Veeva: Das Arztgespräch als Datenquelle

Freitextnotizen aus Außendienstgesprächen können mit KI auswertbar werden und Einblicke in Behandlungsbarrieren, Stimmungen und den Stand der Produktakzeptanz liefern. Veeva-Experte Florian Schnappauf über Commercial Evidence und die Rolle, die KI in der Arztkommunikation spielen kann.

Health Relations: Die Meldungen rund um AI überschlagen sich; ich behaupte, es ist schwer, dranzubleiben und zu durchschauen, was von der Technologie tatsächlich relevant ist und was nicht.

Florian Schnappauf: Das ist eine extrem spannende, aber noch sehr junge Technologie. ChatGPT von OpenAI ist gerade einmal drei Jahre alt. Ich vergleiche das gern mit der Einführung des Internets. Das hat unglaublich viel verändert, auch für die Pharmaindustrie. Vorher gab es keine Brand-Websites, keine E-Mail, keine Videokonsultationen. Es hat auch verändert, wie Produkte im Medizinbereich auf den Markt gebracht werden. Wir bei Veeva glauben, dass AI einen ähnlichen Einfluss haben wird – auf die Welt insgesamt, aber besonders auf den Pharmabereich, weil sie völlig neue Möglichkeiten eröffnet.

Health Relations:Das klingt positiv – und positiv klingen auch die Daten, die Sie jüngst in einer Pressemitteilung veröffentlicht haben. Dass KI-gestützte Berichte im Außendienst auf Basis unstrukturierter, compliance-konformer Freitextnotizen in 65 Prozent der Fälle konkretere Behandlungsbarrieren aufzeigen, die in herkömmlichen Berichten unsichtbar geblieben wären. Wie sind Sie an diese Daten gekommen, wie haben Sie sie ermittelt?

Florian Schnappauf: Wir haben Ende vergangenen Jahres unsere ersten AI-Tools im kommerziellen Bereich auf den Markt gebracht. Das als Basis. Wir sind gerade mit vielen Kunden auf der spannenden Reise, diese Tools einzuführen. Mit denjenigen, die sie bereits nutzen und erste Ergebnisse erzielen, haben wir zusammengearbeitet, uns die Erkenntnisse gemeinsam angesehen – und sind so zu den zitierten Zahlen gekommen. Zum ersten Mal ist es möglich, den Freitext aus den Gesprächen wirklich mitzunehmen. Dadurch entstand eine große Vielzahl an Einblicken in die Realität von Ärztinnen und Ärzten.

Health Relations: Und was genau ist der Effekt?

Florian Schnappauf: Die Einblicke des Außendiensts, die im CRM-System dokumentiert werden, sind bisher limitiert. Normalerweise handelt es sich um Datum und Uhrzeit des Besuchs, der Name des Arztes / der Ärztin, das Medizinprodukt, über das gesprochen wurde, und vielleicht eine Key Message, meist aus Dropdowns ausgewählt. Manche Firmen ergänzen weitere Pick-Listen, aber mehr ist es in der Regel nicht. Erstaunlich. Da unterhalten sich zwei Menschen teils länger über ein anspruchsvolles Medizinprodukt und bei der Pharmafirma kommt relativ wenig an. Warum? Weil wir in einer hochregulierten Industrie arbeiten, aus guten Gründen. Die Life-Science-Industrie ist sehr risikoavers und will kein Compliance-Risiko eingehen. Deshalb hieß es lange: keine Freitextfelder. Jetzt erlaubt AI es, in Echtzeit zu kontrollieren, ob in diesen Freitextfeldern Compliance-Verstöße landen. Genau das ermöglichen unsere Agenten.

 Health Relations: Zurück zu den Datenquellen. Jene Zahlen, die Veeva publizierte, haben also eher eine qualitative als quantitative Basis.

Florian Schnappauf: So würde ich es sagen. Der wichtige Punkt ist: Die 65 Prozent sind das Erste, was wir gefunden haben. Die Zahl mag sich nach oben oder unten bewegen, wenn wir mehr Daten sammeln. Entscheidend ist: Vorher war dieser Wert null oder nahezu null.

„From data to insight to action. Diese Kette müssen Firmen jetzt deutlich stärker ablaufen lassen.“

Health Relations: Gibt es weitere Erkenntnisse dazu, wie groß der Anteil jener Ärztinnen und Ärzte ist, bei dem es dank der erkannten Handlungsbarrieren zu einem Return on Investment kam?

