Статья: Обзор эволюции и революции ИИ в мировой и российской фарме. Кто виноват и что делать с синтетическим фарминтеллектом?
Актуально на 05.11.2026.
Как цитировать: Статья: Обзор эволюции и революции ИИ в мировой и российской фарме. Кто виноват и что делать с синтетическим фарминтеллектом?. https://bukva.ai/docs/statya-obzor-evolyutsii-i-revolyutsii-ii-v
(Иноземцев Г.)
(«Фармацевтический вестник», 2025, № 20-21)
Термин «искусственный интеллект», а точнее — его не совсем правильный перевод на русский язык, не полностью отражает перспективы и возможности этого направления. Скорее, нужно говорить о синтезе интеллекта, логики, анализа и безграничных объемах данных. Информационная революция, с одной стороны, позволила накапливать огромный пласт информации практически обо всем. С другой — почти похоронила возможность превратить его в значимую информацию, полезную для принятия быстрых и эффективных решений.
Говори по-человечески
Фармацевтические компании используют ИИ для углубленной сегментации аудитории и персонализации коммуникаций с врачами и пациентами.
Алгоритмы машинного обучения анализируют массивы данных (поведение врачей, история покупок пациентов, запросы в Интернете и пр.) и позволяют создавать гиперперсонализированные маркетинговые кампании.
Примечание. Pfizer с помощью рекомендательных систем персонализирует взаимодействие с врачами: на основе предпочтений ИИ советует врачу релевантные научные материалы, что уже привело к росту вовлеченности таких врачей.
Для персонализации используются алгоритмы machine/deep learning и методы NLP (natural language processing) для анализа текстовых данных о клиентах. Нередко внедряются рекомендательные системы, обученные на поведенческих данных, а также основанные на предиктивных моделях. Большие языковые модели (LLM) также начинают применяться, например, для анализа предпочтений врачей на основании их запросов в меддепартамент или их бесед с медпредставителями. Благодаря более точному попаданию в интересы аудитории улучшается отклик и конверсия, как среди врачей, так и среди пациентов.
Примечание. Эксперты Teva отмечают, что ИИ и большие данные позволяют создавать бесшовный омниканальный клиентский опыт, усиливая вовлеченность и доверие аудитории.
Появление мощных генеративных моделей (LLM вроде GPT-4 для текста, диффузионных моделей для изображений и видео) дало фарммаркетологам новые инструменты для автоматизации создания контента. Генеративный ИИ способен за считаные секунды генерировать тексты, изображения и даже ролики.
Затраты на персонализированный маркетинг могут снижаться за счет автоматизации — многие рутинные задачи (сегментация базы, подбор контента под сегмент) берет на себя ИИ.
В России персонализированный маркетинг пока в стадии становления. Бизнес экспериментирует с сегментацией на основе данных из собственных цифровых платформ и медицинских порталов. ИИ уже применяется для фокусирования e-визитов, а также для адаптации сайтов под разные профили врачей.
Первые эксперименты с генерацией текстов в маркетинге.
Выход в свободный доступ мощных моделей ChatGPT, Midjourney, что привело к массовому всплеску интереса к ИИ.
Практически все крупные фармкомпании в мире начали пилотные проекты по использованию генеративного ИИ в маркетинге.
Тщательнее нужно, тщательнее
Для отрасли, где маркетинг традиционно опирается на большие объемы научно-медицинского контента, это революция — то, что раньше занимало недели работы копирайтеров и медицинских редакторов, теперь можно получить за минуты. Маркетологи могут задать ИИ основу (например, ключевые сообщения о новом препарате) и получить десятки адаптированных под разные сегменты материалов.
ИИ также помогает оптимизировать контент от экспертного до потребительского: изменить тон сообщения, упростить сложный язык для пациента, перевести текст на другой язык и т.д.
