Seperti yang Anda soroti di postingan terbaru Anda Wawancara TradeTalksAI adalah diproyeksikan untuk menghasilkan antara $350 miliar dan $410 miliar per tahun untuk sektor farmasi pada tahun 2025, didorong oleh inovasi dalam pengembangan obat. Bagaimana AI mendukung penemuan obat dan bidang farmasi lainnya?
- Penemuan & Desain Obat: AI mempercepat identifikasi target baru dan merancang molekul baru, memprediksi struktur protein dan kemiripan obat dengan akurasi tinggi.
- Praklinis & Penggunaan Kembali: Pembelajaran mesin memungkinkan penyaringan virtual, toksikologi prediktif, dan penemuan kegunaan baru obat-obatan yang sudah ada, sehingga menghemat waktu dan biaya laboratorium.
- Perkembangan Klinis: AI meningkatkan desain uji coba, stratifikasi pasien, dan pemantauan melalui biomarker digital, sehingga meningkatkan tingkat keberhasilan.
- Integrasi & Pengawasan Data: Integrasi multi-omics, grafik pengetahuan, dan alat farmakovigilans meningkatkan wawasan, kepatuhan, dan pemantauan keselamatan.
- Dampak: Jangka waktu yang lebih singkat, pengurangan biaya, keberhasilan penelitian dan pengembangan yang lebih tinggi, dan potensi terapi yang dipersonalisasi.
Anda secara khusus menyebutkan inovasi terkini terkait AI generatif — dapatkah Anda menguraikan bagaimana industri farmasi memanfaatkan Gen AI?
Dalam penemuannya, Gen AI merancang molekul baru, memprediksi struktur protein, dan mempercepat validasi target. Dalam pengembangan klinis, ini menyederhanakan protokol uji coba, perekrutan pasien, dan menghasilkan kelompok kendali sintetis. Untuk Medis dan Peraturan, GenAI menyusun laporan keselamatan, informasi medis, dan pengajuan yang sesuai. Dalam Operasi Komersial, tim keterlibatan HCP menggunakannya untuk membuat konten yang dipersonalisasi dan disetujui MLR di seluruh saluran digital, sehingga meningkatkan jangkauan dan kredibilitas.
Berdasarkan pekerjaan Anda di ValueDo, bagaimana Anda melihat AI berdampak pada bidang farmasi setelah tahun 2025?
AI dan AI generatif sudah diadopsi dengan baik dalam penelitian dan pengembangan farmasi (36%). Namun, tingkat adopsi dan penskalaan jauh lebih rendah dalam operasi komersial farmasi. Kesenjangan ini disebabkan oleh berbagai tantangan: elemen budaya, seperti sistem CRM yang lama dan ketergantungan pada perwakilan manusia, serta masalah kepatuhan dan kredibilitas, karena farmasi adalah industri yang sangat diatur sehingga pembungkus AI atau agen AI tidak dapat berfungsi sebebas di sektor lain, dan, yang terakhir, hambatan penskalaan dan integrasi yang berisiko menciptakan silo. Platform AI Pharma-HCP kami yang manusiawi, Jawaab (jawaab.ai), adalah sebuah langkah dalam mengatasi tantangan ini.
Anda juga mencatat bahwa perusahaan farmasi komersial lambat dalam mengadopsi AI karena kurangnya kepatuhan. Dari sudut pandang Anda, kepatuhan dan peraturan apa yang perlu diterapkan untuk membantu mendorong adopsi?
Ini adalah inti dari adopsi AI dalam ruang komersial farmasi. Berikut beberapa pilar inti kepatuhan dan peraturan yang harus dimiliki:
- Tinjauan MLR (Medis, Hukum, Peraturan): Tidak ada toleransi terhadap halusinasi AI, sehingga keluaran AI harus selaras dengan peraturan promosi, konten label yang disetujui, dan standar keseimbangan adil yang ditetapkan oleh tim lintas fungsi Farmasi untuk memenuhi peraturan FDA AS dan organisasi pedoman.
- Keselamatan Pasien & Farmakovigilans: Sistem harus menangkap, mengeskalasi, dan mendokumentasikan kejadian buruk atau keluhan produk yang ditandai dalam interaksi AI.
- Privasi & Keamanan Data: HIPAA, GDPR, dan undang-undang data lokal memerlukan kontrol ketat terhadap Profesi Kesehatan dan informasi pasien, dengan log yang siap diaudit.
- Audit & Tata Kelola: Audit real-time otomatis (SOC2), pengawasan manusia yang jelas, dokumentasi keluaran AI, dan ketertelusuran pengambilan keputusan diharapkan oleh regulator dan kepatuhan internal.
Apa yang dapat dilakukan perusahaan farmasi untuk mempersiapkan gelombang inovasi AI berikutnya?
Berikut beberapa peluang, khususnya dalam komersial farmasi, yang akan memperlihatkan beberapa transformasi menarik dan eksperimen inovatif:
- Keterlibatan yang Dipersonalisasi: Percakapan AI yang disesuaikan dan sesuai untuk Profesi Kesehatan dan pasien.
- Skala Multisaluran: Pesan yang konsisten di seluruh perwakilan, MSL, dan digital.
- Produktivitas Lapangan: Pelatihan dinamis, ringkasan panggilan, dan tindak lanjut instan.
- Persetujuan Lebih Cepat: Konten siap draf mempercepat peninjauan dan eksekusi MLR.
Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti: Analytics mendorong tindakan terbaik berikutnya dan hasil yang lebih baik.
