Los equipos de asuntos médicos están bajo presión como nunca antes, no solo por el aumento de los datos de atención médica y los crecientes requisitos de participación, sino también por el desafío constante de demostrar su valor a los ejecutivos. Los volúmenes de datos en el sector sanitario han crecido exponencialmente, mientras que los comunicadores de ciencias médicas están cada vez más involucrados una vez que los han manejado a través de las ventas. Esta proporción se encontró entre los representantes de ventas y los coordinadores de ciencias médicas (MSL). Reducido de 10:1 a 8:1 En Estados Unidos, destacar el papel de los asuntos médicos centrales para ayudar a los médicos a comprender la ciencia detrás de los nuevos tratamientos.
Pero mantenerse al día es difícil. Los informes de campo, los comités asesores, las notas de CRM, las actas de conferencias e incluso las redes sociales generan miles de señales que deben capturarse, validarse y contextualizarse. Ninguna persona o equipo puede razonablemente seguir el ritmo del progreso.
Los modelos de lenguaje grande (LLM), como ChatGPT o Claude, pueden ingerir y resumir información rápidamente, pero aún son vulnerables a las alucinaciones. En medicina, donde la información errónea puede amenazar la seguridad del paciente y dificultar el diagnóstico, maximizar la precisión es tan importante como aumentar la velocidad.
Agent AI ofrece un enfoque diferente. En lugar de un único modelo de propósito general que genere una única respuesta, la IA agente pone en juego muchos agentes especializados. Cada uno emprende una tarea limitada (como monitoreo de literatura, verificación de fuentes, etiquetado existencial o revisión de cumplimiento) antes de consolidar sus resultados en un resultado único y validado.
Los agentes de IA han llegado a un momento crítico en los asuntos médicos, colaborando como un equipo de expertos para validar, verificar y contextualizar la información médica con una precisión, transparencia y personalización sin precedentes.
Mejorar la precisión
La IA de uso general no puede separar de manera confiable la señal del ruido sin una guía significativa para estimular una habilidad de la que carece la mayoría de las personas. Puede proporcionar información falsa o sesgada con una confianza indebida, lo cual es peligroso en el campo de la medicina.
Agentic AI aborda esto asignando agentes especializados para verificar la información y compararla con fuentes verificadas. Por ejemplo, uno podría verificar los nombres de los ensayos y las atribuciones de las empresas en ClinicalTrials.gov, otro podría marcar afirmaciones sin fundamento como “más seguras” o “mejores” y un tercero revisar el lenguaje para verificar el cumplimiento normativo, de modo que cada resultado sea rastreable y digno de confianza.
Anti-sesgo
Pero incluso la información precisa puede malinterpretarse cuando el sesgo humano entra en escena. Los humanos tenemos sesgos cognitivos que pueden distorsionar la evidencia médica. Es bien sabido que el sesgo de actualidad para los médicos puede hacer que una interacción reciente con un paciente o el estudio de un caso clínico sea más importante que la evidencia estadística. Un solo efecto secundario negativo puede influir indebidamente en las decisiones de tratamiento de pacientes posteriores. Los LLM de propósito general pueden Amplificar estos sesgos Aprendiendo de datos de entrenamiento sesgados o Muestra a los usuarios lo que esperan ver En lugar de lo que es más preciso.
La IA agente contrarresta eficazmente este sesgo al validarlo en múltiples fuentes y conjuntos de datos. Coloca los valores atípicos raros en el contexto de conjuntos de datos más grandes, evitando una reacción exagerada ante los valores atípicos estadísticos. Por ejemplo, cuando un proveedor de atención médica nota un efecto secundario grave, la IA del agente puede mostrar instantáneamente que esto representa una probabilidad baja entre los pacientes tratados, lo que ayuda a garantizar que las decisiones se basen en evidencia y no en anécdotas.
Este equilibrio es importante. Los equipos de Asuntos Médicos hacen sus recomendaciones con confianza, respaldadas por análisis integrales en lugar de anécdotas, reacciones emocionales o información incompleta. Este enfoque basado en evidencia fortalece la confianza entre las compañías farmacéuticas y los profesionales de la salud.
Proporcionar personalización
Los equipos de asuntos médicos necesitan conocimientos que vayan más allá de simples resúmenes de datos. Los análisis simples y univariados pueden mostrar lo que está sucediendo, pero rara vez explican por qué. Requiere una comprensión de las relaciones complejas y multivariables que conectan los puntos de una manera que conduce a resultados médicos en el mundo real. Esto permite el análisis de tendencias y factores y ayuda a los equipos a ver la trayectoria de sus esfuerzos para influir en los patrones de tratamiento y los resultados de los pacientes. La IA de uso general puede ofrecer contenido único para todos utilizando terminología obsoleta que no resuena con audiencias específicas.
La IA agente unifica evidencia de fuentes dirigidas a diferentes audiencias, las opiniones que los médicos expresan en una plataforma de conferencia científica versus lo que publican para sus pacientes en las redes sociales, y revela relaciones que la revisión manual podría pasar por alto. Al emparejar factores que detectan patrones con otros factores que detectan posibles motivos, el análisis pasa de la correlación a la explicación. Con este nivel más profundo de comprensión, actúa como un equipo de expertos médicos que realizan investigaciones exhaustivas, lo que libera a los MSL para centrarse en otros trabajos estratégicos.
