Использование искусственного интеллекта в здравоохранении: раскрытие потенциала маркетинга в сфере медико-биологических наук на сумму 450 миллиардов долларов к 2028 году.

В здравоохранении искусственный интеллект, использующий агентные технологии, переходит от реагирования на запросы к автономному выполнению сложных маркетинговых задач, и компании, работающие в сфере медико-биологических наук, делают на него ставку в своих коммерческих стратегиях.

Согласно недавнему отчету цитируется компанией Capgemini InventИИ-агенты могли бы генерировать до Экономическая ценность в 450 миллиардов долларов за счет увеличения доходов и сокращения затрат в глобальном масштабе к 2028 году, при условии 69% руководителей Планируется внедрить агентов в маркетинговые процессы к концу года.

В фармацевтическом маркетинге ставки особенно высоки, поскольку торговые представители все чаще ограничивают личное общение с медицинскими работниками — тенденция, ускорившаяся из-за COVID-19. Проблема заключается не только в доступе, но и в том, чтобы эти редкие взаимодействия были эффективными, используя информацию, которая в настоящее время хранится в разрозненных хранилищах данных.

🔍 Проблема фрагментированного интеллекта

Бриггс Дэвидсон, старший директор по цифровой, аналитической и маркетинговой стратегии в сфере медико-биологических наук в компании Capgemini Invent, контуры Ситуация, которая покажется знакомой любому, кто работает в сфере фармацевтического маркетинга: медицинский работник посещает конференцию, где конкурент демонстрирует многообещающие результаты исследований лекарственного препарата, публикует результаты исследований и за один квартал переводит свои рецепты на конкурирующий продукт.

«В большинстве компаний устаревшая ИТ-инфраструктура и разрозненные хранилища данных хранят эту информацию в различных системах: CRM, базах данных событий и данных о страховых случаях. Вероятно, до встречи с медицинским работником вся эта информация была недоступна торговым представителям».

— Бриггс Дэвидсон, Capgemini Invent

По словам Дэвидсона, решение заключается не просто в соединении этих систем, а в их развертывании. агентный ИИ в маркетинге здравоохранения Автономно запрашивать, синтезировать и обрабатывать объединенные данные. В отличие от разговорного ИИ, который отвечает на запросы, агентные системы могут самостоятельно выполнять многоэтапные задачи.

Вместо того чтобы инженер по обработке данных создавал новый конвейер обработки данных, агент искусственного интеллекта мог бы автономно запрашивать данные из CRM-системы и базы данных страховых случаев, чтобы отвечать на бизнес-вопросы, такие как: «Выявить онкологов на северо-западе, у которых объем выписываемых рецептов на 20% ниже, но которые присутствовали на нашем последнем медицинском конгрессе».

⚙️ От оркестровки к автономному исполнению

Дэвидсон описывает этот сдвиг как переход от «многоканальный просмотр» — от простой координации взаимодействия по различным каналам до настоящей оркестровки, основанной на агентном искусственном интеллекте.

На практике торговый представитель может поручить агенту помощь в планировании звонков и визитов, задав следующий вопрос: «На какие сообщения мой лечащий врач отреагировал в последнее время чаще всего?» или «Можете ли вы составить подробный аналитический отчет по моему медицинскому работнику?»

📋 Агентная система будет компилировать:

• Их последний разговор с медицинским работником
• Поведение медицинских работников при назначении лекарств
• Лидеры мнений, за которыми следит медицинский работник.
• Соответствующий контент для публикации
• Предпочтительные каналы связи для медицинских работников (личные визиты, электронная почта, вебинары)

Что еще более важно, агент искусственного интеллекта в таком случае создать индивидуальный план звонков для каждого медицинского работника на основе их единого профиля и рекомендовать дальнейшие шаги, исходя из результатов взаимодействия.

«Системы искусственного интеллекта, основанные на работе агентов, направлены на стимулирование действий, переход от подхода „ответьте на мой запрос“ к „автономному выполнению моей задачи“. Это означает эволюцию мышления торгового представителя: от задавания вопросов к координации работы небольших команд специализированных агентов, которые работают вместе: один планирует, другой получает и проверяет контент, третий составляет график и проводит измерения, а четвертый обеспечивает соблюдение требований — и все это под контролем человека».

— Бриггс Дэвидсон, Capgemini Invent

🗄️ Необходимые данные для работы с ИИ

Перспективы практического применения зависят от того, что называет Дэвидсон. «Данные, готовые к использованию в ИИ» — стандартизированная, доступная, полная и достоверная информация, обеспечивающая три ключевые возможности:

Дэвидсон подчеркивает, что успешное развертывание начинается с согласование маркетинга и ИТ На начальном этапе использования заинтересованные стороны определяют ключевые показатели эффективности (KPI), демонстрирующие ощутимые результаты, такие как конкретное процентное увеличение вовлеченности медицинских работников или производительности торговых представителей.

⚠️ Важные вопросы внедрения

Данная концепция рассматривает применение агентного ИИ в здравоохранении как «Это не просто еще одна технологическая возможность; это новый операционный уровень для коммерческих команд». Однако в нем также признается, что «Полный потенциал агентного ИИ раскрывается только при наличии готовых к использованию данных, надежного внедрения и перепроектирования рабочих процессов».

Остается нерешенным вопрос о том, что Сложность регулирования и соблюдения требований Автономные системы, запрашивающие базы данных страховых претензий, содержащие информацию о поведении врачей, выписывающих рецепты, — особенно в соответствии со стандартом минимальной необходимости HIPAA. В обсуждении также не рассматриваются конкретные примеры внедрения у клиентов или показатели, выходящие за рамки прогнозируемой экономической выгоды в 450 миллиардов долларов.

Дэвидсон отмечает, что для глобальных организаций важны примеры использования. "может и должна быть адаптирована к уровню зрелости каждого рынка для достижения максимальной рентабельности инвестиций". Предполагается, что способы внедрения будут значительно различаться в зависимости от нормативно-правовой среды.

«Медицинские работники получают контент, непосредственно соответствующий их потребностям, а маркетинговые команды могут повысить вовлеченность и конверсию среди медицинских работников».

— Бриггс Дэвидсон, Capgemini Invent

Независимо от того, является ли видение автономные маркетинговые агенты То, станет ли координация между системами CRM, управления мероприятиями и обработки заявок стандартной практикой к 2028 году — или останется ограниченной реалиями управления данными — вероятно, определит, сможет ли сфера медико-биологических наук приблизиться к этой цели. Возможность на 450 миллиардов долларов.