Artefact的全新电子书， 《医疗保健领域中代理式人工智能的优势：加速制药行业以医疗保健专业人员为中心的营销，从洞察到成果》一书中指出，代理型人工智能是解决这些挑战的重要突破。传统生成式人工智能侧重于内容创作，而代理型人工智能则能够采取行动。它接收目标和约束条件，进行战略性推理，并在合规要求和经批准的数据源的框架内自主执行任务。代理型人工智能将人工智能从生产力工具提升为业务绩效引擎。
显然，自主人工智能（agent-based AI）即将重塑营销、医疗互动、合规管理以及销售模式。这并非遥不可及的未来概念，它已经在为全球企业带来可量化的投资回报。率先采用该技术的企业，将在利用数据推动增长方面获得长期优势。
“采用主动型人工智能的组织将大幅缩短药物上市周期，并在速度和效率方面获得关键优势。那些行动迟缓的组织，则有风险在未来——一个由自主、个性化且合规的商业运营所定义的时代——中落后于人。 ”——托马斯·菲莱尔（Thomas Filaire），人工智能解决方案全球负责人， Artefact
为何医疗保健必须超越传统人工智能。
生成式人工智能带来了立竿见影的生产力提升：内容创作更高效、翻译工作流程更顺畅、分析仪表盘功能更丰富。但除非医疗保健高管们转向由人工智能驱动执行的模式，否则他们现在将面临收益递减的局面。
有三股市场力量促使这一转变变得迫在眉睫：
- 数据增长速度已超过人类处理能力：跨渠道的每一次交互都会产生新的信息：医疗保健专业人员的行为数据、理赔信息、电子健康记录（EHR）衍生的洞察、客户关系管理（CRM）操作、实地活动以及全渠道触发事件。人类无法以所需的速度对如此庞大的数据量进行整合或采取行动。
- 商业压力与日俱增：如今要想成功推出产品，必须提供高度个性化的客户旅程和具有科学依据的互动体验。传统的大规模内容投放加零星实地拜访的模式，已不足以推动市场份额的增长。
- 合规性仍是瓶颈：医疗、法律和监管（MLR）审查会导致数周的延误。结果是，内容往往在送达客户手中时已过时。
代理式人工智能通过让企业能够以市场速度而非审批周期速度运作，从而解决了这些限制。
使自主人工智能与众不同的五大能力。
具有自主性的AI系统超越了传统的生成式模型。它们不仅能生成输出结果，还能追求目标。其优势在于将自主行为与实现这一能力的技术架构相结合。
- 自主决策的示例：一个智能体监控医疗保健专业人员（HCP）的互动数据，识别响应率较低的群体，并在无需人工干预的情况下自动调整沟通频率或渠道组合。
- 战略推理示例：一名业务代表分析处方趋势、药品目录覆盖情况及竞争对手动态，随后针对每类医疗保健专业人员群体，推荐最优的下一步行动方案。
- 情境理解与记忆的示例：智能体能够记住之前的接触点，并根据每位医疗保健专业人员的专科领域、渠道偏好以及过往互动行为，为其量身定制医疗内容。
- 自适应协调的示例：一个代理负责管理内容审批工作流，另一个触发符合规定的数字互动，而第三个则监控实时反馈——所有环节均保持同步，以确保符合医疗、法律和监管（MLR）要求，并优化覆盖范围。
- 可操作性执行示例：一名业务代表通过 Veeva CRM 发起 HCP 电子邮件营销活动，追踪打开率和点击率，并根据观察到的响应模式调整受众细分或发送时机。
自主人工智能系统并非取代人类，而是实现“最后一公里”的自动化：在人类制定战略并进行监督的同时，将数据洞察转化为行动。智能代理能够快速执行任务并持续优化。对于习惯于谨慎创新周期的领导者而言，这标志着思维方式的重大转变。唯有高管层的指导，才能在商业、医疗、IT和合规团队之间协调并推动这一级别的变革。
“在推动效益、收入和效率方面，人工智能在商业领域的应用所产生的影响，可能与在研发领域一样深远——甚至更为显著。 ”——罗氏全球商业数据科学与人工智能负责人弗洛朗·哈森
自主人工智能如何为企业创造价值。
代理式人工智能正在医疗运营的四个核心领域展现其影响力。每个领域都有一个注重实际应用的典型案例，这些案例已为早期采用者带来了可量化的投资回报。
1) 市场调研：从静态报告到实时情报
重点应用场景：快速测试和优化营销活动
营销团队由此形成了新的运作节奏。与以往受季度审批和手动设置限制的规划周期不同，营销人员现在可以持续开展受控实验，根据实时数据进行优化，并仅在内容被证实有效时才予以发布。这不仅降低了成本，还发掘了原本可能错失的增长机遇。
- 试点测试中成本最高可降低90%
- 更快地发现有效的信息和受众群体
- 在竞争激烈的市场中展现更强的敏捷性
“如今，借助这类人工智能工具，我们只需花费约7,000美元，就能在12到24小时内完成营销活动的测试。相比之下，旧方法需要8到10周时间，且成本高达10万到15万美元，因此很难再回到过去。 ”莫德纳欧洲市场总监杰里米·波德塞夫
2) 内容开发与验证
重点应用场景：自动化预审与加速医学评审
