Алексей Огарков: ИИ революционизировал фармацевтическую отрасль04.07.2024 16:16

В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью фармацевтической отрасли, обещая революционизировать процессы разработки лекарств и улучшить их качество. Успехи в этой сфере впечатляют: ИИ помогает в анализе огромных массивов данных, ускоряет открытие новых препаратов и повышает точность диагностики заболеваний. На сегодняшний день фармацевтика входит в топ-5 сфер по количеству специалистов работающих с искусственным интеллектом. Однако компании сталкиваются с проблемами адаптации сотрудников к новым технологиям, вопросами этики и конфиденциальности данных, а также необходимостью значительных инвестиций. О том, как генеративный ИИ трансформирует фармпромышленность и меняет методы работы бизнеса, в интервью CNews рассказал Алексей Огарков, эксперт по коммерческой эффективности фармкомпаний, ex-руководитель отделов эффективности продаж и бизнес-аналитики AstraZeneca и Bayer.

CNews: Алексей, расскажите о вашем опыте в фармацевтической индустрии и конкретнее — о работе с ИИ?

Алексей Огарков: Я занимаюсь технологиями для управления маркетингом на основе данных для фармацевтической индустрии уже более 10 лет. Мой профессиональный путь начался с аналитики. Сейчас я разрабатываю коммерческие стратегии и внедряю инновации на стыке здравоохранения и информационных технологий.

Работа в международных фармацевтических компаниях позволила мне возглавить ряд прорывных проектов, нацеленных на внедрение ИИ и цифровых инструментов для оптимизации процессов и увеличения продаж. Среди проектов, которые доказали свою эффективность — интеграция инструментов на основе ИИ для формирования стратегий роста и планирования цифрового маркетинга. Также я разрабатывал новую CRM-систему, которая полностью изменила модель взаимодействия с аптеками и повысила эффективность продаж.

Кроме коммерческой деятельности, я занимаюсь исследованиями, публикую научные статьи о новых подходах в области применения искусственного интеллекта и цифровизации здравоохранения.

Недавно я написал и издал книгу, где отразил свой опыт применении ИИ в цифровом маркетинге. Уникальность книги в том, что она написана в формате инструкции, на понятном бизнесу языке. Она актуальна не только для фармы, так как дает универсальные подходы к применению методов машинного обучения в маркетинге.

CNews: Как специалист, глубоко погруженный в сферу внедрения ИИ в фарминдустрию, оцените роль искусственного интеллекта в фармацевтике и то, насколько активно его используют в этой области сегодня?

Алексей Огарков: Многие считают фармацевтическую отрасль консервативной. Однако на деле она — лидер по объемам инвестиций в исследования и разработки. Сегодняшний уровень внедрения ИИ в фарме передовой и инновационный. Например, в тех компаниях, где мне довелось работать, доля вложений в новые технологии достигает 30% от товарооборота. Это ставит их в один ряд с крупнейшими технологическими гигантами.

При этом наука о данных играет в этих инновациях критически важную роль, так как одним из существенных драйверов является то, что именно здравоохранение генерирует больше всего данных в мире.

Проекты в области ИИ, которыми я руководил, только подтверждают общие тренды. Недавнее исследование показало, что 75% лидеров фармацевтической индустрии уже внедрили или планируют масштабировать применение генеративного ИИ. И по разным оценкам фармацевтика входит в топ-5 отраслей по числу сотрудников в области искусственного интеллекта. Я склонен доверять этому, так как только в одном из моих проектов было занято до 20 разработчиков и специалистов в data-science — это сопоставимо с размерами среднего IT-стартапа.

CNews: Сегодня вокруг искусственного интеллекта много шумихи в СМИ. Но какова реальная польза ИИ для фармацевтики? Видите ли вы позитивные изменения, которые произошли благодаря его появлению в отрасли?

Алексей Огарков: Пионеры отрасли в области ИИ делали ставку на самые стратегически важные элементы бизнеса — разработку молекул, клинические испытания и маркетинговую стратегию. Поэтому уже сейчас достижения в этих сферах определяют вектор развития всей отрасли.

