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Die Pharma- und Biowissenschaftsbranche verzeichnet einen stetigen Anstieg des Bedarfs an Medical Writing. Patente sind abgelaufen, regulatorische Standards haben sich schnell geändert, und die Ausgaben für Forschung und Entwicklung sind ständig gestiegen. Deshalb ist die Notwendigkeit entstanden, medizinisches Material kontinuierlich anzupassen, zu erstellen, zu pflegen und zu aktualisieren.
Medical Writing ist ein hochspezialisiertes Feld, das die Kunst und Wissenschaft des Verfassens von Inhalten und der klinischen Forschung umfasst. Es beinhaltet die Erstellung gut strukturierter wissenschaftlicher Ressourcen, darunter klinische Forschungsarbeiten, Webinhalte für die Gesundheitsbranche, Fachzeitschriften, Journale usw. Diese Texte können von Laien bis hin zu hochqualifizierten Medizinern gelesen werden.
Da sich in verschiedenen Branchen ein stetiger Trend zur Akzeptanz von Automatisierung abzeichnet, versucht auch die Medical-Writing-Branche, sich dieser Situation anzupassen und setzt zunehmend auf innovative Lösungen, die den Prozess erleichtern können.
Lösungen der nächsten Generation für Medical Writing
Die Automatisierung des medizinischen Schreibens (MWA) ist ein Rahmenwerk, das die Techniken und Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der natürlichen Sprachgenerierung (NLG) nutzt, um Inhalte zu erstellen. Künstliche Intelligenz (KI) hat große Fortschritte bei der Erstellung, Verarbeitung und Analyse von Texten gemacht. Diese KI-gestützten Systeme können den Kontext verstehen und passende Terminologie vorschlagen. Die genannte Technologie ist auch bei der Erstellung intuitiver Materialien hilfreich. Wenn ein Computer richtig programmiert ist, zeigt er keine Voreingenommenheit. Basierend auf seinem Training bietet er seine Vorhersagen und Empfehlungen an. Medizinische Redakteure können die Innovationen in der Computertechnologie und den Aufstieg der KI in den Bereichen NLP und NLG zu ihrem Vorteil nutzen, während sie medizinische Dokumentationen erstellen.
Wie funktioniert das?
NLP ist ein fünfstufiger Prozess: Zuerst werden die Struktur der Wörter identifiziert und analysiert, dann die Grammatik überprüft. Anschließend werden die Wörter sinnvoll angeordnet, ihre genaue Wörterbuchbedeutung ermittelt und diese Bedeutung mit dem vorhergehenden Satz in Beziehung gesetzt. Abschließend wird die tatsächliche Bedeutung des Satzes neu interpretiert. NLG ist der Prozess, bei dem aus einer internen Darstellung sinnvolle Phrasen und Sätze in natürlicher Sprache generiert werden. Dies umfasst die Textplanung, Satzplanung und Textrealisierung.
Wie kann diese Methodik im Medical Writing angewendet werden?
KI, in Kombination mit NLP und NLG, extrahiert automatisch Informationen aus einer Vielzahl von Datensätzen, unabhängig davon, ob diese strukturiert oder unstrukturiert sind. Anschließend analysiert sie die extrahierten Daten, um den Inhalt und Kontext zu verstehen und zu kategorisieren, und speichert diese Daten in einem dynamischen semantischen Modell. Unten sehen Sie eine Darstellung, wie NLP und NLG den medizinischen Schreibprozess unterstützen und ihn somit nahtlos gestalten.
Um den Bedürfnissen verschiedener Akteure im Life-Sciences-Ökosystem gerecht zu werden, ändert MWA die Informationen und den Kontext des Materials, wenn es wiederverwendet oder umfunktioniert werden muss. Die Lösung führt eine Datenbank mit Daten, die bequem mit Abfragen in natürlicher Sprache durchsucht werden können. Zusätzlich wird eine Wirkungsanalyse durchgeführt, um das Änderungsmanagement zu verbessern, wann immer neue Inhalte verfügbar gemacht oder aktualisiert werden.
MWA ist besonders hilfreich für wiederholte Vorgänge mit einem hohen Grad an Redundanz. Der Großteil der Zeit und Arbeit bei der Erstellung dieser Dokumente wird für das Sammeln von Daten aus bereits vorhandenen Quellen (z. B. Studienabläufe, Abbildungen, Tabellen und statistische Analysen) sowie deren Organisation unter den passenden Überschriften aufgewendet. Die Abbildung unten zeigt, wie die KI-/NLP-Lösungen den Zeitaufwand im Vergleich zum traditionellen Ansatz um 50-80 % reduzieren können.
Obwohl die Expertise eines medizinischen Redakteurs nicht unbedingt erforderlich ist, wäre ihre Unterstützung wertvoll, wenn es darum geht, den fertigen Artikel zu verfeinern und eine wissenschaftliche Experteninterpretation anzubieten. Es kann auch die Einreichungen und Marktzulassungen beschleunigen, indem komplexe Dokumente in einem Bruchteil der üblichen Zeit (Tage statt Wochen) erstellt werden, was dem Budget zugutekommt. Seine Fähigkeiten erweitern sich, und es kann zur Erstellung von Dokumenten verwendet werden, die ein höheres Maß an redaktioneller Expertise erfordern, wie z. B. peer-reviewte Artikel, Abstracts oder Poster.
Einführung von Automatisierung im Medical Writing
Mehrere Unternehmen setzen heute KI-Lösungen wie NLP ein, um zeitaufwändige und mühsame konventionelle Schreibprozesse zu automatisieren. Da diese Unternehmen die Bedeutung der Automatisierung im Bereich des medizinischen Schreibens erkannt haben, sind sie sich einig, dass KI-Lösungen bis zu 80 % der Zeit eines medizinischen Redakteurs einsparen und große Datenmengen in wenigen Minuten verarbeiten und manipulieren können. Unternehmen verfolgen bei der Automatisierung zwei (02) Ansätze. Entweder entwickeln sie interne Automatisierungsfähigkeiten für Qualitätskontrolle (QC), Datenstrukturierung, Analyse und Dokumentenerstellung usw., oder sie arbeiten mit Unternehmen zusammen, die Automatisierungsplattformen anbieten.
Während die Branche bei der Einführung der Automatisierung im medizinischen Schreiben Fortschritte macht, gehen wir bei Freyr Hand in Hand mit der Branche und setzen neue Technologien ein, um Ihre Arbeit zu erleichtern und qualitativ hochwertige Ergebnisse in kürzerer Zeit zu liefern. Eine Partnerschaft mit Freyr stellt sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Dokumente erhalten und diese auf Anhieb korrekt sind. Kontaktieren Sie Freyr, um mehr über unsere Kompetenzen im medizinischen Schreiben zu erfahren.
