医学传播瓶颈：为什么AI瞄准了制药业的沟通问题

医学传播一直处于压力之下：生物制药公司产生大量的临床数据——试验结果、真实世界证据、安全更新——这些数据必须同时传达给多个受众，包括专科医生、社区医生、医学科学联络员、支付者、护理人员和患者。

每个受众都需要不同的框架、语言和技术深度。然而，几十年来，负责弥合这一差距的医学传播人员——医学事务机构的熟练科学传播人员——却花费了惊人的时间不在思考，而是在重新格式化。

他们从一个国会模板移到另一个模板，重建针对不同受众的幻灯片，并且经常在紧迫的截止日期前手动完成。“我们为客户完成了所有这些任务，但我们也花费了大量时间准备演示文稿，然后将内容从一个模板转移到另一个模板，”Francine Carrick说，她是一位拥有22年医学传播经验的博士。

“我们梦想有一种解决方案，可以为我们翻译这些科学知识，”她补充说。

Carrick最近加入了AI演示平台Prezent，担任Prezent Vivo的总裁，Prezent Vivo将专门为生命科学领域设计的AI和领域专家融合在一起，共同推动生命科学传播生态系统的发展——包括生物制药公司及其机构合作伙伴。

她描述的问题并非是小众问题；它处于两个已经在行业中得到充分记录的压力交汇点。 一方面，近8成的医疗保健专业人员从COVID-19之前的制药公司收到的信息量更大，77％的人认为数字通信量已经太大了。

另一方面，制药公司正在努力提供医疗保健专业人员（HCPs）所需的个性化、相关内容，部分原因是遗留系统缺乏支持大规模高级个性化的灵活性。内容管道在两个端都被淹没：生产过多，有效落地的内容太少。

模块化内容问题

该行业提出的解决方案长期以来一直是“模块化内容”——将科学信息分解为可重用的组件，这些组件可以以不同的方式组装以满足不同受众的需求。

从理论上讲，这很优雅，但在实践中，目前正在使用大型语言模型来准备手稿、将真实世界证据数据集浓缩为摘要，并为教育医疗保健专业人员开发模块——这些工具直到最近才存在于概念证明中。

Carrick以直接的方式表述了根本挑战：“向学术医生、社区医生、护理人员和患者介绍的方式非常、非常不同，”她强调。

“在传统模型中，获取这些信息并进行定制非常耗时。”换句话说，瓶颈并不是传播者的专业知识；而是处理速度——数据以比团队手动重新包装的速度更快的速度到达。

在2024年人工智能实验广泛开展之后，公司现在面临着展示其人工智能投资实际回报的压力，这推动了垂直人工智能解决方案的采用，这些解决方案专门为特定工作流程设计。

这正是Prezent使用其Astrid AI代理所做的论点：专门为生命科学领域设计的系统，经过生物制药的合规性要求、监管约束和科学词汇的训练，将比为该行业改装的通用工具表现更好。

专业性问题

生命科学背景是否真正需要专门设计的AI，或者这只是一个营销框架，用于竞争市场，这是一个合理的问题。

然而，很明显，FDA一直在密切关注。继FDA在2025年发布了关于使用人工智能支持药品和生物制品监管决策的指南后，FDA收到了超过500份包含人工智能组件的提交。这种监管审查为合规性本地AI工具而非改装工具提出了合理的论点：在监管环境中犯错的风险与在营销_deck中犯错的风险有质的不同。

更广泛的医疗保健人工智能市场反映了日益增长的信心：预计全球医疗保健人工智能市场将从2024年的266亿美元增长到2030年的1877亿美元，目前该行业已经以比整个经济快两倍的速度部署人工智能。

在此基础上，制药和生物技术公司仍然是最注重研发的公司，54％的公司将创新和药物开发放在首位，尽管商业运营（包括传播）日益受到关注。

人类专业知识问题

人工智能工具出现在专业服务中，总会引发同样的讨论：那些目前从事这项工作的人会怎么样？在医学传播领域，工作需要真正的科学流利度，答案比替代建议的更细致。

Carrick的观点是，医学传播中的人类专业知识的约束不是知识，而是带宽。“它使人类专业知识、洞察力和人类知识能够以更快的速度传达给更多的受众，”她谈到人工智能在她的领域时说。

这种说法符合人工智能对熟练知识工作影响的更细致入微的图景。医生的调查表明，他们的工作不会被人工智能取代，而是会发生变化，许多医生认为人工智能会改变他们的工作，但不会消除他们的角色。

医学传播的类比并不完美，但结构上的相似性仍然存在：人工智能目前可以做到的就是加速常规工作；人工智能无法做到的就是取代定义高价值工作的科学判断、受众直觉或战略思考。

EPG Health的一项研究发现，近60％的制药公司受访者将医疗保健专业人员的洞察力列为战略参与的首要任务，并且医学科学联络员已经超过销售团队成为向医疗保健专业人员发送信息的最重要渠道。

这是一个信号，表明制药公司正在转向更注重关系、更少广播式的传播，这需要更多的人类判断，而不是更少——即使人工智能处理生产层。

转变实际需要什么

更难的问题不是人工智能是否会在医学传播中发挥作用——这已经明确。问题在于，为这个领域建造的工具是否真正适合其复杂性。

Carrick提到了Prezent所谓的“指纹”——可以编码和应用于适应内容的受众特定通信偏好。这个概念反映了一个更根本的挑战：医学传播中的长期口号“正确的内容、正确的时间、正确的渠道、正确的受众”一直更具志向性，而不是操作性。

实现这一目标需要不仅仅是好的科学写作，还需要系统地了解不同受众如何处理不同类型的信息。

无论人工智能是否能够可靠地编码这种知识，以及是否可以在保持医学传播区别于其他内容行业的科学准确性和监管合规性的同时做到这一点，仍然是一个开放的问题。

无论如何，不再有疑问的是，旧模型——带有通宵格式化马拉松和手动模板迁移——在现代生物制药的速度下永远不可持续。

这个问题对于从业者来说是可见的，但解决它的工具直到现在才变得可行——多亏了人工智能。