Во-первых, ИИ значительно улучшил понимание заболеваний. Это произошло за счет возможности интегрировать и анализировать разнообразные данные, включая геномные и клинические. И позволило лучше понимать механизмы болезней и ускорить открытие новых целей для лекарств.

Во-вторых, ИИ революционизировал медицинскую химию, предоставляя способы предсказания, какие молекулы создавать и как их синтезировать. Всё это значительно ускоряет разработку новых лекарств.

Далее, использование ИИ в управлении клиническими испытаниями помогает предсказывать исход на основе предварительных данных до их завершения. Это делает процесс адаптивным и быстрым.

И наконец, применение ИИ на стадии, которая обеспечивает коммерческий результат — вывод на рынок и достижения целевой аудитории. В этой области я реализовал первые в своем роде проекты на рынке.

Прежде всего, это переход к персональной цифровой коммуникаций со специалистами здравоохранения, на основе данных о предыдущем поведении и предпочтениях. Это сделало сообщения более релевантными и увеличило вовлеченность клиентов.

Кроме этого, применение ИИ позволило тестировать сценарии стратегии выхода на рынок и определять наиболее эффективные маркетинговые каналы для достижения своей аудитории. Это позволило лучше распределить ресурсы и увеличить возврат инвестиций в маркетинг. Также применение машинного обучения позволило прогнозировать тренды и изменения в потребностях рынка, что важно для адаптивности бизнеса к изменяющимся условиям.

CNews: Расскажите подробнее, как новые подходы продвижения помогают повышать прибыль и способствуют развитию фарминдустрии и медицины?

Алексей Огарков: Инновационные фармацевтические компании можно сравнить с конвейерами, производящими наукоемкие стартапы. Каждый новый проект в этой области — это стартап с точки зрения научных исследований, инвестиций и потенциального рыночного воздействия. Разработка новых лекарственных средств — это чрезвычайно ресурсоемкий и дорогостоящий процесс, где только одна молекула из десяти тысяч может достичь рынка. Это обуславливает необходимость эффективных стратегий продвижения для обеспечения быстрой адаптации рынком нового препарата.

Важность стратегий продвижения заключается в сокращении времени между разработкой препарата и его коммерческим успехом. Рассмотрим, например, внедрение новой молекулы: после того как она прошла все стадии клинических испытаний и получила регистрационные удостоверения, каждый день задержки во введении ее в клиническую практику может стоить компании значительных сумм из-за упущенной выгоды.

Мы используем серию инновационных стратегий, чтобы максимизировать быстроту принятия рынком и возврат инвестиций. Примером может служить цифровая стратегия продвижения, которая включает в себя во-первых, персонализированный маркетинг, направленный на специфические группы врачей и пациентов, использующий данные для создания точечных коммуникационных кампаний. Во-вторых, использование инструментов искусственного интеллекта для анализа больших данных, что позволяет предвидеть рыночные тенденции и адаптировать стратегии в реальном времени. В-третьих, образовательные программы для медицинских работников, направленные на ускорение освоения новых препаратов и методик лечения.

Такой подход позволяет не только обеспечить возврат инвестиций, но и способствует дальнейшему развитию медицины и фарминдустрии в целом, делая доступными новейшие лекарственные средства и технологии, которые могут спасти и улучшить жизни миллионов людей.

CNews: По вашему мнению, в чем залог успеха инновационных компаний? Какие методы продвижения им стоит использовать?

Алексей Огарков: Путь к успеху инновационных компаний очень динамичный и сложный, так как большие затраты на НИОКР требует высокой скорости возврата инвестиций. Это значит, что эффективность методов продвижения должна быть на голову выше, чем у конкурентов.

Например, мой проект «Центр цифрового взаимодействия» состоял из трех элементов. Первый — подготовка цифровых представителей. Она заключалась в развитии навыков дистанционной коммуникации через цифровые каналы связи.

