Merck gebruikt generatieve AI om rapporten over klinische studies op te stellen en verkort door mensen gecontroleerde eerste concepten van 180 naar 80 uur

Het probleem

Voordat een geneesmiddel kan worden goedgekeurd, moet een farmaceut lange rapporten over klinische studies schrijven die beschrijven wat elke studie heeft opgeleverd. Medische schrijvers stellen ze samen uit tabellen, data en eerdere documenten. Het werk gaat langzaam, en fouten in data, citaten en terminologie moeten worden gevonden voordat het dossier wordt ingediend.

Wat ze bouwden

Merck bouwde samen met McKinsey een intern platform dat grote taalmodellen gebruikt, het soort AI dat tekst schrijft, om eerste concepten van deze rapporten te maken. Het combineert de voorbereiding van de resultaattabellen met AI-ondersteund opstellen. Gekwalificeerde medische schrijvers controleren wat het levert.

Hoe ze het aanpakten

Een team van meer dan 80 specialisten op drie continenten bouwde en beheerde het platform. Merck trainde medewerkers in promptengineering en datapijplijnen. Het bedrijf diende eerder in 2025 zijn eerste echte rapporten in die met het platform zijn gemaakt en was van plan het eind van dat jaar uit te breiden naar zijn hele pijplijn in de late fasen.

Resultaten

Merck meldt dat de tijd tot een volledig door mensen gecontroleerd eerste concept, bij gebruik in meerdere studies, daalde van gemiddeld 180 uur naar 80 uur. Het zegt dat fouten in categorieën zoals data, citaten en terminologie met 50% afnamen. Ook zegt het dat eerste concepten waar twee tot drie weken voor nodig waren, nu drie tot vier dagen kosten.