Florian Schnappauf: Dafür ist es noch zu früh, weil der Prozess erst durchlaufen muss, bevor er sich auf Umsatz- und Profitzahlen durchschlägt. Aber, um die 65 Prozent noch zu erweitern: Wir haben tiefer in die Daten geschaut. Zwei sehr spezifische Einblicke, die unsere Kunden gewinnen, betreffen erstens das Thema Sentiment. Es gibt unter Ärzten diese sogenannten Sentiment-Analysen: Was denken Ärztinnen und Ärzte von der Pharmafirma, was vom spezifischen Produkt? Dafür wird viel Marktforschung betrieben, hier kommen diese Einblicke direkt aus den Konversationen. Das zweite Konzept ist die sogenannte Adoption Ladder: Wo steht der Arzt für dieses Produkt? Ist er noch naiv, kennt es also kaum, ist er bereits Unterstützer oder aktiver Verschreiber? Auch dafür gibt die Industrie viel Geld und Marktforschung aus. Jetzt können die Pharmafirmen das aus erster Hand verstehen, mit ihren eigenen Daten.

Health Relations: Welche Kompetenzen brauche ich im Team, um das Potential zu sehen?

Florian Schnappauf: Die beispielsweise auf der Website generierten Einblicke müssen ihren Weg zum Marketing finden, von dort zu den Agenturen, die üblicherweise die Materialien erstellen, und wieder zurück zu den Vertriebsmitarbeitern oder dem medizinischen Personal, die mit den Ärzten sprechen. Ich brauche also die Möglichkeit, das zentral zu sammeln, und dann die Zusammenarbeit all dieser Funktionen, damit diese Kette abläuft. Genau das funktioniert in den meisten Firmen noch nicht gut. Denn die Website hängt beim Marketing oder bei der Brand, und die Durchgängigkeit dieser Information, dass sie anderswohin fließen kann, ist oft nicht gegeben. Noch spannender wird es, wenn der Arzt keine Antwort bekommt. Dann ist das eigentlich ein Goldstück: Hier gibt es eine Frage, auf die ich eine Antwort bräuchte, aber keine habe – warum? Vielleicht hat bisher niemand daran gedacht, und wir können schnell eine Antwort zusammenstellen. Oder ich muss zurück in die klinische Entwicklung und meine Daten erneut ansehen, um eine medizinisch-wissenschaftlich fundierte Antwort formulieren zu können. Oder ich muss womöglich meine Phase-IV-Folgestudie mit einer neuen Fragestellung versehen.

Health Relations:Es braucht also neue Prozesse und durchgängige Kommunikation. Braucht es auch eine noch stärkere Fragmentierung des Wissens im Marketing, im Außendienst?

Florian Schnappauf: Im Gegenteil, es braucht mehr Zusammenarbeit dieser Funktionen. Zunächst muss man sich einig werden, worüber man eigentlich spricht. Der Vertrieb schaut auf einen Arzt und sagt: Das ist mein Customer, mein HCP. Das Marketing schaut auf dieselbe Person und sagt: Das ist mein Target. Die Klinik schaut darauf und sagt: Das ist mein Principal Investigator in meinem Trial. Jeder betrachtet dieselbe Person, nennt sie anders, segmentiert sie anders, denkt über andere Charakteristika nach. Am Ende ist es dieselbe Person. Wenn das Ziel ist, dieser Person eine gute Erfahrung mit der Pharmafirma zu geben und die richtigen Antworten zu liefern, müssen all diese Funktionen zusammenarbeiten und ein gemeinsames Bild dieses Kunden haben. Das ist einer der Kern-Gaps, eine der Kernschwachstellen in der Zusammenarbeit der Pharmafirmen.

Health Relations:Sie sagen, eine Website sei ein hohes Gut für eine Brand, auch im pharmazeutischen Bereich. Zugleich stellt der Verbraucher – wie auch viele Ärztinnen und Ärzte – seine Frage inzwischen vielleicht gar nicht mehr gezielt auf einer Website, sondern generell einer KI. Wir stellen teils eine schwächelnde Markenbindung fest, und Usability schlägt oft Datensicherheit. Wie erreiche ich es, dass diese Menschen überhaupt auf die Website kommen oder eine Markenbindung entwickeln?

Florian Schnappauf: Die Website ist wertvoll, aber nur ein Kanal für den Kontakt zwischen Arzt und Pharmaindustrie. Ich habe verschiedene Kanäle – Website, Vertriebsteam, medizinisches Team, Marketing mit E-Mails, Videochats –, um mit dem Arzt in Kontakt zu treten, und sie haben unterschiedliche Wertigkeiten. Das persönliche Gespräch ist wahrscheinlich am höchsten zu bewerten. Aber ich bin nicht darauf fixiert, alle Ärzte auf meine Brand-Website zu bekommen. Es geht darum, den Arzt dorthin zu bringen, wo er sein möchte, wo es für ihn am wertvollsten ist. Die Kernfrage lautet dann: Wie bekomme ich die richtige Information in diesen Kanal und wie nutze ich das, um die Reise weiterzuführen? Das Stichwort ist GEO, Generative Engine Optimization.

