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AI로 만드는 MLR의 미래: 컨텐츠 승인을 위한 최단 경로

바이오 제약사들은 의료 전문가(HCP)과 다양한 채널에 걸쳐 효과적으로 교류하기 위해 사상 최고치에 달하는 컨텐츠를 제작하고 있습니다.
지난 2023년에는 전년 대비 전 세계적으로 7%, 미국에서는 29% 생산량이 증가했으며, 이러한 속도는 여전히 지속되고 있습니다 (그림 1).
한편, 필드팀은 승인된 컨텐츠 중 77%를 거의 또는 전혀 사용하지 않습니다. 컨텐츠 공급망의 모든 관계자들은 의미 있는 고객 경험을 유도하면서도 비용을 들일 가치가 있는 컨텐츠만을 개발해야 하는 과제에 직면해 있습니다.

1 Healthgrades 2024 Outlook: 제약 마케팅 트렌드
2 Veeva 미국 컨텐츠 벤치마크 데이터, 2023
3 Veeva Vault PromoMats
4 Veeva Pulse Content Metrics, 2023
5 Veeva Pulse Field Trends, 2023

컨텐츠 팀은 관련성 있고 규정을 준수하는 자료를 만들기 위해 고도로 숙련된 의료, 법률 및 규제(MLR) 전문가에게 의존합니다.
그러나 검토자(Reviewer)들의 전문성은 컨텐츠 제작 과정 후반에 가서야 활용됩니다. 이러한 과정은 정체되거나 감소한 검토자 인력과 맞물려 업무에 큰 부담으로 작용합니다. 컨텐츠 제작 과정에서 더 주도적인 역할이나 가시성을 확보하지 못하면, 검토자들은 컨텐츠 물량 증가에 따라 중복적인 검토를 처리하며 병목 현상으로 인식됩니다.

“컨텐츠를 빠르고 효율적으로 출시하려면, 기업들은 MLR을 비즈니스 문제로 인식하고 이를 해결하기 위한 투자에 적극적이어야 합니다”
Dr. Samin Saeed , Vice President, Early Assets Medical, GSK

더 많고 빨라진 제품 출시와 변화하는 의료전문가(HCP)의 컨텐츠 선호도로 인해 MLR 역할에 대대적인 변화가 필요합니다. AI가 컨텐츠 가속화를 돕는다고 하지만, 그것은 여러 수단 중 하나일 뿐입니다. MLR 팀의 품질 향상 및 업무량 감소에 기여해 온 그 가치는, 이제 엔드투엔드 컨텐츠 운영을 재구상하는 더 큰 기회의 한 부분으로서 명확해지고 있습니다.

AI와 더불어 MLR 역할의 혁신을 지원하는 프로세스 혁신에는 다음이 포함됩니다:

  1. 클레임 관리 및 수집: 디지털 도구는 승인된 클레임을 중앙화된 클레임 라이브러리의 참조 문서에 자동으로 연결하여 수동 작업 대비 90%의 업무를 줄여줍니다. 클레임 수집은 완성된 문서들(steady-state documents)의 링크 주석에서 클레임을 생성하여 라이브러리 관리를 더 쉽게 만듭니다.
  2. 컨텐츠 재활용: 승인을 받은 컨텐츠 모듈은 다양한 자산 및 여러 채널에서 바로 사용할 수 있게 되어, 한층 더 개인화된 고객 경험을 제공합니다.
  3. 등급 기반 검토: 대다수 컨텐츠를 간소화된 등급에 따라 규정을 준수하면서도 효율적으로 처리하여, 고가치, 고위험 자료에 자원을 집중할 수 있도록 합니다.
  4. 컨텐츠 유사성: 파생 컨텐츠를 스코어링과 비교하면, 검토자들이 검토 및 승인 과정에서 시간을 어디에 할애해야 할지 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.

이러한 발전은 기업의 고유한 로드맵과 함께 진화할 수 있는 AI 제품과 결합되어 최고의 투자 수익(ROI)을 제공합니다.
이는 컨텐츠 제작, 검토 및 승인 주기를 가속화하여 MLR 역할을 혁신하는 데 도움이 됩니다.

“컨텐츠 워크플로우와 생애주기의 각 부분을 담당하는 모든 핵심 축은 조화를 이뤄야 합니다.
그러나 특히 AI가 효력을 발휘함에 따라 역할이 고정될 필요는 없습니다.”

