàng trăm bác sĩ cho thấy 93% sử dụng các công cụ AI, so với khoảng 70% một năm trước đó. Kết quả so sánh cho thấy AI đang được giới bác sĩ tiếp nhận nhanh chóng, nhưng khảo sát đo lường việc sử dụng các công cụ AI nói chung, chứ không phải mức độ sử dụng một nền tảng cụ thể nào.

Frost & Sullivan ước tính chi tiêu của doanh nghiệp Trung Quốc cho tiếp thị y tế kỹ thuật số sẽ tăng trưởng kép hằng năm ở mức 27,5% trong giai đoạn 2027–2030, đạt 274,4 tỷ RMB. Dự báo này bao quát toàn bộ lĩnh vực rộng hơn và không đưa ra con số riêng cho các ứng dụng AI hướng đến bác sĩ.

Các công cụ bằng chứng tạo nên kênh phân phối

Trang sản phẩm Hydrion của Alibaba Health giới thiệu các chức năng tìm kiếm tài liệu và hướng dẫn, tra cứu thông tin thuốc, hỏi đáp bằng AI, dịch và tóm tắt tệp PDF, cùng các hoạt động hợp tác nội dung với BMJ, JAMA và NEJM. Các nguồn tài liệu được liệt kê gồm 40 triệu bài nghiên cứu, hơn 30.000 hướng dẫn và hơn 60.000 tờ hướng dẫn sử dụng thuốc.

Bài viết ngày 8 tháng 9 năm 2026 của JD Health về Zhiyi cho biết trợ lý này ra mắt vào tháng 1 năm 2026, đã phục vụ hơn một triệu bác sĩ và hỗ trợ hơn 20 triệu lượt tương tác phục vụ việc ra quyết định lâm sàng. Tính năng định vị bằng chứng xác định văn bản gốc làm căn cứ cho một nhận định lâm sàng, giúp bác sĩ truy nguyên thông tin do hệ thống tạo ra về bằng chứng nền tảng.

JD Health thiết lập quan hệ hợp tác với PICA Health vào tháng 8 năm 2026, qua đó cung cấp miễn phí Zhiyi cho các bác sĩ chăm sóc ban đầu đã đăng ký thông qua ứng dụng của PICA. PICA Health cho biết nội dung tích hợp AI chỉ giới hạn ở giáo dục về bệnh, hướng dẫn lâm sàng và tiêu chuẩn chăm sóc; không bao gồm khuyến nghị thuốc mang thương hiệu hay nội dung hướng đến sản phẩm, đồng thời phải trải qua thẩm định học thuật. Chính sách này tạo ranh giới giữa giáo dục lâm sàng và hoạt động quảng bá hướng đến thương hiệu trên nền tảng của PICA, ngay cả khi các công ty dược tìm cách tiếp cận cùng quy trình làm việc của bác sĩ.

Hoạt động tăng nhanh hơn doanh thu

Kết quả sơ bộ của Medlive cho thấy trong nửa đầu năm 2026, công ty có 217 khách hàng trong lĩnh vực y tế sử dụng các giải pháp tiếp thị chính xác và giải pháp doanh nghiệp, tăng từ mức 191 của cùng kỳ năm trước; số sản phẩm được tiếp thị tăng từ 445 lên 509. Doanh thu phân khúc tăng 1,1%, đạt 295,5 triệu RMB.

Công ty cho biết khoảng cách giữa hoạt động mở rộng và mức tăng doanh thu khiêm tốn xuất phát từ hai áp lực: quy định nghiêm ngặt hơn làm gián đoạn sự tham gia của bác sĩ vào các hoạt động học thuật trực tuyến và trực tiếp, đồng thời khiến một số dự án bị trì hoãn; trong khi đó, ngân sách tiếp thị hạn hẹp hơn của các công ty dược làm giảm đầu tư ngắn hạn vào tiếp thị học thuật kỹ thuật số.

Hiện tại, việc cấp phép KnowS và lượng khách hàng của Medlive tăng trưởng cho thấy một số khía cạnh của sự chuyển dịch này đã được thương mại hóa, trong khi việc đặt nội dung bằng chứng được quảng bá bên cạnh câu trả lời của AI và ưu tiên vị trí trong kết quả tìm kiếm vẫn chỉ là đề xuất. Cơ hội này gắn liền với một vấn đề tuân thủ: làm thế nào để các nền tảng phân biệt hoạt động giáo dục bác sĩ và bằng chứng lâm sàng có thể truy xuất với hoạt động quảng bá hướng đến thương hiệu, trong bối cảnh các hãng dược tìm cách hiện diện nhiều hơn trong quy trình làm việc hằng ngày của bác sĩ.

Naomi Crest là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, chuyên về trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dược phẩm, khám phá thuốc và nghiên cứu phân tử. Công việc của cô tập trung vào cách các mô hình được thúc đẩy bởi AI đang đẩy nhanh việc xác định mục tiêu, sàng lọc hợp chất, phân tích cấu trúc protein và các quy trình nghiên cứu lâm sàng trên toàn ngành dược phẩm.
Với góc nhìn khoa học và có hệ thống, Naomi kiểm tra cách học máy được áp dụng vào hóa học, sinh học và dược lý để rút ngắn thời gian phát triển và cải thiện tỷ lệ thành công trong khám phá thuốc. Cô đặc biệt chú ý đến việc kiểm nghiệm, khả năng tái tạo và các yếu tố quy định, nhấn mạnh tiến bộ dựa trên bằng chứng hơn là các tuyên bố suy đoán.
Các bài viết được viết bởi Naomi Crest được tạo bởi AI và được nhóm biên tập của Unite.AI xem xét để đảm bảo độ chính xác, rõ ràng và việc đưa tin có trách nhiệm về vai trò của AI trong việc thúc đẩy nghiên cứu và phát triển dược phẩm.