药企医学事务这三个痛点，AI来解决了！

随着 Deepseek 春节至今的一波科普，以及近日 Manus 这样的 AI 智能体频频刷屏，AI 技术正悄然渗透进我们医药打工人的日常。

下周二，中国创新药物医学大会暨 2025 CMAC年会即将在苏州开幕，前些时间，CMAC 理事长李景成兄给我发来了年会日程文档，我搜索了一下，好家伙，提到 AI 两个字母的就有 191 个，看来，AI 应用必将又是本届大会的热点话题之一。

大伙儿不妨看下具体日程，光版块八的学术沙龙就有这么多 AI 论坛。

更别说，在其他的论坛版块，还可以看到临床试验设计、适应症探索、合规和监管等方面的诸多 AI 应用分享。

我们每天在临床一线和医生打交道，深知医学事务的及时支持有多重要，现在的医药营销早已不是传统的产品推广模式，越来越多的一线销售伙伴需要和医学事务部门紧密配合，协同开展学术活动、收集临床反馈。

所以，了解医学事务的工作方式和最新 AI 应用，对销售团队的日常工作也会有很大帮助。这些新科技不仅让医学事务团队的响应更快、支持更精准，当我们有所了解后，也能让我们在和医生交流时更有底气。

今天，大咪就和大伙儿聊聊生成式 AI 在医学事务领域的创新应用，可以看到，这些新技术不仅提升了医学团队的工作效率，也为销售团队提供了更好的学术支持，正在慢慢改变我们的日常工作方式。

废话就不多说了，个人认为，在医学事务领域，目前最热门、也是最容易落地的 AI 应用有以下三个方面。

AI 客户洞察生成

想想几年前，MSL 团队满世界跑，收集医生的反馈，耗时耗力，还有应付作业填上来的，真实性打个折扣，然后这还没完，市场调研团队做分析，写报告，最后完成一个项目就要花费数月时间，等拿到分析报告，可能信息已经过时了。

现在好了，借助 AI 等数字化工具，能够实时捕捉和分析来自各个渠道的医生声音。

举个实际的例子：

比如一个跨国药企，准备开展一个罕见病新药的上市准备工作，需要了解全国专家对现有治疗方案的观点。

传统做法可能需要半年时间走访各大中心，而通过 AI 系统，短短两周，就能完成数据收集和分析。AI 不仅可以整合近期所有相关学术会议的专家发言，还能够分析医生在专业平台上的讨论，甚至包括患者论坛中反映的治疗难点。

线下少数关键专家的走访，加上这些 AI 带来的多维度的信息，就能够帮助我们快速识别市场准入的关键障碍，及时调整和制定学术推广策略。

不仅如此，AI 分析还能发现一些人工容易忽略的趋势。比如，如果发现二线城市的医生对某个特定副作用的关注度明显高于一线城市，就可以有针对性地强化相关的用药管理培训。

这种实时、精准的洞察对医学事务工作的价值是显而易见的。

AI 医学写作

再说说 AI 医学写作。

我们和医学部门打过交道的小伙伴们应该有所了解，医学事务部门的日常工作里，文案写作占据了大量时间。从医生会议的幻灯片到临床试验方案，从安全性通报到医学信息回复，每一类文档都需要严谨的专业表达。

而 AI 写作系统正在这方面发挥越来越大的作用。

举个例子，比如某跨国药企，需要更新一个重点产品的医学幻灯片库。

按照传统做法，医学团队要花费数周时间梳理文献、撰写内容。但使用 AI 系统后，可以看到显著的效率提升，毕竟，AI 系统能够自动提取最新临床试验数据，用 AI Agent 还可以自动生成规范的图表，并根据不同受众（比如全国 KOL、大三甲医生、基层医生）自动调整表述方式。

当然，医学团队仍然需要审核每一页内容，但工作重点已经从基础写作转移到了策略性审查。

还有一个能大大提升医学沟通效率的应用，是在医学信息查询回复的文稿整理中。以往，MA、MSL 需要花很多时间查阅文献来回答医生的专业问题。现在，AI 系统能够快速生成初稿，包含主要参考文献和数据支持。这让 MA、MSL 团队可以将更多精力投入到与医生的深度交流中，而不是被大量文案工作所困扰。

AI 医学文献速览

大咪觉得，AI 时代，每个药企的医学部都需要有一个科学和医学文献的 AI 速览系统。

在这个药物和疗法快速迭代、各种信息爆炸的时代，每个治疗领域每周都有大量新论文发表，及时跟进最新研究进展对医学事务工作至关重要，但人工阅读已经远远跟不上需求了。

举个例子，我们在做一个肿瘤药物的上市后研究时，需要全面了解特定患者人群的最新研究数据。AI 速览系统能够在几分钟内完成数百篇相关文献的扫描和分析，提供关键信息摘要，包括研究人群特征、主要疗效数据、安全性发现等。系统还能自动对比不同研究的结果，帮助识别数据趋势和潜在的研究空白。

AI 医学文献速览系统在准备专家访谈时，也特别有用。比如，当我们需要拜访某位 KOL 时，系统能够快速总结该专家近期发表的所有论文和会议发言，让我们对专家的研究重点和学术观点有充分准备。

这一定会大大提升了学术交流的效果和深度。

当然，生成式 AI 在医学事务中的应用远不止这三个方面。

比如，它可以帮助设计更有针对性的医生教育项目，协助分析真实世界研究数据，甚至支持患者教育材料的开发。

在医学会议管理方面，AI 也能提供很多支持，从会议议程设计，到会后效果评估，都能可以实现自动化生成，在大模型和智能体快速发展的当下，这些在技术上已经不是问题了。

最后和小伙伴们提醒下，在使用 AI 工具时，我们必须始终谨记三个关键原则：准确性、合规性、数据安全。

大咪之前有过分享，医药行业和其他行业不同，医药行业的核心是沟通、合规和数据，无论是企业运营，还是商业推广，都必须牢记这 3 点。

所以，应用 AI 也是这样，首先在生成内容的准确性做好把控。AI 生成的内容必须经过专业医学人员的审核，特别是涉及临床数据和用药建议的部分。

其次是合规性要求。在医药行业的严格监管环境下，AI 生成内容必须符合各项内容和数据法规要求，这应该有 IT 行业专家和医学项目组共同把控。

最后是数据安全，在使用这些 AI 系统时，无论是上云，还是上雾，还是本地部署，都要确保企业敏感信息能得到妥善保护。

可以看到，技术发展非常快速，不用太久，就这一两年，生成式 AI 会在医学事务工作中发挥越来越重要的作用，而且会重塑制药企业医学事务工作，大咪建议，每个人都要拥抱这场技术变革，利用好这个技术，让 AI 在医学事务中能够发挥最大价值。