Важно подчеркнуть, что при всех выгодах остается необходимость человеческого контроля — в здравоохранении цена ошибки высока. Компании вводят строгие протоколы валидации сгенерированного контента, чтобы избежать фактических неточностей (пресловутых «галлюцинаций ИИ») и соответствовать нормам.
Стоит отметить влияние ИИ на MLR-процесс: здесь он выступает «ассистентом» для экспертов по медицинскому контенту — предварительно сканирует черновики медицинско-маркетинговых материалов, выделяя потенциально проблемные места (например, неподтвержденные заявления). По оценке консалтинговой компании BCG, такие ИИ-копилоты ускоряют работу команд медицинского и юридического департаментов до 40%.
В перспективе это разблокирует возможность выпуска целевого медико-фармацевтического контента без паралича на этапе регуляторного согласования. В итоге компании получают двоякую выгоду — снижение издержек (меньше трудозатрат на подготовку материалов) и рост выручки благодаря более частому обновлению и более точному контенту для каждой аудитории. По оценке консалтинговой компании McKinsey, внедрение ИИ-инструментов способно снизить затраты на его создание в фарме на 30 — 50%.
Примечание. MSD (Merck&Co — в Канаде и США) использует ИИ для автоматического написания черновиков материалов — это ускорило циклы подготовки промоматериалов и повысило эффективность команды. Вместо единого сообщения для всех теперь реально быстро подготовить сотни вариаций контента под конкретные аудитории.
Чем сердце успокоится
Фармкомпании, располагая огромными массивами данных (продажи по регионам, активность врачей, данные аптечных сетей), хотят с помощью моделей машинного обучения прогнозировать тренды рынка, поведение клиентов и эффективность маркетинговых усилий.
Современные алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять в этих данных скрытые паттерны и предсказывать результаты. Примеры включают прогнозирование спроса на препараты (где, когда и какие продукты будут в излишке или в дефиците), отклика аудитории на новую рекламную кампанию, предсказание того, какие врачи с наибольшей вероятностью начнут назначать новый препарат.
Примечание. Novartis внедрила ИИ-модели, прогнозирующие вовлеченность врачей, в зависимости от канала коммуникации, и на основе этих прогнозов оптимизировала стратегию (перераспределила бюджеты на те каналы, где ИИ ожидает максимальный ROI <1>).
<1> Return on Investment (ROI) — метрика, которая показывает, сколько прибыли принес каждый рубль, который компания вложила в проект.
Примечание. Большинство фармкомпаний в мире уже внедряют ИИ в маркетинговые коммуникации <2>. 73,6% применяют ИИ для маркетинга и креатива, 66,7% — для омниканальных информационных кампаний.
<2> По данным опроса Publicis Health.
В коммерческих отделах ИИ также применяют для прогнозирования результатов работы медпредставителей. Например, модель может предсказать, визиты к какому врачу дадут наибольший прирост выписки.
В России несколько лет назад предиктивная аналитика не применялась в маркетинге — более 50% компаний признавали, что не используют такие технологии. Однако ситуация меняется. К 2024 году ряд продвинутых игроков на рынке начал активно внедрять предиктивные модели. Некоторые национальные производители и дистрибьюторы уже сотрудничают с консалтинговыми компаниями, чтобы построить решения на основе машинного обучения, прогнозирующие динамику спроса в различных регионах.
По оценкам экспертов, внедрение ИИ-алгоритмов прогнозирования позволяет увеличить эффективность маркетинговых кампаний в фарме на 10 — 30%. Более точные прогнозы спроса позволяют наладить своевременное производство и поставки, избегая и дефицита, и затоваривания.
Примечание. Маркетинговая команда Stada в России стала применять математические модели для анализа прошлых продаж и прогнозирования будущих объемов.
Это какая-то нечеловеческая музыка
В масштабах рынка предиктивные модели помогают обнаруживать новые возможности для роста, которые не очевидны человеку. McKinsey отмечает, что применение аналитических ИИ-решений в маркетинге улучшает понимание трендов и инсайтов на 30%. Важно, что преимущества ИИ-аналитики проявляются при наличии качественных данных и правильной интеграции с процессом планирования.
