醫療科技評估 (HTA) 在醫療決策中扮演著至關重要的角色，它評估新醫療技術的臨床效益、成本效益以及倫理、社會和法律影響，以支持醫療保健資源的合理分配。然而，HTA流程往往耗時且資源密集，需要大量的人工審查和數據分析。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了前所未有的機會。

HTA面臨的挑戰

傳統的HTA流程涉及對大量臨床試驗數據、文獻綜述、經濟模型以及患者報告結果的仔細評估。這需要專業的HTA團隊投入大量的時間和精力，尤其是在面對複雜的新型醫療技術時，例如基因療法或數位醫療解決方案。此外，不同國家或地區的HTA要求可能存在差異，進一步增加了準備工作的複雜性。

生成式AI的潛力

生成式AI，例如大型語言模型 (LLM)，具備理解、總結和生成文本的能力，可以自動執行HTA流程中的多個步驟，從而顯著提高效率和準確性。具體而言，生成式AI可以應用於以下幾個方面：

文獻檢索與綜述：

AI可以快速掃描大量的科學文獻，識別與特定醫療技術相關的研究，並自動生成文獻綜述，節省HTA團隊的時間和精力。

數據提取與分析：

AI可以從臨床試驗報告、電子病歷和其他數據源中提取關鍵數據，並進行統計分析，以評估醫療技術的臨床效益和安全性。

經濟模型構建：

AI可以根據現有數據和文獻，自動構建成本效益模型，評估醫療技術的經濟價值。* 報告撰寫：

AI可以根據分析結果，自動生成HTA報告的草稿，供HTA團隊審閱和修改。

實際應用案例

目前，一些醫療機構和研究機構已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，有研究團隊利用AI模型自動評估藥物療效，並生成HTA報告，結果顯示AI生成的報告與人工撰寫的報告具有高度一致性，且效率更高。此外，一些公司正在開發基於AI的HTA平台，旨在為醫療保健提供者和製藥公司提供更快速、更準確的HTA服務。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI在加速HTA準備方面具有巨大潛力，但也存在一些挑戰和考量。首先，AI模型的準確性和可靠性至關重要。如果AI模型存在偏差或錯誤，可能會導致HTA結果的偏差，影響醫療決策。其次，數據隱私和安全問題需要高度重視。在使用AI處理敏感的醫療數據時，必須採取嚴格的安全措施，保護患者的隱私。此外，HTA團隊需要具備足夠的AI知識和技能，才能有效地使用和管理AI工具。

結論

生成式AI有望徹底改變HTA流程，加速醫療技術的評估和應用，最終改善患者的健康結果。然而，在推廣AI在HTA中的應用時，必須充分考慮其潛在的風險和挑戰，並採取相應的措施加以應對。未來的發展方向是建立一個以人為本的AI輔助HTA系統，充分發揮AI的優勢，同時保留人類專家的判斷和決策能力，以確保HTA結果的準確性、可靠性和公正性。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025