الدكتور ياسر فرغلي يكتب… كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في مبيعات الأدوية وتسويقها

أصبح الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة بشكل مطرد في صناعة الأدوية، لا سيما في أنشطة التجارية، مثل المبيعات والتسويق، بالإضافة إلى الجهود المبذولة لمساعدة العلاجات المطلوبة بشدة في الوصول إلى المرضى المناسبين.

قبل عام ونصف تقريبا، أبهر شات جي بي تي «ChatGPT» العالم كأداة قوية تتمتع بالقدرة على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. وتظهر قدراتها المتنامية، كيف يعيد الذكاء الاصطناعي (AI) تشكيل جميع الصناعات من الصحافة إلى التمويل إلى الرعاية الصحية؟.

وفي صناعة الأدوية، يقود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي رؤى واكتشافات مهمة، بما في ذلك تحديد أهداف الأدوية المحتملة والمؤشرات الحيوية، وتسريع عملية اكتشاف الأدوية، والتأكد من وصول الأدوية المناسبة إلى المرضى المناسبين. ونتيجة لذلك، فإن الاهتمام بالذكاء الاصطناعي من جانب شركات الأدوية يتزايد بشكل أسرع من أي وقت مضى. وقد استحوذت شركات الصناعة العملاقة مثل فايزر، وميرك، وجي إس كيه بالفعل على شركات تعمل على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي أو تعاونت معها.

ولعلمي بأن العديد من القراء ينتظرون هذا الموضوع بالذات منذ بدء سلسلة المقالات، لذا كان من الضروري ان نفرد مقالتين لتغطية الدور الذي يمكن ان يلعبه الذكاء الاصطناعي في مجال مبيعات الأدوية وتسويقها. ونبدأ في هذا المقال من التعرف على الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي وتحدياته وأثاره وكيفية نشر ثقافته في مجال مبيعات الأدوية وتسويقها والمقال القادم بإذن الله سنتعرف على تطبيقاته الممكنة في مجال تسويق و مبيعات الادوية و كذلك نماذج من جهود الشركات العالمية في هذا الموضوع.

تحدي الانفاق

تميل شركات الأدوية الكبرى في الولايات المتحدة إلى إنفاق المزيد على المبيعات والتسويق مقارنة بما تنفقه على البحث والتطوير، وفقا لتحليل حديث أجرته خطط التأمين الصحي الأمريكية. بالنظر فقط إلى أكبر 10 شركات أدوية في الولايات المتحدة، بلغ الإنفاق على المبيعات والتسويق في عام 2020 نحو 137 مليار دولار. غالبًا ما تنطبق نسب النفقات هذه على شركات الأدوية الصغيرة والتكنولوجيا الحيوية وشركات التكنولوجيا الطبية أيضًا. إنه استثمار ضخم.

ومع ذلك، قد يكون الإنفاق غير مستهدف بشكل جيد. فإن مندوبو المبيعات، على الرغم من تكلفتهم التي تزيد عن مئة ألف دولار أمريكي للمندوب الواحد، قد يفضلون الاتصال بنفس الحسابات التي لديهم دائمًا، والانتظار لمدة ساعة أو أكثر للفوز ببضع دقائق فقط مع الطبيب. وقد يواجه مديري المبيعات صعوبة في تحديد أولويات الحسابات، أو تغيير الرسائل لتناسب حالة حساب معينة، أو تغيير تركيزهم مع تطور وضع السوق.

وأصبح التحدي أكثر حدة. ومع تزايد استهداف الأدوية، يصبح سوق كل دواء أصغر وتنمو قيمة المريض الواحد. حيث يعد العثور على المريض المناسب والحصول على الوصفة الطبية بمثابة معركة أساسية للفوز بها.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا ؟ بالتأكيد نعم.

