De leverancierscijfers voor AI in medisch uitgeven zijn echt en ze zijn groot. Tot 75% kortere MLR-doorlooptijd. Eerste concepten van clinical study reports van 180 uur naar 80. Screening die zes weken kostte teruggebracht naar dagen.
Wat vrijwel niemand publiceert is het rekenwerk dat daar een getal voor úw team van maakt. Bij dezen, met alle aannames erbij. Wees het oneens met de aannames in plaats van met de conclusie — daar staan ze voor.
Het model
Een publicatieteam van vijf binnen medical affairs. Ruwweg 200 productieve uren per persoon per maand, dus ongeveer 1.000 teamuren. Een realistische verdeling, gebaseerd op hoe dit werk doorgaans wordt beschreven:
- Schrijven en reviseren — 35%. Manuscripten, abstracts, posters, samenvattingen.
- Reviewcoördinatie en MLR-opvolging — 20%. Routeren, nabellen, opmerkingen verwerken.
- Literatuur- en bewijswerk — 15%. Zoeken, screenen, extraheren.
- Tracking en statusadministratie — 15%. Het spreadsheet, het statusoverleg, "waar staat X" beantwoorden.
- Congres- en indienlogistiek — 10%. Deadlines, formats, portalen, verklaringen.
- De rest — 5%. Overleg dat werkelijk over strategie gaat.
Pas de gepubliceerde cijfers nu eerlijk toe
De fout is elk blok te vermenigvuldigen met de leverancierskop. Dat geeft een absurd antwoord, want die koppen beschrijven het samendrukbare deel van een taak, niet de taak.
Schrijven, 350 uur. Conceptgeneratie is waar de grote getallen zitten, maar eerste concepten zijn misschien 40% van de schrijf-en-revisietijd; de rest is revisie ná review. Halveer het conceptdeel en u bespaart ongeveer 70 uur, geen 175.
Reviewcoördinatie, 200 uur. Pre-reviewchecks en hergebruik verkorten cycli werkelijk. Maar zijn uw reviewers het knelpunt, dan levert sneller routeren een snellere wachtrij op, geen kortere. Reken een derde: circa 65 uur.
Literatuurwerk, 150 uur. Het best samendrukbare blok, omdat screening werkelijk mechanisch is. De helft is verdedigbaar: circa 75 uur.
Tracking, 150 uur. Zeer samendrukbaar en zelden geprobeerd. Twee derde is realistisch zodra status centraal staat: circa 100 uur.
Logistiek, 100 uur. Deadlinebewaking en formatcontrole automatiseren goed; het menselijke onderhandelen niet. Een derde: circa 33 uur.
Het totaal, en de eerlijke lezing
Opgeteld: ruwweg 340 van de 1.000 teamuren — ongeveer een derde. Niet de 75% die de koppen suggereren, en aanzienlijk meer dan niets.
Drie dingen zijn de moeite waard om op te merken over waar het vandaan komt.
Ten eerste: de grootste enkele besparing zit in tracking — het blok dat niemand vermarkt, waar geen ongepubliceerde wetenschap bij komt kijken en geen security review voor nodig is. De minst glamoureuze regel is de grootste.
Ten tweede: de besparing op schrijven is relatief het kleinst. Het is het blok waar iedereen mee begint en waar de randvoorwaarde het strakst is.
Ten derde: een derde van de teamcapaciteit is geen derde van de bezetting. Teruggewonnen uren gaan naar werk dat werd overgeslagen — de publicatie die bleef liggen, de samenvatting die nu goed geschreven wordt in plaats van haastig. Teams die dit als een bezettingssom behandelen krijgen meestal noch de besparing noch de kwaliteit.
Doe dit met uw eigen getallen
Het model hierboven is een uitgewerkt voorbeeld, geen benchmark. De versie die telt is die van u, en het kost een middag:
- Vraag iedereen de afgelopen maand over die zes blokken te verdelen. Schattingen volstaan; u wilt de vorm, geen boekhouding.
- Vermenigvuldig het samendrukbare deel van elk blok met een factor die u aan een scepticus kunt verdedigen — hooguit de helft, en minder waar mensen het knelpunt zijn.
- Rangschik op teruggewonnen uren per eenheid moeilijkheid, niet op teruggewonnen uren.
- Begin bovenaan die lijst, en dat is in de meeste teams niet de interessante.
En de toets vooraf: kost een proces in totaal minder dan twee uur per week, dan verdient geen automatisering zijn bouwkosten terug. Zie AI voor medisch uitgeven voor waar die uren over de workflow zitten, en AI-tools voor medisch uitgeven voor wat elk daarvan aanpakt.