Como o cenário do marketing farmacêutico está se transformando? Claro que Inteligência Artifical é a palavra do momento. Vamos falar sobre as principais tendências e como superar os desafios emergentes em nossa área?
🌟 Repensando o marketing farmacêutico: um mergulho na inovação 🌟
No cenário em constante evolução da saúde, o marketing farmacêutico encontra-se numa encruzilhada crucial. Não se trata apenas de promover produtos; trata-se de tecer uma narrativa que ressoe tanto com os profissionais de saúde como com os pacientes, garantindo que a informação seja acessível e envolvente. Aqui na KACHI, sempre dizemos que “ao invés de promover medicamentos, promovemos conhecimento” e, com isso, médicos e pacientes sentem-se mais seguros para fazer boas escolhas na hora de optar por uma terapia.
🚀 Estratégias de comunicação inovadoras:
- Histórias contadas através dados: Transforme dados complexos em histórias atraentes. Ao utilizar infográficos e plataformas digitais interativas, tornamos a informação científica mais digerível e memorável.
- Experiências de realidade virtual (RV): Imagine percorrer um modelo 3D de um mecanismo de medicamento em nível molecular. A tecnologia RV está revolucionando a forma como entendemos e interagimos com produtos farmacêuticos.
- Personalização baseada em IA: Aproveitar a IA para adaptar o conteúdo às necessidades e interesses específicos de cada profissional de saúde, melhorando o envolvimento e a compreensão.
- Plataformas Colaborativas: A criação de espaços para profissionais de saúde discutirem, compartilharem e colaborarem sobre as melhores práticas aumenta o valor de nossos produtos além de suas funções principais.
- Sustentabilidade em mensagens: Enfatizar a produção ecológica e a responsabilidade social corporativa em nossa narrativa de marketing alinha nossa marca com a crescente demanda por práticas sustentáveis.
🚀 Tecnologia promissora… mas temos desafios
Dentre as tendências, não poderíamos deixar de falar sobre o uso de IA voltado para o segmento da saúde. Não é novidade que os benefícios são cada vez mais promissores. Contudo, diferentemente de outras áreas como ‘redação de texto’, na área da saúde a adoção completa de IA substituindo os humanos não parece ser uma realidade tão próxima.
Isso é o que sugere o artigo “Clinical artificial intelligence quality improvement: towards continual monitoring and updating of AI algorithms in healthcare.”
📑 Este artigo enfatiza a necessidade de monitoramento e atualização contínua dos algoritmos de IA/ML (Machine Learning) na área da saúde, destacando potenciais problemas em seu desempenho ao longo do tempo devido a avanços científicos e questões regulatórias.
Por quê? Por enfrentar desafios significativos no desenvolvimento e integração, os algoritmos dependem fortemente de contextos e cenários específicos, exigindo abordagens adaptativas. Adicionalmente, complexidade dos dados de saúde e a natureza dinâmica da prática clínica apresentam desafios únicos na implementação e manutenção de sistemas de IA em ambientes de saúde, além de preocupações éticas e legais sobre a privacidade dos dados.
Então, os autores propõem o conceito de AI-QI (AI Quality Improvement / Melhoria da Qualidade da IA), inspirado nas práticas de garantia e melhoria da qualidade hospitalar, adaptado para bancos de dados de Inteligência Artificial. Isto inclui a adaptação de ferramentas estatísticas de controle de processos para o monitoramento de IA, abordando desafios únicos como a ausência de dados verdadeiros e a alta dimensionalidade dos dados.
Por fim, o artigo defende a formação de equipes de IA-QI em empresas clínicas para coordenar o monitoramento e a manutenção contínua de sistemas de IA/ML, enfatizando a importância da colaboração interdisciplinar.
Resumidamente, o artigo aborda os seguintes aspectos:
- A necessidade de monitoramento e atualização contínua dos algoritmos de IA/ML, devido à potencial degradação do seu desempenho ao longo do tempo por conta de avanços e mudanças na prática clínica, visando manter a segurança e eficácia.
- Os desafios no desenvolvimento e integração desses algoritmos na prática clínica, enfatizando a dependência do desempenho em contextos e cenários específicos.
- A proposta do conceito de AI-QI (AI Quality Improvement / Melhoria da Qualidade da IA), alinhando-se às práticas de garantia e melhoria da qualidade hospitalar, inclui a adaptação de ferramentas estatísticas para monitoramento da IA. Essa abordagem busca suplantar desafios como escassez de dados reais e alta dimensionalidade.
- A possibilidade de falhas nos algoritmos de IA devido a variações de causa comum (variabilidade previsível e inevitável) ou de causa especial (mudanças inesperadas no sistema), requerendo abordagens distintas de monitoramento e atualização.
- A utilização de gráficos de controle nos métodos de monitoramento para detectar mudanças nas variáveis, adaptáveis a diferentes complexidades de dados. Esses métodos também podem ser úteis para sinalizar a necessidade de ações corretivas.
- A importância de atualizar modelos para corrigir quedas de desempenho e aprimorar o desempenho ao longo do tempo, equilibrando a frequência e complexidade das atualizações com os riscos de degradação.
- A qualidade dos dados de treinamento é crucial para atualizações eficazes do modelo. Com o aumento da frequência das atualizações, a coleta e limpeza automatizada de dados tornam-se necessárias, embora os fluxos de dados médicos observacionais comumente apresentem desafios como confusão e falta.
- A importância da formação de equipes de AI-QI em serviços clínicos para coordenar o monitoramento e a manutenção contínua de sistemas de IA/ML, ressaltando a necessidade de colaboração interdisciplinar.
🌟 Vale a pena ler este artigo por sua abordagem abrangente para manter e melhorar algoritmos de IA/ML na área da saúde, destacando a necessidade de melhoria contínua da qualidade e esforços colaborativos em vários setores.
🌐 O impacto global:
Estas estratégias inovadoras não visam apenas manter-se à frente no mercado; elas representam uma mudança de paradigma na forma como as empresas farmacêuticas se comunicam. Trata-se de criar um diálogo que seja ao mesmo tempo cientificamente sólido e profundamente humano.
Além disso, existem questões éticas que são pouco abordadas. A quem pertence os dados de saúde? Quem é responsável pelo tratamento e armazenamento? Quem pode compartilhar com quem?
Afinal, sistemas de IA dependem de uma robusta base de dados para funcionarem.
Participe da conversa. Como você vê a evolução do futuro do marketing farmacêutico? Quais são os principais desafios? Compartilhe seus pensamentos!
Referência: ✍🏻 Jean Feng, Rachael V. Phillips, Ivana Malenica, Andrew Bishara, Alan E. Hubbard, Leo A. Celi, Romain Pirracchio. Clinical artificial intelligence quality improvement: towards continual monitoring and updating of AI algorithms in healthcare. npj Digital Medicine (2022). DOI: 10.1038/s41746-022-00611-y.
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