يتمثل التحدي في تفسير كميات كبيرة من البيانات المتغيرة باستمرار لإنشاء أولويات واضحة ورسائل مخصصة لأنواع لا تعد ولا تحصى من المتخصصين في الرعاية الصحية (أطباء، صيادلة، تمريض، مديري المشتريات، الهيئات الصحية، التسجيل، اقتصاديو الصحة، إلخ…)، وإبلاغ مندوبي المبيعات حول من يجب الاتصال به وبأي طريقة. مع الأخذ في الاعتبار إنه يناسب نمط بيان المشكلة المصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

ولاتخاذ قرارات الاستهداف «targeting» والترويج، يجب أن يكون هناك الكثير من المتغيرات التي يجب على البشر مراعاتها بطريقة يدوية. ومثال على ذلك دواء لعلاج الأورام، الذى ينبغي أن يستهدف تخصص معين من أطباء الأورام؛ منطقته؛ عمر المرضى؛ الحالات التي يتم علاجها عادة؛ نوع التأمين المستخدم؛ أعداد المرضى؛ الارتباط بمستشفى معين؛ وما إذا كان الطبيب تتم رؤيته في الخط الأول أو الثاني أو الثالث من العلاج. هناك العشرات أو المئات من المجموعات المحتملة من العوامل.

تاريخيًا.. ربما استخدمت شركات الدواء مخططات تجزئة مجموعات الأطباء (segmentation) بناءً على العلاقة الإحصائية بين مجموعات المتغيرات. لكن هذه الأساليب مصممة للمواقف التي يكون فيها عادةً أقل من اثني عشر متغيرًا. وتتأثر صحة توقعاتهم عندما تتضاعف المتغيرات، ولا يتم تكييف النماذج الإحصائية عندما يتغير السوق، وقد يصبح منطقهم غير قابل للاختراق من قبل الأشخاص دون تدريب كبير على التحليل الكمي. ومع تزايد التعقيد، تتضاءل فائدتها.

من منظور الأعمال، من المستحيل إدارة عدد كبير جدًا من مجموعات الاطباء (segments). مع الذكاء الاصطناعي، لا تحتاج ان تحاول. حيث أن ما تقوم به هو إعطاء الأولوية للأطباء للدعاية وقنوات التواصل «channels»، والارتباط الرقمي «digital engagement». ثم يستخدم نموذج التعلم الخاضع للإشراف لفهم ميل كل طبيب إلى تغيير سلوكه بناءً على الإجراء الذي بدأته شركة الأدوية.

تحديات التنفيذ

 إن البرمجيات وحدها لا تستطيع حل هذا التحدي. حيث أن البرمجيات ليست كافية أبدًا بدون تصميم مناسب لعملية الأعمال لاستخدامها. تحتاج شركات الأدوية إلى إسناد المزيد من القرارات إلى هذه الأنظمة، وإلى مواءمة حوافز مندوبي المبيعات مع الأولويات المبرمجة في تكنولوجيا المعلومات. يمكن أن يكون هذا تغييرًا ثقافيًا كبيرًا.

التحول الآخر في الذكاء الاصطناعي هو أن تنفيذ هذه العمليات يبدو مختلفًا عن منصات تكنولوجيا المعلومات الأخرى. في بضعة أسابيع، يصبح لدينا بيانات متكاملة وجاهزة للاستخدام ويعد هذا تغييرًا كبيرًا عن المواقف التي كان فيها مستشارو تكنولوجيا المعلومات يديرون العملية برمتها. لأن الذكاء الاصطناعي عبارة عن منصة تواصل التكيف والتعلم. فهو يأخذ بيانات السوق من شركات مثل IQVIA ويدمج مصادر مختلفة للمعلومات. ثم يستمر النظام في إعادة التدريب. الإعداد الأول هو بشري بالطبع، ولكن بعد ذلك يصبح تلقائيًا.

