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In den Sektoren Pharmazeutik und Biowissenschaften ist der Bedarf an medizinischem Schreiben stetig gestiegen. Patente laufen aus, die gesetzlichen Normen haben sich schnell geändert, und die Ausgaben für Forschung und Entwicklung sind ständig gestiegen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, medizinisches Material kontinuierlich anzupassen, zu erstellen, zu pflegen und zu aktualisieren.
Medical Writing ist ein hochspezialisiertes Fachgebiet, das die Kunst und Wissenschaft des Schreibens von Inhalten und der klinischen Forschung umfasst. Es umfasst die Erstellung gut strukturierter wissenschaftlicher Ressourcen wie klinische Forschungsarbeiten, Webinhalte für die Gesundheitsbranche, Zeitschriften, Journale usw. Diese Texte können von jedem gelesen werden, vom Laien bis zum hochqualifizierten medizinischen Fachmann.
Da es in verschiedenen Branchen eine stetige Verlagerung hin zur Automatisierung gibt, versucht auch die medizinische Schreibbranche, sich dieser Situation anzupassen und setzt auf innovative Lösungen, die den Prozess erleichtern können.
Lösungen der nächsten Generation für Medical Writing
Medical Writing Automation (MWA) ist ein Framework, das die Techniken und Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der natürlichen Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) nutzt, um Inhalte zu generieren. Künstliche Intelligenz (KI) hat bei der Erstellung, Verarbeitung und Auswertung von Texten große Fortschritte gemacht. Diese KI-gestützten Engines können den Kontext verstehen und geeignete Terminologie vorschlagen. Die genannte Technologie ist auch bei der Erstellung intuitiver Materialien hilfreich. Bei richtiger Programmierung zeigt ein Computer keine Voreingenommenheit. Basierend auf seinem Training bietet er Vorhersagen und Empfehlungen an. Medizinische Autoren können Computerinnovationen und den Aufstieg der KI in den Bereichen NLP NLG bei der Erstellung medizinischer Dokumentationen zu ihrem Vorteil nutzen.
Wie funktioniert das?
NLP ein fünfstufiger Prozess, der mit der Identifizierung und Analyse der Wortstruktur beginnt, die Grammatik überprüft, die Wörter sinnvoll anordnet, die genaue Wörterbuchbedeutung der Wörter ermittelt, diese Bedeutung des Satzes mit dem unmittelbar vorangehenden Satz in Beziehung setzt und schließlich die tatsächliche Bedeutung des Satzes neu interpretiert. NLG ist der Prozess der Generierung sinnvoller Phrasen und Sätze in Form natürlicher Sprache aus einer internen Darstellung. Er umfasst Textplanung, Satzplanung und Textrealisierung.
Wie kann diese Methodik in der medizinischen Fachliteratur angewandt werden?
KI extrahiert in Verbindung mit NLP NLG automatisch Informationen aus einer Vielzahl von Datensätzen, unabhängig davon, ob diese organisiert oder unstrukturiert sind. Anschließend analysiert sie die extrahierten Daten, um den Inhalt und Kontext zu verstehen und zu kategorisieren, und speichert die Inhalts- und Kontextdaten in einem dynamischen semantischen Modell. Nachfolgend wird dargestellt, wie NLP NLG den medizinischen Schreibprozess unterstützen und ihn so nahtlos gestalten.
Um den Anforderungen der verschiedenen Interessengruppen im Ökosystem der Biowissenschaften gerecht zu werden, ändert MWA die Informationen und den Kontext des Materials, wenn es wiederverwendet oder wiederverwertet werden soll. Die Lösung enthält eine Datenbank mit Daten, die sich bequem mit Abfragen in natürlicher Sprache durchsuchen lassen. Darüber hinaus wird eine Auswirkungsanalyse durchgeführt, um das Änderungsmanagement zu verbessern, wenn neue Inhalte zur Verfügung gestellt oder aktualisiert werden.
MWA ist besonders hilfreich für wiederholte Vorgänge mit einem hohen Grad an Redundanz. Der größte Teil der Zeit und Arbeit, die in die Erstellung dieser Dokumente fließt, wird für das Sammeln von Daten aus bereits vorhandenen Quellen (wie Studienverfahren, Abbildungen, Tabellen und statistischen Analysen) und deren Organisation unter den entsprechenden Abschnittsüberschriften aufgewendet. Die folgende Abbildung erklärt, wie dieNLP im Vergleich zum herkömmlichen Ansatz 50 bis 80 % Zeit einsparen können.
Auch wenn das Fachwissen eines medizinischen Redakteurs nicht unbedingt erforderlich ist, ist seine Unterstützung doch wertvoll, wenn es darum geht, den fertigen Artikel zu verfeinern und eine fachkundige wissenschaftliche Interpretation anzubieten. Sie kann auch die Einreichung und Zulassung von Arzneimitteln beschleunigen, indem sie komplexe Dokumente in einem Bruchteil der Zeit erstellt, die sie normalerweise benötigen (Tage statt Wochen), was sich positiv auf das Budget auswirkt. Die Möglichkeiten des Systems werden ständig erweitert, und es kann zur Erstellung von Dokumenten verwendet werden, die ein höheres Maß an redaktionellem Fachwissen erfordern, wie z. B. Peer-Review-Artikel, Abstracts oder Poster.
Einführung der Automatisierung in der medizinischen Redaktion
Mehrere Unternehmen setzen mittlerweile KI-Lösungen wie NLP ein NLP herkömmliche Schreibprozesse zu automatisieren, die zeitaufwändig und mühsam sind. 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 Arbeitszeit von medizinischen Autoren einsparen und große Datenmengen in wenigen Minuten verarbeiten und bearbeiten können. Unternehmen verfolgen zwei (02) Ansätze, wenn es um Automatisierung geht. Entweder entwickeln sie interne Automatisierungsfunktionen für Qualitätskontrolle, Datenstrukturierung, Analyse und Dokumentenerstellung usw. oder sie gehen Partnerschaften mit Unternehmen ein, die über Automatisierungsplattformen verfügen.
Da die Branche zunehmend auf Automatisierung im Bereich Medical Writing setzt, 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 Ihnen hochwertige Dokumente, die auf Anhieb richtig sind. Beratung Freyr , um mehr über unsere Kompetenzen im Bereich Medical Writing zu erfahren.
