Фармацевтическая отрасль живёт в жёсткой регуляторике: обращение лекарственных средств регулирует 61-ФЗ, производство — правила GMP, а каждая партия отслеживается в системе мониторинга движения лекарственных препаратов (МДЛП). Объём инструкций, нормативных документов и внутренних регламентов, с которыми ежедневно работают сотрудники, огромен — и почти весь он текстовый.
ИИ в фарме мы применяем там, где он снимает рутину, но не принимает решений вместо человека: поиск по базе знаний препаратов, предварительная разметка сообщений нежелательных реакций, черновики регуляторных документов, обучение медицинских представителей. Финальное слово всегда за специалистом — это требование и GxP-культуры, и здравого смысла.
Задачи фармы, которые закрывает ИИ
Пять сценариев, с которых чаще всего стартуют фармкомпании и биотех-команды:
- База знаний по препаратам: ассистент отвечает на вопросы по инструкциям, формам выпуска и показаниям — со ссылкой на источник, без «галлюцинаций» пересказа.
- Фармаконадзор: предварительная классификация входящих сообщений о нежелательных реакциях, поиск дубликатов, черновики ответов для специалистов.
- Регуляторный документооборот: навигация по досье и нормативным требованиям, поиск нужных форм, контроль комплектности пакета документов.
- Обучение медпредставителей: тренажёр вопросов врачей и провизоров на базе утверждённых материалов, проверка знаний перед визитами.
- Маркировка и сверки МДЛП: помощь операторам в разборе расхождений при агрегации и выборках из системы — быстрая навигация по кодам и партиям.
Ассистент по препаратам: ответы со ссылкой на источник
Главная ценность LLM в фарме — не «сочинение текста», а точный поиск по корпусу документов. Мы строим RAG-контур: инструкции, регистрационные документы, стандартные операционные процедуры и регламенты разбиваются на фрагменты, модель находит релевантный фрагмент и отвечает со ссылкой на него. Сотрудник видит не только ответ, но и абзац первоисточника — проверить занимает секунды.
Такой ассистент закрывает поток вопросов внутри компании: медицинский отдел, производство, логисты и медпредставители получают единый канал доступа к знаниям вместо переписки и поиска по сетевым папкам. Для визитов ассистент работает в мобильном сценарии: краткая выжимка по препарату и корректные формулировки — на основе только утверждённых материалов.
Фармаконадзор и сообщения о реакциях
Приём сообщений о нежелательных реакциях — обязательный контур фармкомпании. Входящие приходят по почте и телефону в свободной форме, и их первичная обработка (извлечь препарат, реакцию, пациента-контекст, сроки, источник) — трудоёмкая рутина. ИИ-контур готовит структурированную выжимку каждого сообщения и подтягивает похожие случаи из истории, а специалист фармаконадзора проверяет, дополняет и принимает решение.
Все шаги автоматизации фиксируются: кто, что и когда проверил, какая версия документа использовалась. Для аудита это то же самое, что привычный контроль документооборота, — просто быстрее. Мы не заменяем специалиста и не отправляем отчёты автоматически: ИИ готовит, человек решает.
Данные и требования GxP
Клинические и персональные данные, содержимое досье и данные фармаконадзора — чувствительная информация. Мы разворачиваем модели в закрытом контуре (локальные LLM или GigaChat API без обучения на ваших данных), ведём журналирование и разграничение ролей, а по 152-ФЗ готовим документы для проверки Роскомнадзора. Для систем, попадающих под валидацию по GxP, фиксируем требования к тестированию и изменениям в регламентах.
Услуги НЬЮ-ССТ для фармы и биотеха
Собираем решения из готовых услуг — это быстрее и дешевле «проекта с нуля», а состав подбираем под задачу отрасли:
- LLM-интеграции и RAG — база знаний по препаратам с источниками
- ИИ-ассистенты и чат-боты — внутренний ассистент и поддержка партнёров
- ЭДО и СЭД — документооборот досье и регламентов
- Мобильные приложения — ассистент медпредставителя на телефоне
- ИИ-хаб — обзор ИИ-направлений и безопасности
- Технологии — локальные LLM, векторные БД, OCR
- Практические гайды — пошаговые инструкции внедрения
Внедрение: пять этапов
- Присылаете перечень документов и типовых вопросов — разбираем бесплатно и возвращаем КП с составом работ за 1 рабочий день.
- Прототип базы знаний на выборке документов собираем за 3–5 рабочих дней: вы проверяете точность ответов и ссылки на источники.
- Подключаем источники целиком, настраиваем роли, журналирование и доступы под требования 152-ФЗ.
- MVP запускаем на одной группе пользователей (медотдел или медпредставители), замеряем точность и экономию времени.
- Расширяем на фармаконадзор и обучение, передаём регламенты поддержки и обучение вашей команде.
Цены и сроки
| Услуга | Цена | Срок |
|---|---|---|
| Прототип базы знаний по препаратам | от 90 000 ₽ | 3–5 рабочих дней |
| Пилот разбора сообщений фармаконадзора | от 480 000 ₽ | 4–6 недель |
| MVP ассистента по препаратам | от 690 000 ₽ | 2–3 недели |
| Полный контур (база знаний, надзор, мобильный канал) | 0,9–1,2 млн ₽ | 4–6 недель |
Ориентир сентября 2026: корпоративные ИИ-ассистенты с интеграциями — 0,6–1,2 млн ₽; наши цены в этом диапазоне. Час работы команды — 2 800–3 800 ₽. Цены «от», без НДС (УСН).
Кому имеет смысл начинать
- Производителям лекарств и дистрибьюторам с большой линейкой препаратов.
- Биотех-командам и CRO — навигация по протоколам и регуляторным документам.
- Службам фармаконадзора и медицинским отделам с потоком входящих сообщений.
Работаем по 44-ФЗ и 223-ФЗ, удалённо по всей России. Смежные направления — ИИ для здравоохранения и клиник и медцентров.