في حين أن نماذج التعلم العميق التي يتم مشاهدتها باستخدام أدوات مثل ChatGPT يمكن تطبيقها على مبيعات وتسويق الأدوية، إلا أنها ليست مطلوبة. في مبيعات وتسويق الأدوية، تكون البيانات التي تستوعبها هذه الأنظمة منظمة بالفعل، مما يقلل الحاجة إلى التعلم العميق. وتستطيع الشركات أن تجعل نماذجها قابلة للتفسير وتمارس الرقابة الإشرافية بشكل أكثر مباشرة.

آثار الذكاء الاصطناعي على مبيعات وتسويق الأدوية

من خلال تحسين الاستهداف وتوجيه إجراءات المندوبين بشكل أكثر دقة، يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه القرارات عالية المخاطر المطلوبة في مبيعات وتسويق الطب الشخصي personalized medicine. ومع احتمال أن تبلغ قيمة كل مريض عشرات الآلاف من الدولارات ــ أو أكثر ــ فإن هذا الاستهداف يشكل ضرورة أساسية.

وفي الوقت نفسه، قد يمكّن الذكاء الاصطناعي من خفض النفقات على مندوبي مبيعات شركات الادوية من خلال توجيه أعمالهم بشكل مباشر أكثر، وربما من خلال بدء إجراءات رقمية آلية «automated digital actions» بدلاً من ذلك.

غالبًا ما ركز مندوبو شركات الادوية وعلى لتواصل مع كبار الأطباء من أصحاب الرأي وغيرهم في اكبر الجامعات او المستشفيات و المراكز الطبية، حيث كانت هذه هي الطريقة الأكثر فعالية للوصول إلى أكبر عدد من الأطباء الذين من المرجح أن يستفيد مرضاهم من هذه الأدوية. لكن الجداول الزمنية المزدحمة للأطباء، فضلاً عن الوباء الذي أدى إلى تحويل العديد من هذه الزيارات إلى زيارات افتراضية «virtual meetings»، شكلت تحديًا لهذا النهج.

من الواضح أن المبيعات تحتاج إلى أن تكون أكثر تركيزًا، ويحتاج مندوبو المبيعات إلى إضافة قيمة حقيقية عند الاجتماع مع الممارسين الصحيين. يقدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد وسيلة أكثر كفاءة للوصول إلى الأطباء بالمزيد من المعلومات ذات الصلة، مما يسمح لشركات الأدوية باستهداف أماكن محددة بناءً على مجموعات المرضى الخاصة بهم.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي جمع بيانات في الوقت الفعلي عن الأطباء والممارسين الصحيين، مما يساعد فرق المبيعات على استهداف العملاء المناسبين بالمنتجات المناسبة. فبدلاً من ممارسة لعبة الأرقام وإعطاء الأولوية للمبيعات والتسويق لأكبر المراكز العلاجية، يمكن لشركات الأدوية استخدام البيانات لتحديد الأماكن التي لديها مرضى يمكنهم الاستفادة من أدوية معينة.

على سبيل المثال، بدلاً من مجرد التواصل مع أطباء القلب، يمكن لمندوبي مبيعات الأدوية التواصل مع أطباء القلب الذين لديهم مرضى مناسبون بشكل خاص لدواء معين بناءً على أعمار المرضى، ومجموعة من الظروف الصحية، وخطر الآثار الجانبية، والعديد من العوامل الأخرى. تاريخياً، كانت الابتكارات النادرة فقط هي التي مكنت من تحقيق قفزات متزامنة نحو الأعلى في القيمة وخفض التكاليف. وقد يبدأ الذكاء الاصطناعي في جعل هذه الابتكارات شائعة.

إذًا، هل سيأخذ الذكاء الاصطناعي وظيفتي؟

لقد تم طرح هذا السؤال عدة مرات وفي كل مرة يذكر فيها الذكاء الاصطناعي. من المؤكد أن هناك الكثير الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي، وسيسمح بتحقيق أكثر بكثير مما كنا نستطيع تحقيقه في السابق. ومع ذلك، هناك الكثير مما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله، وهناك حاجة إلى خبراء في هذا المجال. أعتقد أنه من هذا الطريق.