컨텐츠 전략 디렉터, 주요 글로벌 바이오 제약사

MLR 역할 전환의 가치

MLR 팀은 컨텐츠 제작 과정 중 마지막 단계에서 컨텐츠를 전달받기 때문에, 마케팅 운영팀, 브랜드 팀, 에이전시 파트너 및 기타 이해관계자들과 계속해서 소통합니다. 컨텐츠 물량 증가에도 불구하고 MLR 검토 주기는 영향을 받지 않아, 컨텐츠 승인을 위한 글로벌 평균 시간은 일관되게 유지됩니다. 그러나 사전 검토 프로세스는 시간을 더 할애하며, 각 자료당 5일에서 150일까지 소요됩니다. 의료전문가(HCP)의 증가하는 컨텐츠 요구를 충족하기 위한 최선의 방법은 프로세스 개선과 AI 및 자동화 강화, 특히 MLR 검토 과정에서 강화하는 것입니다.

“컨텐츠 워크플로우와 생애주기의 각 부분을 담당하는 모든 핵심 축은 조화를 이뤄야 합니다. 그러나 특히 AI가 효력을 발휘함에 따라 역할이 고정될 필요는 없습니다.” 라고 한 주요 글로벌 바이오 제약사의 컨텐츠 전략 디렉터가 말했습니다. 컨텐츠 라이프사이클 초기부터 검토자, 브랜드 팀 및/또는 에이전시 파트너, 그리고 마케팅 운영팀 간의 협업을 이끌어내는 것은 중요한 변화입니다. 이는 팀이 초기부터 더 높은 품질의 컨텐츠를 공동 제작하고, 추후 재작업을 줄일 수 있도록 역량을 강화합니다.

기술 기반의 협업 팀은 더 많은 적응증에 대한 신속한 출시와 같은 새로운 도전 과제들에도 불구하고 관련성 있는 컨텐츠를 더 빠르게 생산할 수 있습니다. 새로운 접근 방식과 기술은 검토자 및 의료 및 마케팅 컨텐츠를 다루는 모든 사람들의 경험을 향상시킵니다.

“모든 이해관계자를 위해 MLR 검토 프로세스를 효율적으로 관리하는 데 자원을 집중하는 동시에, 모든 이니셔티브에서 비즈니스를 규정을 준수하며 지원하는 것이 중요합니다.”라고 Argenx의 MRC 및 의료 운영 담당자인 Jamie Moccia가 말했습니다.

“FDA 요구 사항에 대한 규정 준수를 보장하는 것은 우리 MLR 팀의 핵심 임무로 남아 있으며,
이는 AI만으로는 처리할 수 없습니다.”

Andrea Ward

글로벌 윤리 및 컴플라이언스 디렉터, Astellas

AI와 MLR 팀의 진화

수년 간, 영업팀은 느리고 오류 발생 가능성이 높은 수동적인 종이 기반 시스템에 의존했습니다. 이에 따라 컨텐츠 팀은 워크플로우를 간소화하고 협업을 개선하며 홍보 자료 개발의 새로운 방식을 모색하기 위해 디지털 기술로 전환했습니다. 조직들이 디지털 컨텐츠 투자를 효과적으로 활용하는 방법을 학습하면서 업계는 디지털 르네상스 시대로 진입했습니다.

기업들이 효율성, 속도, 품질 관리, 그리고 검토자 만족도 개선을 목표로 AI를 시험하고 있습니다. 이에 따라 새로운 전환이 진행되고 있습니다. Veeva 데이터에 따르면, 대형 생명과학 기업의 80% 이상이 컨텐츠 생성 및 검토 과정, 태그 작업, 그리고 품질 검사에 AI 활용 방안을 모색 중입니다.

초기 보고서에 따르면, 생명과학 기업들은 AI 활용을 통해 50억~70억 달러의 가치를 창출할 기회가 있으며, 상업적 용도에서만 25~35%가 발생할 것으로 나타났습니다. 여전히 만능 해결책은 없으며, MLR 검토에서의 AI 활용에 대한 결과는 여전히 구체화 과정을 거치고 있습니다.
그러나 성공 지표들이 서서히 드러나고 있습니다 (그림 2).

MLR 검토를 혁신하는 AI의 능력에 대한 업계의 신뢰가 커지고 있지만, 검토자들이 최종 결정권을 유지해야 한다는 중요한 전제가 따릅니다. Astellas의 글로벌 윤리 및 규정 준수 담당 디렉터인 Andrea Ward는 FDA 및 기타 규제 기관의 규정 준수는 특히 감사 추적 및 문서화된 규정 준수 증명과 같은 프로세스에서 인간의 개입을 의무화한다고 말했습니다. “FDA 요구 사항에 대한 규정 준수를 보장하는 것은 우리 MLR 팀의 핵심 역할로 남아 있으며, 이는 AI만으로는 처리할 수 없습니다.”

