--- title: "Статья: Обзор эволюции и революции ИИ в мировой и российской фарме. Кто виноват и что делать с синтетическим фарминтеллектом?" status: действует canonical: "https://bukva.ai/docs/statya-obzor-evolyutsii-i-revolyutsii-ii-v" --- ## Статья: Обзор эволюции и революции ИИ в мировой и российской фарме. Кто виноват и что делать с синтетическим фарминтеллектом? # Статья: Обзор эволюции и революции ИИ в мировой и российской фарме. Кто виноват и что делать с синтетическим фарминтеллектом? (Иноземцев Г.) ("Фармацевтический вестник", 2025, N 20-21)
*"Фармацевтический вестник", 2025, N 20-21*
**ОБЗОР ЭВОЛЮЦИИ И РЕВОЛЮЦИИ ИИ В МИРОВОЙ И РОССИЙСКОЙ ФАРМЕ** **КТО ВИНОВАТ И ЧТО ДЕЛАТЬ С СИНТЕТИЧЕСКИМ ФАРМИНТЕЛЛЕКТОМ?**
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. Примечание. 2018 год Первые эксперименты с генерацией текстов в маркетинге. 2023 год Выход в свободный доступ мощных моделей ChatGPT, Midjourney, что привело к массовому всплеску интереса к ИИ. 2024 год 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. 1. Для врачей. 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. 2. Для пациентов. 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%.
Г. Иноземцев
Вице-президент
медико-фармацевтического направления
проекта PharmGPT
Подписано в печать 04.09.2025 ---