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In der Pharmaindustrie und den Biowissenschaften ist der Bedarf an Medical Writing stetig gestiegen. Patente sind ausgelaufen, regulatorische Standards haben sich rasant verändert, und die Ausgaben für Forschung und Entwicklung sind kontinuierlich gewachsen. Daher hat sich die Notwendigkeit entwickelt, medizinische Inhalte fortlaufend anzupassen, zu erstellen, zu pflegen und zu aktualisieren.
Medizinisches Schreiben ist ein hochspezialisiertes Fachgebiet, das sowohl das Verfassen von Inhalten als auch die klinische Forschung umfasst. Dabei entstehen gut strukturierte wissenschaftliche Publikationen wie klinische Forschungsarbeiten, Webinhalte für die Gesundheitsbranche, Fachzeitschriften und vieles mehr. Diese Texte richten sich an ein breites Publikum – von Laien bis hin zu medizinischen Fachleuten.
Da in vielen Branchen zunehmend auf Automatisierung gesetzt wird, versucht sich auch die Branche für medizinisches Schreiben anzupassen und nutzt innovative Lösungen, die den Prozess erleichtern.
Lösungen der nächsten Generation für das medizinische Schreiben
Medical Writing Automation (MWA) ist ein Rahmenwerk, das Techniken und Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und der natürlichen Spracherzeugung (Natural Language Generation, NLG) zur Erstellung von Inhalten nutzt. Künstliche Intelligenz (KI) hat große Fortschritte bei der Erstellung, Verarbeitung und Auswertung von Texten gemacht. Diese KI-gestützten Systeme können den Kontext verstehen und eine geeignete Terminologie vorschlagen. Diese Technologie ist auch bei der Erstellung von leicht verständlichem Material hilfreich. Bei korrekter Programmierung zeigt ein Computer keinerlei Voreingenommenheit. Er liefert seine Vorhersagen und Empfehlungen basierend auf seinem Training. Medical Writer können die Computerinnovation und den Aufstieg der KI in den Bereichen NLP und NLG bei der Erstellung medizinischer Dokumentationen zu ihrem Vorteil nutzen.
Wie funktioniert das?
NLP ist ein Prozess aus fünf (05) Schritten: Er beginnt mit der Identifizierung und Analyse der Wortstruktur, der Grammatikprüfung, der sinnvollen Anordnung der Wörter, der Ermittlung der genauen Wörterbuchbedeutung, der Verknüpfung dieser Satzbedeutung mit dem vorhergehenden Satz und schließlich der Neuinterpretation der eigentlichen Satzbedeutung. NLG ist der Prozess, bei dem aus einer internen Darstellung heraus sinnvolle Phrasen und Sätze in Form natürlicher Sprache generiert werden. Dies umfasst die Textplanung, die Satzplanung und die Textrealisierung.
Wie lässt sich diese Methodik beim medizinischen Schreiben anwenden?
In Kombination mit NLP und NLG extrahiert KI automatisch Informationen aus einer Vielzahl von Datensätzen, unabhängig davon, ob diese strukturiert oder unstrukturiert sind. Sie analysiert die extrahierten Daten, um den Inhalt und den Kontext zu verstehen und zu kategorisieren, und speichert diese Daten in einem dynamischen semantischen Modell. Die folgende Darstellung zeigt, wie NLP und NLG den Prozess des Medical Writing unterstützen und ihn dadurch nahtlos gestalten.
Um den Anforderungen verschiedener Beteiligter im Bereich der Biowissenschaften gerecht zu werden, passt die Lösung Informationen und Kontexte von Materialien an, wenn diese wiederverwendet oder umfunktioniert werden sollen. Sie verwaltet eine Datenbank, die sich bequem über natürliche Sprache durchsuchen lässt. Darüber hinaus wird eine Auswirkungsanalyse durchgeführt, um das Änderungsmanagement bei jeder Bereitstellung oder Aktualisierung neuer Inhalte zu verbessern.
MWA ist besonders hilfreich bei sich wiederholenden Abläufen mit einem hohen Grad an Redundanz. Die meiste Zeit und Arbeit bei der Erstellung dieser Dokumente fließt in das Zusammentragen von Daten aus bereits vorhandenen Quellen (wie Studienprotokollen, Abbildungen, Tabellen und statistischen Analysen) und deren Anordnung unter den entsprechenden Überschriften. Die folgende Abbildung verdeutlicht, wie KI/NLP-Lösungen den Zeitaufwand im Vergleich zum herkömmlichen Ansatz um 50 bis 80 % reduzieren können.
Obwohl das Fachwissen von Medizinautoren nicht zwingend erforderlich ist, ist ihre Unterstützung bei der Überarbeitung des fertigen Artikels und für eine fachkundige wissenschaftliche Einordnung sehr wertvoll. Zudem können Einreichungen und Zulassungen beschleunigt werden, da komplexe Dokumente in einem Bruchteil der üblichen Zeit (Tage statt Wochen) erstellt werden, was das Budget schont. Die Möglichkeiten erweitern sich ständig, sodass die Lösung auch für Dokumente eingesetzt werden kann, die ein höheres Maß an redaktioneller Expertise erfordern, wie etwa begutachtete Fachartikel, Abstracts oder Poster.
Einführung der Automatisierung im medizinischen Schreiben
Mehrere Unternehmen setzen mittlerweile KI-Lösungen wie NLP ein, um zeitaufwändige und mühsame herkömmliche Schreibprozesse zu automatisieren. Da diese Unternehmen die Bedeutung der Automatisierung im Bereich des Medical Writing erkannt haben, stimmen sie der Tatsache zu, dass KI-Lösungen bis zu 80 % der Arbeitszeit von Medical Writern einsparen und große Datenmengen in wenigen Minuten verarbeiten und bearbeiten können. Unternehmen verfolgen bei der Automatisierung einen zweigleisigen Ansatz. Entweder entwickeln sie interne Automatisierungskapazitäten für die Qualitätskontrolle, Datenstrukturierung, -analyse und Dokumentenerstellung oder sie gehen Partnerschaften mit Unternehmen ein, die über entsprechende Automatisierungsplattformen verfügen.
Da die Branche bei der Einführung der Automatisierung im Medical Writing kontinuierlich voranschreitet, gehen wir bei Freyr Hand in Hand mit dieser Entwicklung und setzen neue Technologien ein, um Ihre Arbeit zu erleichtern und in kürzerer Zeit qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Durch eine Partnerschaft mit Freyr stellen Sie sicher, dass Sie hochwertige Dokumente erhalten und diese direkt beim ersten Mal fehlerfrei sind. Wenden Sie sich an Freyr, um mehr über unsere Kompetenzen im Bereich Medical Writing zu erfahren.