Sanofi의 시장 출시 역량 글로벌 컨텐츠 운영 책임자인 Sabine Post도 이에 동의합니다. “자동화가 등급 기반 검토와 같은 방식에 도움이 되지만, 정확성과 규정 준수를 유지하기 위해서는 인간의 감독이 중요합니다.”

검토 외에 컨텐츠 생성 및 관리를 위한 AI 도구 사용에 대한 마케터들의 기술과 숙련도는 아직 성장 중입니다. 또한, 바이오 제약사들은 이러한 목적을 위한 AI 사용에서 확장성을 경험하지 못했지만, 이는 빠르게 변화할 것입니다.

“우리는 GenAI가 업계에 가져올 것이라고 약속했던 영향력을 아직 일상 업무에서 체감하지 못하고 있습니다. GenAI가 가장 큰 잠재력을 가진 분야는 MLR이며, Veeva가 MLR Bot을 통해 이를 수용하는 것을 보게 되어 매우 기쁩니다.”

Dr. Samin Saeed

Vice President, Early Assets Medical, GSK

컨텐츠 검토의 미래

“90% 완성된” 수준이며, 사전 검토를 마친 컨텐츠를 제공할 수 있는 AI를 도입하는 것은 컨텐츠 공급망을 재구상하는 데 있어 선제적인 방안입니다. 이러한 니즈에 부응하여 Veeva PromoMats 를 위한 새로운 AI 애플리케이션이 곧 출시될 예정입니다. Veeva MLR Bot은 MLR 사전 검토 효율성에 우선적으로 초점을 맞춰 품질, 속도 및 신뢰를 최우선으로 합니다. 향후 애플리케이션은 마케터들이 지속 가능한 컨텐츠 라이프사이클에 더 크게 기여할 수 있도록 지원할 것입니다.

MLR Bot은 고객이 호스팅하거나 Veeva가 제공하는 대규모 언어 모델을 사용하며, 컨텐츠 라이프사이클에 AI를 내장합니다. 이 애플리케이션은 MLR 검토 및 승인 전에 품질 검사를 수행하는 채팅 형태의 보조 도구로, 다음 사항에 대한 준수 여부를 확인합니다:

  • 편집 기준: 오타, 문법 오류, 그리고 금지된 문구를 빠르게 식별
  • 브랜드 가이드라인: 저작권, 상표, 개인정보 보호 정책 및 이미지의 올바른 사용 여부 확인
  • 시장 가이드라인: 블랙박스 경고문, 역삼각형, 그리고 ISI(필수 안전 정보) 또는 PI(제품 정보) 포함을 자동화하여 변화하는 지역 보건 당국 규제 준수를 보장
  • 채널 룰: 구독 취소 옵션, QR 코드, 사이즈, 접근성을 포함한 채널별 요구 사항에 컨텐츠가 부합하는지 확인

MLR Bot: 더 큰 AI 이니셔티브의 일환

Veeva의 AI 파트너 프로그램은 고객과 파트너가 Veeva Vault 애플리케이션과 통합되는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한, 다이렉트 데이터 API(direct data API)는 AI에 필요한 데이터에 빠른 속도로 접근할 수 있도록 지원합니다.
기업들은 지체 없이 오늘 바로 최적의 애플리케이션과 파트너를 선택할 수 있습니다.

“우리는 GenAI가 업계에 가져올 것이라고 약속했던 영향력을 아직 일상 업무에서 체감하지 못하고 있습니다. GenAI가 가장 큰 잠재력을 가진 분야는 MLR이며, Veeva가 MLR Bot을 통해 이를 수용하는 것을 보게 되어 매우 기쁩니다.” 라고 GSK의 초기 자산 의료 부문 부사장인 Samin Saeed 박사는 말했습니다.

MLR Bot으로 검토를 강화하는 것은 경쟁 우위로 작용합니다. 검토자들은 컨텐츠 제작에 더 주도적인 역할을 맡고 마지막 단계에서의 재작업을 줄일 시간을 확보하게 됩니다. AI의 지원으로 MLR 팀은 다음과 같은 성과를 달성할 수 있습니다:

  • Veeva 추정치에 따르면 주기 시간을 최대 75% 단축하여 더 빠른 검토 수행
  • 검토자의 주의를 고위험 컨텐츠에 집중시켜 향상된 품질 및 규정 준수
  • 반복적이고 행정적이며 수동적인 작업을 줄여 향상된 검토자 경험
  • 오늘날 대면 회의의 필요성 감소 및 장기적으로 대면 회의 최소화

