随着人工智能（AI）和生成式AI（GenAI）催化创新并简化流程，制药行业正在拥抱这项变革性技术，正如我们在之前的报告《用人工智能重塑制药业》中所讨论的那样。
随着医学事务（MA）团队作为战略领导者的影响力日益增强，他们也在利用GenAI的机会重新构想这项技术如何增强其功能能力，并重新定义他们在行业中的角色。使用一个假设的年运营利润为300亿美元的PharmaCo公司，先前的Strategy&研究模型并确定了由于GenAI在MA中的应用案例，潜在的年度运营利润率提升可达1.3亿至3.7亿美元。这一分析包括了涉及MA职能的跨功能GenAI应用案例，如医学材料开发、账户管理效率和加速监管文件提交。
医学事务概览
近年来，MA已经发展成为一个关键的战略职能，正如我们之前的文章《医学事务的未来》中所详细讨论的那样，该文章讨论了该职能的扩展角色。MA团队不再仅仅是提供科学和医学专业知识，而是利用其作为内部和外部利益相关者之间的桥梁的独特地位，在生命周期的各个阶段都有许多潜在机会通过AI来增强活动。
让我们探讨一下AI如何能够实现MA的未来：
1. 在常规医学教育和医学信息查询中节省时间
医疗系统的变革不仅需要专门的教育和培训，还需要改变信息管理和传递的方式。认识到这一点，许多组织正在寻找使用GenAI解决方案来节省例行任务的时间，使团队能够将更多时间投入到高影响力的任务上。例如：
- GenAI驱动的智能查询响应：GenAI可用于管理传入的MedInfo查询，根据查询的复杂性、紧迫性和上下文生成内容。常规查询，如标准剂量或指示相关问题，可以通过生成的响应来解决，减少专业人士花费的时间。对于更复杂的查询，GenAI可以草拟详细的初步响应或摘要，然后将其发送给专家进行审核。
- GenAI支持的查询优化：GenAI可以分析传入的查询，揭示重复出现的主题或突出需要更新信息的领域。这可以促成创建有针对性的常见问题解答或教育材料，主动与HCP分享。此外，这些内容可以为虚拟AI礼宾服务提供动力，自动回答常见问题，减少重复查询的整体数量。
- 自动化的会话式GenAI用于访前规划：GenAI工具可以通过会话界面与HCP互动，总结HCP需求的关键细节，并为医学现场代表创建定制的议程或其他准备材料。这可以确保HCP和医学团队都做好充分准备，双方的互动更加高效。
目前，几家初创公司正在开发这些类似的工具，使MA团队能够利用GenAI，为PharmaCos提供了新的合作机会。例如，Yseop开发了一种工具，可以自动化创建详细的医学报告、监管文件和科学文献综述。对于MA团队来说，这可以释放出更多时间用于高影响力活动，并确保一致性和准确性。与此同时，Abridge是一家C轮融资的初创公司，开发了一种语音激活的AI助手，可以自动化记录医学信息，快速转录和整理科学讨论，以便快速进行访后跟进。
2. 跨功能、多利益相关者的全渠道方法
医疗利益相关者生态系统正在超越传统的医生互动，需要更广泛的跨功能参与策略，其中MA发挥着关键作用。这个生态系统包括各种医疗保健专业人员、患者倡导团体、支付方和监管机构。为了应对这种利益相关者生态系统的做法，PharmaCos需要计划跨功能的全渠道解决方案。GenAI可以作为一种工具来支持这种方法，如下所述。
- 更有效的跨功能利益相关者管理：全渠道平台简化了同一利益相关者的跨功能沟通，在一个地方完成。这有助于提高效率和更有意义的信息传递，同时仍然确保适当的合规保障措施得到维护。
- 定制内容：从一种格式转换到另一种格式是GenAI的一项关键能力。按照我们在之前的文章《为什么制药公司需要客户细分来推动个性化参与》中概述的原则，GenAI通过利益相关者实现了高级内容个性化。
- 渠道定制：GenAI可以帮助团队根据利益相关者的偏好渠道和风格定制通信，例如为喜欢阅读的人提供详细的文本，为其他人提供丰富的音频或视频，从而提高清晰度和参与度。
- 语言可访问性：GenAI使用先进的自然语言处理（NLP）技术，使通信适应不同的语言和文化背景，确保医学内容与当地细微差别产生共鸣。此外，这些工具识别和适应监管细微差别的能力确保内容符合区域合规要求。
3. 激活医学见解共享
在整个产品生命周期中，与外部利益相关者的互动会产生有价值的见解。然而，由于监管限制、组织结构和资源限制，这些见解往往被孤立。整合和共享这些见解可以解锁价值，并增强从开发到商业化努力的战略一致性。
例如，MA积累了关于HCP产品查询以及关键意见领袖挑战的关键医学见解。这些知识可以授权市场准入和营销团队制定更具共鸣的价值主张，或帮助研发团队识别未满足的需求，以推动早期研发项目。目前，MA可能只是在个案基础上被动地向其他职能部门传播这些见解。然而，GenAI提供了一个变革性的机会，可以合规且大规模地主动分发见解。
- AI作为见解分类器和放大器：想象一下，一种基于AI的见解检索工具，定制了合规护栏和每个职能部门的“见解倾听”优先事项。这种智能“数据分类”工具可以筛选大量匿名的MA数据集（例如，Medinfo查询、HCP访问记录、调查、会议见解等），提取可行的见解。
- GenAI用于自动化、个性化的报告：GenAI可以用于创建针对每个职能部门特定需求量身定制的自动化报告。这些报告将通过行动导向的下一步步骤和有用的可视化效果进行丰富，将原始数据转化为战略输出。通过自动化此过程，团队可以节省时间和精力，使他们能够更少关注手动报告交付，更多关注从可行见解中做出有影响力的决策。
- GenAI用于主动跨功能协作优化：设想GenAI作为跨功能数据收集的协调者。GenAI可以用来查询跨功能输入，识别工作重复或存在差距的领域——然后利用这些见解建议调整每个职能部门的数据收集活动。GenAI还确保生成的见解实用且广泛适用。例如，为德国治疗特定病例的医生生成的见解也可以惠及面临类似临床挑战的英国医生。
通过积极创新地使用GenAI，MA不仅可以加强协作，还可以激发持续的知识共享和战略一致的文化。通过在职能内改进医学见解共享，疾病专家和医学主任可以接近实时地获取知识，以指导外部讨论。此外，这可以支持更多的“按需医学”操作模式，因为其他职能部门可以利用医学见解并与医学同事合作解决相互关联的业务挑战。
GenAI在MA中的潜力巨大，为MedEd和Medinfo的例行任务、跨功能外部利益相关者参与以及PharmaCos内的见解共享提供了增强。对于MA团队来说，重要的是要尽早规划不断发展的未来，从明确如何将优先使用案例整合到其运营中的路线图开始。
Nick Bitterlich和Kevin Kalinka也为本文做出了贡献。
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