健康科技評估 (Health Technology Assessment, 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、成本效益及倫理、社會影響，以協助政府、保險機構及醫療院所做出合理的資源分配決策。然而，傳統的 HTA 流程往往耗時且成本高昂，阻礙了創新醫療技術的快速導入。生成式AI的出現，為加速 HTA 準備工作帶來了新的契機。
生成式AI如何助力HTA？
生成式AI，例如大型語言模型 (LLM)，能夠處理和分析大量的醫療數據，包括臨床試驗報告、醫學文獻、患者病歷等。這使得它在 HTA 準備的各個階段都能發揮作用：
文獻檢索與綜述：
傳統的文獻檢索耗時費力，而生成式AI可以快速篩選和總結相關文獻，大幅縮短文獻綜述的時間。例如，AI可以根據特定的關鍵字和納入排除標準，自動生成系統性文獻回顧的初稿。
數據提取與分析：
從臨床試驗報告中提取關鍵數據，如療效指標、不良反應發生率等，是 HTA 的重要環節。生成式AI可以自動化數據提取過程，並進行初步的統計分析，減少人為錯誤，提高效率。
經濟模型構建：
HTA 評估通常需要構建經濟模型，以評估新技術的成本效益。生成式AI可以基於現有數據和文獻，協助構建經濟模型，並進行敏感性分析，評估不同情境下的成本效益。
報告撰寫：
生成式AI可以根據分析結果，自動生成 HTA 報告的初稿，包括背景介紹、方法學描述、結果分析和結論等。這可以大大減輕 HTA 專家的工作負擔，使他們能夠更專注於關鍵的判斷和決策。
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，但也面臨著一些挑戰和考量：
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。如果數據存在偏差或不完整，AI的分析結果也可能存在偏差，導致錯誤的 HTA 結論。
透明度與可解釋性：
生成式AI的決策過程往往不透明，難以解釋。這可能導致對 AI 分析結果的信任度降低，影響 HTA 的接受度。
倫理與法律問題：
使用生成式AI處理患者數據涉及隱私保護、數據安全等倫理和法律問題，需要謹慎處理。
專業知識的必要性：
儘管 AI 可以協助完成許多 HTA 準備工作，但 HTA 專家仍然需要具備專業知識，才能對 AI 的分析結果進行審核和判斷，確保 HTA 的準確性和可靠性。
總結與研判
生成式AI無疑為加速 HTA 準備工作帶來了革命性的機會。通過自動化文獻檢索、數據提取、經濟模型構建和報告撰寫等環節，生成式AI可以顯著提高 HTA 的效率和準確性。然而，在應用生成式AI的同時，我們必須充分考慮其面臨的挑戰和考量，包括數據品質、透明度、倫理和法律問題。未來，隨著 AI 技術的不斷發展和完善，以及相關法規和倫理規範的逐步建立，生成式AI將在 HTA 領域發揮越來越重要的作用，助力醫療決策更加科學、高效和公平。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025