在竞争激烈的医药行业，跨国药企的医学部肩负着诸多关键使命，如医学研究、临床支持、学术推广等。而其中，快速且精准地找到合适的医学专家，对于医学部工作的高效开展意义非凡。传统 “找专家” 方式往往耗时费力，如今，智能工具的涌现为跨国药企医学部带来了新契机，极大提升了 “找专家” 的效率。
利用知识图谱精准定位专家
知识图谱作为一种语义网络，能以结构化形式展现实体间的关系。在跨国药企 “找专家” 场景中，知识图谱作用显著。药企可整合海量医学数据，像医学文献、专家履历、学术会议信息等，构建起全面的医学知识图谱。图谱中，专家作为重要实体，与研究领域、发表论文、参与项目等信息紧密相连。例如，当药企医学部针对某罕见病药物研发寻找专家时，借助知识图谱，能依据疾病相关的基因靶点、病理机制等信息，精准定位在该领域有深入研究、发表过众多高影响力论文且参与过相关临床试验的专家。这种精准定位，避免了在茫茫专家库中盲目筛选，大幅提升了 “找专家” 的准确性与效率。以某跨国药企为例，构建知识图谱后，其在特定疾病领域寻找专家的时间从平均一周缩短至两天。
借助智能搜索快速筛选专家
智能搜索工具不同于传统搜索引擎，它融合了自然语言处理、机器学习等先进技术，能理解用户复杂的查询意图，并快速给出精准结果。跨国药企医学部人员在寻找专家时，只需用自然语言描述需求，如 “擅长心血管疾病介入治疗且在欧洲有丰富临床经验的专家”，智能搜索工具就能迅速从庞大的专家数据库中筛选出符合条件的专家。这些工具还能根据专家与查询条件的匹配度、专家的学术影响力、活跃度等因素对搜索结果进行排序。一些智能搜索工具会依据专家近期发表论文的引用量、参与重要学术会议的频率等指标，赋予专家相应的权重，使搜索结果更具参考价值。这让医学部人员能在短时间内聚焦最符合需求的专家，极大节省了筛选时间。某跨国药企引入智能搜索工具后，医学部每周搜索专家的平均时长从原来的 10 小时减少到了 4 小时。
通过数据分析深入洞察专家
数据分析在跨国药企医学部 “找专家” 过程中也发挥着关键作用。通过收集和分析专家的多源数据，如临床诊疗数据、学术成果数据、行业活动数据等，能深入洞察专家的专业能力、研究方向和行业影响力。利用数据分析算法，可对专家在特定疾病领域的治疗成功率、临床研究成果的创新性等进行量化评估。对于药企医学部策划学术推广活动而言，通过分析专家在社交媒体上的粉丝数量、互动率等数据，能了解专家在行业内的影响力范围和受众群体，从而挑选出能有效传播信息、提升活动效果的专家。数据分析还能预测专家在未来项目中的参与度和贡献度。通过分析专家过往参与项目的完成情况、合作态度等数据，为药企医学部选择合适的合作专家提供有力参考。某跨国药企借助数据分析工具，对潜在合作专家进行评估，使得项目合作成功率从 60% 提升至 80%。
运用智能推荐系统匹配专家
智能推荐系统依据用户的历史行为、偏好以及专家的特征数据，通过算法模型为医学部精准推荐合适的专家。当医学部人员在系统中搜索过某类专家后，系统会记录这一行为，并分析与之相关的专家特征，如专业领域、所在地区、学术活跃度等。此后，系统会根据这些分析结果，为医学部人员推荐具有相似特征或关联领域的其他专家。如果医学部之前搜索过肿瘤免疫治疗领域的专家，智能推荐系统可能会推荐在该领域有新研究成果，或者在相关联合治疗研究方面有经验的专家。一些智能推荐系统还会结合药企的业务需求和战略方向，为医学部推荐与企业发展契合的专家。例如，药企计划开拓新兴市场，系统会推荐在该地区有临床经验和学术影响力的专家。某跨国药企使用智能推荐系统后，医学部找到合适专家的成功率提高了 30%。
脉络洞察医学部的优势
脉络洞察医学部在助力跨国药企 “找专家” 方面具备独特优势。它能够客观定量地判断专家，针对指定目标领域，精准分析专家名单，有效节省人工判断专家所需的人力和时间成本。通过 HCP360 画像，脉络洞察医学部能让药企及时掌握专家最新动态，清晰明确专家间的关系网，便于药企巧妙利用这些信息创作专业话题，合理安排资源以持续维护专家关系。在追踪专家观念方面，它整合医学部内部运营数据与专家合规公开的外部数据，洞察专家观念变化，依据专家观念个性化分配资源，实现降本提效，同时量化医学部工作价值。此外，脉络洞察医学部拥有数字化内容图书馆，多维度内容标签能帮助医学部快速精确检索所需内容，以应对各种使用场景，还能结合专家观念生成个性化内容，实现精准复用与高效分发。诸多生命科学企业医学部已受益于脉络洞察医学部，如帮助某美国药企在心内 + 神内领域挖掘大量 KOL 数据，为某上市创新药企提升肿瘤领域内容标签量等。
