生成式AI如何助力HTA？
生成式AI，例如大型語言模型 (LLM)，可以自動化HTA流程中的多個關鍵步驟，從而提高效率和降低成本。具體而言，生成式AI可以：
文獻檢索與綜述：
LLM可以快速檢索和分析大量的醫學文獻，提取相關數據和證據，並自動生成文獻綜述。這大大縮短了傳統文獻檢索所需的時間，並減少了人為錯誤。
數據提取與分析：
生成式AI可以從臨床試驗報告、電子病歷和其他數據來源中自動提取關鍵數據，例如療效指標、不良反應和成本數據。這些數據可以被用於建立經濟模型，評估新技術的成本效益。
報告撰寫：
LLM可以根據預定的模板和指南，自動生成HTA報告的草稿。這可以節省大量的人工撰寫時間，並確保報告的格式和內容一致。
情境模擬與預測：
生成式AI可以建立複雜的模擬模型，預測新技術在不同情境下的影響，例如不同患者群體、不同醫療環境和不同政策環境。這有助於決策者更好地了解新技術的潛在效益和風險。
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：
數據品質與偏見：
生成式AI的性能高度依賴於訓練數據的品質。如果訓練數據存在偏見或不完整，則可能導致AI生成不準確或有偏見的結果。
透明度與可解釋性：
LLM的決策過程往往不透明，難以解釋。這可能導致決策者對AI的結果缺乏信任。
倫理與法律問題：
生成式AI的使用涉及一系列倫理和法律問題，例如數據隱私、算法歧視和責任歸屬。
未來展望
生成式AI在HTA領域的應用前景廣闊。隨著技術的不斷發展和完善，我們可以預期生成式AI將在HTA流程中扮演越來越重要的角色。然而，我們也需要正視其潛在的挑戰和風險，並採取適當的措施加以應對。例如，加強數據品質控制、提高算法透明度、建立健全的倫理和法律框架等。
總體而言，生成式AI為加速HTA準備提供了一個強大的工具，有望提高醫療決策的效率和品質。然而，其應用需要謹慎評估和管理，以確保其安全、可靠和公平。未來，我們需要持續關注生成式AI在HTA領域的發展動態，並積極探索其在醫療決策中的最佳應用方式。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025