В мировом фармацевтическом секторе чат-боты и виртуальные ассистенты взаимодействия используются в нескольких направлениях.
Например, на сайте фармкомпании работает бот, к которому врач может обратиться за информацией о препарате, уточнить режим дозирования или задать вопрос по клиническим исследованиям. Такие боты часто интегрируются с базами данных мединформации и выдают быстрые справки.
В области OTC и БАД популярны чат-боты — консультанты на сайтах и в мессенджерах, которые помогают подобрать препарат по уточненным симптомам или напоминают о режиме приема.
3. Внутренние ассистенты для команд продаж и продвижения.
Чат-боты используются самими сотрудниками фармкомпаний для быстрого получения справки. Например, голосовой помощник способен подсказать медпредставителю наличие препарата, среднюю цену в аптеках прямо во время визита.
Современные боты все чаще строятся на базе разговорных ИИ (Conversational AI) — больших языковых моделей, умеющих понимать естественный язык и генерировать развернутые ответы.
Примечание. Sanofi внедрила чат-боты для ответов на запросы врачей в реальном времени. Это позволило сократить время отклика на вопросы медсообщества и повысило удовлетворенность клиентов.
В 2023 году с появлением ChatGPT-подобных моделей интерес взлетел еще выше — новые боты стали гораздо «умнее» и способны вести естественный диалог.
В США фармкомпании внедряют чат-ботов с конца 2010-х годов. У Pfizer, GSK, Novartis и других есть публичные боты для пациентов и внутренние боты для сотрудников.
В Европе используют ИИ-ассистентов, которые фокусируются на обучении пациентов (например, как правильно делать инъекции) или предоставлении сервисной информации (по программам поддержки пациентов).
В Индии и Юго-Восточной Азии чат-боты помогают масштабировать просветительские кампании (например, бот от Sun Pharma консультирует диабетиков по питанию).
В России чат-боты в фарме пока относительно новы, но уже есть успешные кейсы. К примеру, на некоторых российских медицинских порталах внедрены «помощники врача». Они могут по запросу найти информацию в клинических рекомендациях или даже выступать как «второе мнение», анализируя введенные симптомы и предлагая возможные диагнозы.
Ожидается, что в 2025 — 2026 годах использование ИИ-ассистентов будет только расширяться, в том числе в каналах аптечных сетей и маркетплейсов.
Для фармкомпаний это означает снижение нагрузки на кол-центры и службы поддержки: бот берет на себя до 60 — 70% типовых запросов, позволяя экономить средства на персонале. Кроме того, боты собирают ценную аналитику.
Один в поле не воин
Отдельный тренд — применение ИИ для усиления эффективности продаж и взаимодействия с врачами и медэкспертами. ИИ анализирует данные о врачах (специализация, выписываемые препараты, отклик на предыдущие контакты) и рекомендует медпредставителю оптимальные шаги: визит к какому врачу должен быть в первую очередь, с каким сообщением, через какой канал довести профинформацию и когда его можно побеспокоить.
Примечание. AstraZeneca внедрила ИИ-аналитику, которая подсказывает полевым командам, какие темы обсуждать с конкретным врачом, что повысило конверсию визитов в назначения.
Кроме подсказок «к кому, когда и с чем», ИИ используется для обучения медицинских представителей. Появились ИИ-тренажеры, имитирующие диалог с врачом — медпредставитель тренируется на виртуальном собеседнике, отрабатывая навыки подачи информации и ответы на возражения.
Еще одно направление — интеллектуальные CRM. ИИ-модули встроены в CRM-систему и автоматически анализируют заметки о визитах, результаты маркетинговых акций, чтобы сегментировать врачей и дать рекомендации для дальнейших шагов.
McKinsey прогнозирует, что применение генеративного ИИ для помощи медпредставителям позволит увеличить их продуктивность на 10 — 15%.
04.09.2025