إذا كان هناك أي شيء يكاد يكون من المستحيل على البشر القيام به مثل تحديد مرضى الأمراض النادرة من الصور الموجودة على الإنترنت فإن هذا شيء يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة فيه. أو إذا كان هناك شيء يمكن أن يستغرق الكثير من الوقت والجهد ويمكن تشغيله آليًا، فهذا شيء يمكن أن يساعد فيه الذكاء الاصطناعي. ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي حيثما أمكن ذلك، ستتاح الحرية للقيام بجوانب التخطيط الاستراتيجي ذات المستوى الأعلى.

إذن كيف بناء منظومة في الشركة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

1. دافع عن ثقافة صديقة للذكاء الاصطناعي.

يؤدي التقدم في الذكاء الاصطناعي إلى خلق مجموعة جديدة من فرص الابتكار في شركات الأدوية. على هذه الخلفية، فإن الثقافة التي تشجع على تبني طرق جديدة للعمل، وتحفز أولئك الذين لديهم شغف بذكاء الأعمال، وتخفف الحواجز التي تحول دون تبنيها، ستكون موضع ترحيب في الشركات التي بدأت تشعر بالارتياح تجاه قيمة الذكاء الاصطناعي.تحتاج الشركات إلى ثقافة تنظيمية مفتوحة للتعاون بين الأشخاص والتكنولوجيا مع العلم أنها ستحتاج إلى بعض الوقت والتعليم للتكيف معها.

ستكون هناك حاجة إلى قيادة نشطة من كبار المديرين لرعاية التحول الثقافي. وستحتاج القيادة أيضًا إلى الاستثمار في الموظفين، على وجه الخصوص في تطوير موظفي الإدارة الوسطى ليصبحوا عناصر تمكين للتغيير، مع البقاء أيضًا على استعداد بشأن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الموظفين الحاليين وربما خلق فرص جديدة لهم.

 2. إنشاء وظيفة تنظيمية لتقييم القيمة.

إذا لم تكن موجودة بالفعل، فيجب إنشاء مجموعة تقييم القيمة للمساعدة في فصل القيمة حول الذكاء الاصطناعي من خلال قدراته الفعلية. ويتضمن ذلك صياغة رؤية واقعية لفوائد الذكاء الاصطناعي والتمثيل العادل لعيوبه. من المهم عدم اتخاذ قرارات استثمارية سيئة بشأن التكنولوجيا المروج لها دون فهم كيف يمكن أن تحقق القيمة إلى العمل. من المهم أيضًا لهذه الوظيفة إدارة شكوك المشككين من خلال إظهار نتائج قابلة للقياس بشكل تدريجي (مثل التحسن في عدد من المؤشرات أو كلها) وتحديد أولويات البرامج باستخدام خريطة طريق مدروسة وقابلة للتنفيذ، مع عمل التجارب التجريبية المبكرة.

 3. تحديث التكنولوجيا.

يظل الأساس لمجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي هو البنية التحتية لإدارة البيانات. تقليديًا، تخدم مستودعات البيانات التجارية commercial data servers صناعة الأدوية من خلال حالات الاستخدام التحليلي وإعداد التقارير الأكثر شيوعًا. ومع ذلك، مع بدء المؤسسات في الاستفادة من الرؤى من البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة (مثل السجلات الطبية الإلكترونية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والملفات الصوتية، وما إلى ذلك)، يمكن أن تصبح تقنيات مستودعات البيانات التقليدية غير كافية.

 4. البيانات من أجل الجميع.