컨텐츠 라이프사이클 전반에 걸친 혁신

PromoMats는 컨텐츠 관련 모든 부문을 지원합니다. MLR Bot과 같은 제품 및 기능 향상은 바이오 제약사를 위한 완벽한 지원을 제공합니다. 이는 전략부터 효율적인 검토, 그리고 현장 사용에 대한 발행 후 인사이트까지 아우릅니다 (그림 3). 검토자, 마케터, 브랜드 팀/에이전시 파트너, 그리고 마케팅 운영팀은 협력하여 물량 증가에도 불구하고 의료전문가(HCP)를 위한 더 빠르고, 더 규정을 준수하며, 개인화된 컨텐츠를 제작합니다.

“우리는 AI를 조력자로서 이야기해왔습니다. 자동화와 인간적인 손길의 균형을 찾는 것이 개인화된 관계를 형성할 수 있게 해줍니다.”

Richard Palizzolo

Executive Director and Head of Customer Experience, Sobi

AI를 통해 효율성을 창출하기 위한 6가지 핵심 시사점

생명과학 업계의 영업 담당자들이 어떻게 가장 큰 가치를 더하는지 질문했을 때, 의료전문가(HCP)의 62%는 자신들의 니즈를 이해하고 관련성 있는 컨텐츠만 공유함으로써 인터랙션에 인사이트를 더하는 것이라고 답했습니다. “우리는 AI를 조력자로서 이야기해왔습니다. 자동화와 인간적인 손길의 균형을 찾는 것이 개인화된 관계를 형성할 수 있게 해줍니다.” 라고 Sobi의 고객 경험 총괄 디렉터인 Richard Palizzolo가 말했습니다.

의미 있는 고객 경험을 이끌어내기 위해서는 AI, 자동화, 그리고 프로세스 개선의 신중한 도입이 필요합니다. 컨텐츠 효율성에 대한 투자를 보호하기 위해 다음 가이드라인을 유념하십시오:

  1. 헌신적인 파트너 선택: 신뢰할 수 있는 AI 공급업체는 혁신에 필요한 초기 투자와 장기적인 유지보수를 위한 자원을 투입할 것입니다. 파트너는 AI 계획에 대한 로드맵을 제시하고 피드백을 위한 경로를 제공해야 합니다.
  2. 확장성 우선: 컨텐츠 플랫폼 내에서 작동하도록 설계되지 않았거나 비즈니스 인텔리전스 도구와의 복잡한 통합이 필요한 맞춤형 AI 도구는 피하십시오. AI를 확장하여 배포하는 데 필수적인 표준 택소노미와 같은 필수 기반 작업을 고려하십시오.
  3. AI를 계획의 일부로만 활용: AI에 더불어 인사이트 및 운영 우수성과 같은 전략적 우선순위에 자원을 집중하십시오.
    AI 투자 및 통합에 대한 신중함이 부족하면 제한된 자원을 소모하고 핵심 비즈니스 목표에서 벗어날 수 있습니다.
  4. 표준 운영 절차 정의: DAI 제품을 통합하기 전에 이해관계자와 사용자를 위한 가이드라인을 문서화하고 소통하십시오.
    지식 및 기술 격차를 해소하는 변화 관리 문화를 구축하여 사람을 최우선으로 하십시오.
  5. 단일 영향 영역에 집중: AI 사용에서 최고의 ROI를 얻기 위해 이니셔티브를 신중하게 선택하십시오. 컨텐츠의 양보다 품질을 우선시하는 MLR 사전 검토를 위한 AI를 찾으십시오. 그것이 더 빠르게 가치를 제공할 것입니다.
  6. 완벽보다 진전을 포용: AI를 구현하기 전에 비교를 위한 기준점을 설정하십시오. 사전 검토 시간의 전후를 추적하는 것은 AI 후속 이니셔티브에 대한 연계 및 지원을 구축하는 데 도움이 됩니다.

AI 제품의 잠재력을 활용하여 규정을 준수하는 컨텐츠의 가속화를 관망하는 접근 방식은 뒤처짐을 의미합니다. 컨텐츠 팀은 더 나은 환자 결과와 비즈니스 성공을 이끌어내는 데 필요한 도구와 이에 수반되는 프로세스 개선을 당장 필요로 합니다.

검토자의 경험을 개선하고 컨텐츠 팀이 물량 증가에 따라 더 빠르고 규정을 준수하는 개인 맞춤화된 컨텐츠를 만들 수 있도록 준비하십시오.