„Anstelle der Pharmafirma und des Marketing-Teams würde ich mich auf die Suche nach diesen Daten begeben, etwa nach denen aus dem Vertrieb: Nutzungsdaten zu den Unterlagen, die mit den Ärzten besprochen werden, Besuchsdaten, vielleicht schon vorhandene Einblicke aus den Besuchen“

Health Relations:Was ist der häufigste Fehler, den Sie bei Unternehmen sehen, die mit der Einführung von KI in ihrer Kundenkommunikation begonnen haben oder gerade beginnen?

Florian Schnappauf:„Fehler“ ist ein starkes Wort, ich würde eher von Verbesserungsmöglichkeiten sprechen. Gerade weil wir sehr früh im Prozess sind, in der hochregulierten Pharmaindustrie noch etwas früher. Ich bekomme heute viel mehr Daten. Was fange ich damit an? Das Thema Analytics spielt eine deutlich wichtigere Rolle, um diesen Datenschatz zu heben. From data to insight to action. Diese Kette müssen Firmen jetzt deutlich stärker ablaufen lassen. Die Datengrundlage, auf der das Ganze läuft – AI generell –, ist in vielen Firmen nicht sehr solide. Es gibt große Datensilos. Damit meine ich nicht nur die Einblicke aus den Arztgesprächen, sondern generell die Datenverfügbarkeit rund um den Arzt, um Verkaufszahlen, um Marketing, Targeting und Segmentierung. Diese Daten sitzen oft in Silos. Sie zusammenzubringen und gemeinsam auszuwerten, wird sehr wertvoll sein. Gerade Firmen mit langer Historie tun sich damit schwerer, weil es ein großer Aufwand ist, eine saubere Datengrundlage zu schaffen, auf der man dann mit AI arbeiten kann. Das ist eine der Hauptherausforderungen für die Pharmaindustrie.

Health Relations: Das heißt, die größte Schwachstelle bei der Implementierung möglichst effizienter KI-Systeme in der Kommunikation ist gar nicht der Skill der Mitarbeitenden, sondern vielmehr die Zusammenführung dieser Skills und der einzelnen Abteilungen?

Florian Schnappauf: Ja, das würde ich unterschreiben. Die Mitarbeitenden müssen sich natürlich an die neuen Werkzeuge gewöhnen. Aber wenn die Werkzeuge gut gemacht sind, machen sie es den Mitarbeitenden einfacher. Wenn Sie und ich ChatGPT nutzen, ist die Nutzung sehr einfach. Genauso sollte es im Pharmakontext sein: Die Werkzeuge sollten einfach und intuitiv sein.

Health Relations: Einem Unternehmen, das sich jetzt mit KI in der Arzt-Ärztinnen- bzw. Healthcare-Professional-Kommunikation auseinandersetzt, was würden Sie ihm als allerersten Schritt raten?

Florian Schnappauf:Die meisten Unternehmen haben bereits sehr wertvolle Daten irgendwo liegen – das Problem ist, dass sie sie nicht nutzen. Anstelle der Pharmafirma und des Marketing-Teams würde ich mich auf die Suche nach diesen Daten begeben, etwa nach denen aus dem Vertrieb: Nutzungsdaten zu den Unterlagen, die mit den Ärzten besprochen werden, Besuchsdaten, vielleicht schon vorhandene Einblicke aus den Besuchen. Daraus lässt sich so vieles ableiten, das für das Marketing spannend sein kann – da würde ich starten. Irgendwann kommt der Punkt, an dem ich das institutionalisieren muss, weil ich solche Daten am liebsten laufend, möglichst in Echtzeit bekommen möchte – dann reden wir über Technologieprodukte.

Health Relations: Wenn ich etwas implementiere oder mich auf die Suche nach Daten begebe, stelle ich langfristige Weichen. Eigentlich sollten sich Unternehmen für diese Überlegung Zeit nehmen. Haben sie diese?

Florian Schnappauf:Wir kommen jetzt in die Phase, in der die Frage nach dem Mehrwert immer stärker gestellt wird, und nicht mehr nur „Wir müssen AI machen, weil alle AI machen“. In der breiteren Industrie, jenseits von Pharma, gab es den sogenannten Token-Maxing-Trend: Unternehmen haben ihren Mitarbeitenden gesagt, sie sollten so viel AI nutzen wie möglich, in der Hypothese, am Ende komme schon irgendein Wert heraus. Dann hat man gesehen, dass das erhebliche Kosten verursacht, denn AI ist nicht kostenlos. Jetzt sind wir im Gegentrend: Token-Minimization ist das neue Schlagwort, viele Unternehmen reglementieren die AI-Nutzung ihrer Mitarbeitenden, nicht mehr „for free“ und nicht mehr die teuersten Modelle. Die Pharmaindustrie ist, weil sie reguliert ist, im Konsumieren neuer Technologien manchmal etwas langsamer, was jetzt fast ein Vorteil ist, weil die Frage von vornherein lautet: Wenn ich AI einführe, was bringt mir das am Ende, wenn ich dafür Tokens bezahlen muss?