HTA面臨的挑戰

傳統HTA流程涉及大量數據收集、分析和報告撰寫。評估人員需要審閱大量的臨床試驗數據、經濟模型和文獻資料，才能做出明智的決策。這不僅耗費時間，也需要高度專業的知識和技能。此外，HTA 往往面臨數據不完整、證據不足以及利益衝突等問題，進一步增加了評估的複雜性。

生成式AI的潛力

生成式AI，例如大型語言模型 (LLM)，能夠自動執行許多傳統HTA流程中的任務，從而顯著提高效率和準確性。具體而言，生成式AI 可以：

自動文獻綜述：

LLM 可以快速掃描大量的科學文獻，提取相關信息，並生成文獻綜述報告，節省評估人員大量的時間和精力。

數據分析與建模：

生成式AI 可以分析臨床試驗數據、真實世界數據和經濟數據，建立預測模型，評估新技術的成本效益。

報告撰寫：

LLM 可以根據分析結果自動生成 HTA 報告，包括背景信息、方法學、結果和結論。

情境模擬與敏感度分析：

生成式AI 可以進行情境模擬和敏感度分析，評估不同假設條件下新技術的影響，提高決策的穩健性。

實際應用案例

目前，一些機構已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，某些研究利用LLM來自動提取臨床試驗報告中的關鍵數據，並生成結構化的數據集，用於後續的分析。另一些研究則利用生成式AI來預測新藥的市場潛力，幫助藥廠制定合理的定價策略。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI在加速HTA準備方面具有巨大的潛力，但也面臨一些挑戰和考量：

數據質量與偏見：

生成式AI 的性能高度依賴於訓練數據的質量。如果訓練數據存在偏見或不完整，可能會導致評估結果出現偏差。

透明度與可解釋性：

一些生成式AI 模型，例如深度學習模型，往往是「黑箱」，難以解釋其決策過程。這可能會降低決策的透明度和可信度。

倫理與法律問題：

使用生成式AI 進行 HTA 評估涉及到數據隱私、算法公平性和責任歸屬等倫理和法律問題。

總結與研判

生成式AI 有望徹底改變 HTA 流程，加速醫療科技的評估和採用，最終改善患者的健康。然而，在實際應用中，我們需要充分認識到生成式AI 的局限性，並採取措施解決其面臨的挑戰。這包括確保數據質量、提高模型透明度、建立完善的倫理和法律框架，以及加強評估人員的培訓，使其能夠有效地利用生成式AI 工具。未來，生成式AI 將與人類評估人員協同工作，共同推動 HTA 的發展，為醫療決策提供更可靠、更高效的支持。

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