伯森最近宣布推出 Decipher Health，这是其新的认知人工智能（AI）产品，旨在优化患者、倡导者、医疗保健提供者、健康决策者和分析师群体之间的传播影响和利益相关者参与度。
这是伯森推出的第三种此类人工智能产品，也是 WPP Open（由 AI 驱动的 WPP 智能营销操作系统）中 PR Studio 不断增长的能力的关键补充。
伯森的 Decipher Health 对包括一般健康、肿瘤学、神经病学、糖尿病、呼吸系统和性健康在内的广泛疾病领域进行了认知 AI 模型训练。它整合了预测可信度和传播力指标。其结果是一个基于可观察、可重复数据的强大框架，用于预测针对医疗保健重点受众群体的不同类型内容的潜在影响。
该解决方案是与认知人工智能公司 Limbik 合作创建的，通过确定受众对特定主题的承诺水平以及与该主题相关的在线内容的可信度，对传播影响进行预测。作为 WPP Open 的一部分，Decipher Health 将提供给所有 WPP 医疗保健客户，这是 Health@WPP 的最新创新成果。
伯森首席创新官查德·拉茨（Chad Latz）表示：“医疗保健领域的信息量可能令正在搜索特定疾病或治疗领域材料的人们感到畏惧，并且充满不准确之处。
“我们创建了这种能力，以近乎确定的方式预测包括可信度和参与度在内的内容对各种医疗保健特定受众可能产生的影响。这确保了我们能够帮助客户通过传播和营销来建立声誉，同时在患者旅程中提供有价值和有效的资源。”拉茨说。
除了信息测试，Decipher Health 还跟踪可能影响医疗保健系统的各种全球宏观主题的影响，包括：经济；药品成本、定价和获取；供应链；多元化、公平和包容（DEI）；可持续性；选举；生殖权利；妇女健康和武装冲突。
“这个工具如此非凡的原因在于我们的受众建模的深度，”伯森全球医疗保健主席布伦娜·特里（Brenna Terry）说。“我们的患者受众细分不仅仅基于典型的人口统计数据，还包括广泛的社会决定因素，这些因素可能使人们更容易或更不容易患上某种疾病并接受信息。深入到如此精确的水平确保我们在正确的时间向正确的人提供正确的内容。
“Decipher Health 使我们能够分析不同关键医疗保健利益相关者在信息接收方面的差距，”特里继续说道。“引起患者共鸣的内容与对医生或分析师产生影响的内容不同。通过 WPP Open，我们可以预测每个受众群体的有效内容，然后开发引人注目的内容，促进与所有利益相关者群体的高影响力沟通。我们现在可以即时获得市场研究结果。”
