核心结论
- 制药品牌评估AI应用时应聚焦结果导向：重点考察其对患者照护质量和品牌绩效的提升作用，而非仅仅关注成本削减效果。
- 有效的AI解决方案需保留人性化接触点：需建立自动化失效时的清晰升级路径，并通过严格的数据治理保护患者隐私。
- 准入管理方必须战略性使用AI：应针对特定品牌挑战制定解决方案，而非为赶潮流盲目采用。
当前几乎所有制药企业的患者服务招标文件(RFP)都包含人工智能(AI)相关问题。但通过对市场准入专家的调研发现，多数企业提问方向存在偏差。在品牌预算紧缩的背景下，关注AI带来的成本节约自然合理，但寻求真实投资回报的企业应在实施方式、成果评估和风险控制方面提出根本性不同的问题。资深技术专家指出，关键区别不在于AI能做什么，而在于明确其适用与禁用场景。
笔者与ConnectiveRx首席技术架构师Steve Randall展开深度对话，探讨AI在患者支持服务领域的演进角色。我们分析了供应商评估、招标流程及内部战略会议中的闭门讨论，归纳出准入专家应对内部/外部团队提出的关键问题。
品牌管理者常被自动化承诺和成本预测吸引，应如何穿透营销话术聚焦核心？
可通过双重视角审视：
- 无可置疑，AI在数据利用方面极具价值，能优化后台流程、文档管理、光学字符识别(OCR)、情感分析、数据异常检测，以及更精准评估共付计划和患者福利的影响。这种应用方式能提升项目质量和输出效率。
- 评估患者服务应用场景时，首要提出："此AI应用是帮助我们实现更优的患者结局，还是仅以更低廉成本达到相同结局？"
若仅以效率指标设计支持方案——自动化所有接触点，最小化人工介入——可能将深度个人化体验异化为交易行为。关键要区分成本导向型自动化与成果导向型增强。
第二个必问题是："我们如何确保AI效率转化为卓越的品牌表现，而不仅仅是成本削减？"
品牌目标应是"文化融合型AI"——增强而非破坏患者照护关系的技术。成功指标应包括依从率、成功的事先授权(PA)和减少的药房弃药现象——而非仅运营节省。
关于患者体验，准入领导者应如何检验AI对医患关系的影响？
可通过两个方向深入考察：
- "您的AI解决方案如何维持构建品牌忠诚度的个人联系？"需关注"文化融合型AI"而非单一解决方案的回应。期望合作伙伴能说明技术如何设计人性价值，强化医患和患者-品牌关系，并阐释AI如何识别需要人工介入的时刻。
- "请展示AI在患者互动中失败的案例及其处理方式"。优质供应商应能提供具体升级案例——如PA审批中患者案例不符合标准模型，或不良反应需超越"联系医生"的实时支持场景。需明确说明当AI达到能力边界时，人类专家如何提供富有同理心的个性化护理。
如何检验供应商真正担责——即明了AI应用边界？
观察其是否同样积极"反向销售"。可提问："您是否曾建议客户避免在某些功能使用AI？能否举例说明？"优质供应商会承认纯自动化应对复杂情况的局限性，并提供在情感敏感或临床复杂情境中推荐人工方案的具体案例。
数据使用应是准入领导者及药企合规部门的重大关切。直接提问："AI将访问哪些患者数据？如何防范剥削性使用？"供应商需阐明对保护性健康信息的处理方式，通过数据隔离维护竞争优势，明确承诺不会将信息提供给公共AI模型。需寻找能详细说明数据治理流程、避免敏感信息进入共享系统的供应商。
准入领导者面临既要成本节约又要保护项目质量的两难，如何平衡？
准入领导者的职责是承担构建最有效项目的可控风险。为此需预问："当AI提供不确定或错误指导时，我们的应急方案是什么？"寻找具备清晰升级流程的供应商。例如PA流程受阻时，若AI缺乏情境意识和程序外处理能力，需有明确的人工干预路径。
最后提问："若必须归纳一个准入专家应自问的AI核心问题，会是什么？"
他的回答直指本质："我们追求AI是因为已确认其能解决特定品牌挑战，还是因为别人都在谈论？"
这正是核心所在。我们已见证AI多年变革制药研发——加速药物发现、优化临床试验、缩短开发周期。但在CEO推动商业化应用时，领导者发现适用于研究的AI方案难以移植到患者服务和市场准入领域。关键问题不在技术能力——而在高度监管、以人为本环境中的业务成果。
归根结底，不要迷恋工具本身——而要追求成果。
作者简介
Chris Dowd现任ConnectiveRx市场发展高级副总裁。拥有近30年从业经历，横跨跨国药企、医疗初创企业和患者支持领域，是患者准入与依从领域的权威行业领袖。
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