机器学习审查（MLR）团队仍是科学可信度的把关者，但自动化工具消除了重复的格式调整和验证工作。自动预检查能及早识别风险，而可追溯的推理过程则在不影响合规性的前提下加快了审批流程。
- 评审周期缩短高达60%
- 减轻医学审稿人的工作负担
- 更有信心的合规治理
“尽管仍处于试点阶段，但MLR审查项目的初步结果令人鼓舞：100%的用户表示满意，并反馈称节省了时间，且MLR迭代次数有所减少。 ”——玛丽·莫里斯-莫兰（Marie Morice-Morand），安进公司创新、全渠道及培训副总监
3) 营销活动执行与全渠道互动
重点应用场景：“Turing”——赛诺菲为医疗保健专业人员打造的“下一步最佳行动”辅助工具
Agentic AI 整合了行为洞察、渠道偏好和治疗数据，为每位医疗保健专业人员提供个性化的互动体验。与千篇一律的营销活动不同，每位医生都会根据实时市场动态和治疗相关性，获得恰如其分的科学内容。
- 基于经过验证的科学数据的个性化方案
- 更高的参与率和更强的教育相关性
- 持续的反馈循环使系统随着时间的推移不断得到改进
“Turing 真正成为了我们销售代表的得力助手。通过将人工智能建议直接嵌入他们的 CRM 系统，我们使他们能够在恰当的时机向合适的医疗保健专业人员传递恰当的信息，从而实现了 10:1 的投资回报率。 ”——玛丽昂·杜马斯（Marion Dumas），赛诺菲全渠道业务全球负责人
单个用例能够推动特定团队更快地前进。当它们协同运作时，便构成了一个企业引擎，使战略与执行得以实时协同，从而同时提升投资回报率、合规性及客户体验。
4) 销售赋能与现场支持
重点应用场景：销售代表辅导、备课及 CRM 自动化
接触医疗专业人员的渠道有限，每一分钟都至关重要。业务专员会根据每位医疗专业人员的科研兴趣、过往互动情况以及患者特征，为销售代表制定量身定制的沟通方案。此外，他们还会实现拜访报告的自动化，并提出后续行动建议。
- 更多有助于增强科学信任的相关对话
- 减少行政工作量，提升客户关系管理（CRM）数据质量
- 在重点客户中获得更高的市场声量
“每次[医疗保健专业人员]的拜访都是一个关键机会，要求销售代表做好充分准备。这就是人工智能的强大之处。 ”——萨伯·达西（Saber Daassi），优时比制药（UCB Pharma）全球数字与数据负责人
高管层在实现规模化过程中必须解决的问题。
接受采访的高管们一致认为，技术并不是最难的部分。成功取决于：
- 数据准备：互操作性、结构化分类法以及对真实世界数据和客户关系管理（CRM）数据的访问至关重要。
- 治理与风险框架：代理式人工智能必须仅基于经批准的数据源运行，并具备可审计性及人工监督机制。
- 运营模式的转变：角色定位随之演变。市场营销策略师的工作重心从制作宣传材料转向统筹协调系统。医疗团队则专注于科学验证，而非运营流程。
- 组织层面的统一：人工智能素养必须成为标准。罗氏已将人工智能培训列为全公司范围内的强制性要求。
如果没有高层的鼎力支持，试点项目就会陷入孤立无援的境地，进展停滞不前；有了支持，转型才能成为系统性的变革。
采用具有能动性的AI所带来的经济价值。
采用该方案的企业在多个维度上都展现出了显著的经济效益，包括更高的产品上市成效、更快的反馈循环、跨渠道参与度指标的提升，以及更快速、更完善的合规性、整体生产力的提高，以及在竞争激烈的市场中更精准地锁定“增长点”的能力。
一旦具有自主能力的AI系统实现端到端互联，它们便能产生倍增效应：更智能的数据、更优的结果以及更快的学习周期。
其影响不仅限于效率，更波及营收增长。那些在企业层面部署主动型人工智能的公司，在客户获取、客户留存以及客户终身价值方面都将超越同行。
人类与人工智能之间的新伙伴关系。
医疗保健依赖于信任。这一点永远不会改变。改变的是高技能人才如何利用时间。重复性任务、合规检查和实验设置已由自动化系统接管。人类的专业知识则集中应用于真正重要的领域：
- 制定差异化战略
- 深化科学传播
- 与医疗保健专业人员建立更紧密的关系
- 加快疗法的推广
- 改善患者预后
制药营销的未来在于协作，人类与人工智能代理将通力合作，将洞察转化为行动。代理式人工智能并非取代营销人员，而是拓展他们的能力，整合此前分散的工作流程，并赋能团队以产生更大的影响力。
未来的一项战略要务。
主动式人工智能（Agentic AI）不仅仅是现有系统的升级。它标志着制药和医疗组织在思维方式、运营模式及竞争策略上的根本性转变。那些在明确的治理框架和明确的人为责任机制下，循序渐进地推进应用的企业，将更有能力提升整体运营效率，并最终更好地服务于医疗专业人员，增强患者参与度。
这种影响已初见端倪：客户互动周期缩短、数据洞察更深入、合规保障更强，以及营销和外勤活动带来的回报更高。随着科学复杂性的增加和客户期望的提升，现在就采用主动型人工智能的企业将获得持久的竞争优势。此刻正是将人工智能从一项充满前景的创新转变为业务绩效核心引擎的关键时刻。