Второй — подготовка цифровой платформы, обеспечивающей бесшовную коммуникацию с клиентов через различные каналы. Для коммуникации использовались все известные на тот момент способы — видеоконференции, почта, мессенджеры, телефон и СМС. Третье — аналитика данных для улучшения и персонализации контента. Здесь использовались распознавание речи и анализ текста.

CNews: Всё это отлично звучит, но давайте поговорим о вызовах. С какими сложностями может столкнуться фармацевтическая компания при интеграцией ИИ?

Алексей Огарков: Внедрение ИИ в корпоративные процессы — серьезный стратегический шаг для всей организации. Это связано не только с существенным объемом затрат в инфраструктуру, но и с готовностью организации — что называется цифровой зрелостью.

Качество и объем данных также являются важным ограничением. Для развития, как минимум, нужны единые базы данных из медицинских электронных карт, а в идеале — интеграция различных баз и систем, которых в системе здравоохранения очень много.

Должна быть подготовлена правовая база для защиты личной информации и других этических вопросов. Вопрос с нехваткой кадров в области ИТ и дата-саенс также лежит на поверхности.

CNews: Что нужно, чтобы процесс шел активнее? Как фармацевтическим компаниям не отставать от тенденции в области ИИ?

Алексей Огарков: Путей очень много — от создания компетенции в дата-сайенс внутри компании до покупки стартапа, аутсорсинга или партнерства с университетами. Однако универсального направления нет. Нужно понимать, что ИИ — не цель, а лишь инструмент для достижения цели. Но, с моей точки зрения, каждый современный менеджер должен обладать базовыми знаниями о методах ИИ. Подробнее я говорю об этом в своей книге.

CNews: Вы рассказываете о маркетинговых инструментах, которые развивают бизнес, но есть ли непосредственная польза от ИИ для пациента здесь и сейчас? Например, может ли ИИ помочь фармацевтическим компаниям в обучении врачей?

Алексей Огарков: Отвечая на этот вопрос, я хочу привести в пример концепции, которые рассматриваются в книге и которые я применял в своих проектах.

ИИ позволяет создавать персонализированные обучающие программы, анализируя данные о предпочтениях и поведении врачей. Это включает в себя адаптацию образовательного контента под конкретные потребности и специализации врачей, что углубляет их знания и умения, повышая эффективность лечения.

Кроме этого, машинное обучение позволяет анализировать взаимодействие врачей с цифровым контентом, что помогает формировать предположения о их потребностях в обучении. Например, предоставление специализированных материалов, когда врач начинает исследовать новую область или методику. Или формат, в котором ему удобнее учиться — графический, текстовый, видео или аудио.

Интеллектуальный анализ текста позволяет обрабатывать большие массивы информации, включая отзывы пациентов и обратную связь от врачей, отзывы на формумах. Это позволяет выявлять общие проблемы, вопросы и тенденции, которые могут повлиять на клиническую практику и образовательные потребности.

Еще один подход называется «Концепция наилучшего следующего действия». ИИ может анализировать предыдущее взаимодействие врачей с образовательными платформами и предлагать им лучшие следующие шаги для обучения. Это не только улучшает персонализацию обучения, но и помогает врачам эффективнее планировать профессиональное развитие.

CNews: Итак, мы обсудили какую пользу искусственный интеллект приносит фармацевтике сейчас, а какие ключевые тенденции в развитии ИИ вы видите на ближайшие 5–10 лет?

Алексей Огарков: В современных реалиях высокой турбулентности и скорости развития технологий делать прогноз на такой отдаленный период сложно. Но я думаю, главное, что произойдет — это переход от стадии хайпа к стадии масштабирования и развития. У последователей появится больше положительных примеров и уверенности в инвестициях в ИИ.

CNews: Как вы считаете, эти тенденции могут изменить фармацевтическую индустрию?

Алексей Огарков: Наверное, хорошей новостью будет то, что все больше болезней, которые сейчас трудно поддаются лечению, получат действенную терапию.

Также я думаю, что ИИ и аналитика позволят создать более тесные связи между участниками здравоохранения и обеспечат своевременный обмен данными, что в свою очередь улучшит координацию ухода за пациентами.

Полный текст статьи читайте на CNews