El mismo marco de proxy también permitió la comunicación ad hoc. Varios agentes pueden procesar la misma evidencia, pero adaptan el tono y el lenguaje a diferentes audiencias. Los MSL reciben resúmenes clínicamente precisos adecuados para debates con sus pares, mientras que los equipos que tratan con pacientes o el público reciben explicaciones en un lenguaje claro, claro y preciso. Esto garantiza mensajes coherentes y compatibles para todas las audiencias.
Si bien los análisis tradicionales actuales se basan principalmente en la frecuencia, o el número de veces que aparece un tema, como indicador de importancia, los futuros sistemas proxy irán más allá. Sopesarán la información basándose en quién la dijo, cuándo y dónde se dijo y en qué contexto. En la práctica, una sola idea de un líder de opinión clave en un consejo asesor puede pesar más que docenas de señales de campo rutinarias. A medida que madure la ponderación de la información, los equipos de asuntos médicos obtendrán conocimientos más claros y sofisticados que les ayudarán a tomar decisiones basadas en el impacto, no en el volumen.
Proporcionar transparencia
Los proveedores de atención médica necesitan sistemas de inteligencia artificial explicables donde se pueda rastrear y verificar la información. En entornos regulados, los profesionales deben comprender no sólo qué concluye la IA, sino también cómo llegó a esas conclusiones.
A medida que evolucionan las arquitecturas de proxy, se espera que proporcionen una atribución de fuente completa y una cadena lógica verificable para cada salida. Cada agente especialista contribuirá a un proceso transparente que los equipos médicos podrán auditar y confirmar. Este diseño de múltiples capas integrará en última instancia el cumplimiento normativo, la experiencia clínica y salvaguardas técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) para mantener los resultados basados en fuentes confiables.
La confianza depende de la transparencia. Cuando Medical Affairs puede mostrar cómo la IA valida cada dato, mejora su credibilidad entre los profesionales de la salud. Esto fortalece las relaciones profesionales y garantiza que la seguridad del paciente siga siendo primordial. En estas primeras etapas de adopción de la IA, serán esenciales metodologías confiables y basadas en evidencia para evitar que los resultados válidos sean descartados como “falsos” y garantizar que la IA nunca reemplace la experiencia objetiva.
El futuro de la inteligencia médica
La IA agente tiene el poder de impulsar los asuntos médicos desde informes reactivos a estrategias proactivas. A medida que la ciencia médica se acelera dramáticamente, a los profesionales de la salud les resultará cada vez más difícil mantenerse al día con las nuevas investigaciones. Los MSL y los equipos de asuntos médicos son cada vez más importantes como expertos confiables que ayudan a los médicos a comprender la ciencia del tratamiento, pero solo si tienen acceso a información precisa, oportuna y validada.
Esta transformación es más que sólo tecnológica. En la era de la desinformación, los agentes especializados de IA pueden garantizar que cuando las empresas farmacéuticas reúnan evidencia y ciencia, puedan hacerlo con una precisión y transparencia sin precedentes. Al trabajar juntos, estos agentes crean la confianza que tanto necesitan los profesionales de la salud y los pacientes.
El agente AI no reemplaza la experiencia médica, sino que la amplifica. Al manejar la validación, la verificación y la contextualización en segundo plano, libera a los profesionales médicos para centrarse en lo que mejor saben hacer: mejorar los resultados de los pacientes practicando una atención basada en la evidencia.
Foto: Weiquan Lin, Getty Images
en ti el esta Es un distinguido profesional en asuntos médicos con más de 20 años de experiencia en roles de liderazgo médico estratégico y de campo. Antes de convertirse en el líder mundial en soluciones médicas para hechicero Ha ocupado cargos como líder de comunicaciones médicas de campo global para la división cardiovascular de BMS y jefa de capacidades clínicas y excelencia de Jazz Pharmaceuticals, además de asesorar a varios equipos de asuntos médicos corporativos. Vic es conocida por sus contribuciones al desarrollo de estrategias clínicas y a la medición del impacto médico de campo y es una voz activa en la comunidad de asuntos médicos que conduce a una mejor gestión de conocimientos y promueve enfoques centrados en el cliente y el paciente.
Seth Terry Es un líder intelectual experimentado y consultor estratégico que se especializa en la convergencia de datos avanzados, análisis e inteligencia artificial para impulsar la toma de decisiones estratégicas en asuntos médicos farmacéuticos. Su amplia experiencia incluye una profunda experiencia en ciencias biológicas y datos sanitarios, análisis estadístico riguroso, visión para los negocios y desarrollo de productos de principio a fin. Esta poderosa combinación le permite actuar como traductor crítico, uniendo de manera efectiva los objetivos estratégicos de los líderes de Asuntos Médicos con la ejecución técnica de los equipos de implementación de IA de Sorcero. Como vicepresidente de implementación e experiencia del cliente, Seth se desempeña como asesor confiable y líder intelectual para sus clientes, asesorándolos de manera efectiva sobre el diseño y operación de programas completos de conocimiento médico (que incluyen estrategia, personas, procesos, datos y tecnología) para garantizar que maximicen el valor de las soluciones de inteligencia artificial y se basen más en el conocimiento.
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