وفرة البيانات هي التبعية الرئيسية لمحركات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، قد تتحكم الإدارات في البيانات، ولسوء الحظ قد تقوم بتسيس الوصول إليها. بدأت بعض شركات الأدوية في إنشاء دور جديد لمسؤول البيانات الرئيسي لتطوير أنظمة بيئية صديقة للبيانات لدعم التحول على مستوى الشركة عبر سلسلة القيمة. لبناء أنظمة بيئية قوية للبيانات، يتعين على الشركات التحرك لتنفيذ معايير بيانات موحدة، وإبرام عقود لتبادل البيانات قائمة على واجهة برمجة التطبيقات مع مندوبي التسويق الخارجيين ووكالات التسجيل، وتطوير الوصول المفتوح والتكامل لبيانات القطاع العام (مثل التجارب السريرية، والتركيبة السكانية للمستهلكين). ووسائل التواصل الاجتماعي)، وتشجيع بروتوكولات تبادل البيانات عبر الحدود.

 5. تطوير الخبرة في علوم البيانات.

نظرًا لأن البيانات أصبحت أصلًا رئيسيًا للتميز واشتداد السباق على الابتكار، سيكون من الأهمية بمكان بالنسبة لصناعة الأدوية أن تحقق دفعة مستدامة في علوم البيانات وتنمية مواهب الذكاء الاصطناعي عبر الأسواق. ومع ذلك، فإن مجموعة المواهب الخاصة بعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم لا تزال صغيرة للغاية، ويمكننا أن نتوقع أن تظل المنافسة شرسة على أفضل المواهب في السنوات القادمة.

وقد اتخذت بعض شركات الأدوية الكبرى بالفعل خطوة لتطوير مراكز التميز التحليلية المتقدمة في كل من المرافق الداخلية والخارجية لبناء خبرات دقيقة في علوم البيانات، وإعادة تدريب الأشخاص ذوي الكفاءات التحليلية، وتطوير القدرات والحجم. نظرًا لأن العديد من الجامعات تخطط لإطلاق برامج وشهادات جديدة لعلوم البيانات، فإن شركات الأدوية لديها فرصة للاستثمار في البرامج الجامعية وتوظيف المواهب من الأوساط الأكاديمية. قد تحتاج الشركات أيضًا إلى النظر في سياسات الهجرة الخاصة بها للتأكد من أنها في وضع يمكنها من جذب أفضل المواهب لدعم برامج التعليم والبحث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

ختاما:

تتطلب البيئة الترويجية في صناعة الأدوية قدرًا أكبر بكثير من التطور في الأساليب التجارية مما كانت عليه في الماضي. ستكون تجربة العملاء الإيجابية أمرًا بالغ الأهمية لبناء علاقات قوية ودائمة في سوق مزدحم ومعقد بشكل متزايد عبر المجالات العلاجية.

بالنظر إلى هذا التحدي، ستحقق الشركات مكاسب كبيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص مشاركة العملاء، والحفاظ على التواجد المستمر وتحسين التنسيق عبر القنوات الترويجية. إلى جانب تقديم الرسائل الأساسية حول الفوائد السريرية للأدوية لضمان وصول هذه العلاج المناسب إلى المريض المناسب وفي الوقت المناسب، وبالتالي فإن قطاعات المبيعات والتسويق التي يمكنها الاستفادة من التطورات في الذكاء الاصطناعي لتنسيق تجربة متماسكة للعملاء ستؤدي إلى تمايز أقوى ووصول أفضل للعملاء وتأثير أعلى على المبيعات.

وللحديث بقية

الدكتور ياسر فرغلي، رئيس تنفيذي سابق ومدير عام لشركات دولية ومحلية، تمتد خبرته لأكثر من ثلاثون عامًا في منطقة الشرق الأوسط في مجالات التسويق والمبيعات وإدارة الشركات، حاصل على بكالوريوس صيدلة من جامعة الاسكندرية وشهادة في التسويق من المعهد الأوربي لإدارة الأعمال بفرنسا، «INSEAD»، كما أنه محاضر في كلية الأعمال بالجامعة الأمريكية بالقاهرة .

للتواصل مع الكاتب: yfarghal@yahoo.com