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，它評估新興醫療技術的臨床效益、成本效益和社會影響，以支持資源分配和政策制定。然而，傳統的HTA流程耗時且成本高昂，往往延遲了創新技術的採用。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作提供了前所未有的機會。
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，包括臨床試驗數據、醫學文獻、患者記錄和真實世界數據。這使得它們能夠在HTA流程的各個階段提供支持：
文獻綜述與證據生成：
生成式AI可以快速篩選和總結相關的醫學文獻，提取關鍵數據和研究結果，大幅縮短文獻綜述的時間。傳統的文獻綜述可能需要數週甚至數月，而AI可以在數小時內完成。
數據分析與建模：
生成式AI可以分析複雜的醫療數據，識別趨勢和模式，建立預測模型，評估新技術的臨床效益和成本效益。例如，它可以預測新藥的療效和副作用，或者評估新醫療設備的成本效益比。
報告撰寫與溝通：
生成式AI可以根據分析結果自動生成HTA報告，並以清晰簡潔的語言呈現複雜的數據和結論。這可以提高報告的效率和可讀性，方便決策者理解和使用。
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。如果數據存在偏差或不完整，AI的分析結果也可能存在偏差。因此，需要確保數據的質量和代表性，並對AI的輸出進行嚴格的驗證。
透明度與可解釋性：
一些生成式AI模型，例如深度學習模型，具有黑盒特性，難以解釋其決策過程。這可能會降低決策者對AI的信任度。因此，需要開發更透明和可解釋的AI模型，並提供清晰的解釋和證據。
倫理與監管：
生成式AI在醫療領域的應用涉及倫理和監管問題，例如數據隱私、算法公平性和責任歸屬。需要建立完善的倫理規範和監管框架，確保AI的應用符合倫理原則和法律法規。
未來展望
生成式AI正在迅速發展，其在HTA領域的應用前景廣闊。隨著技術的進步和數據的積累，生成式AI將能夠更準確、更高效地評估新興醫療技術，加速創新技術的採用，改善患者的健康結果。然而，我們也需要正視其挑戰和考量，確保AI的應用符合倫理原則和社會價值。
總體而言，生成式AI為加速HTA流程提供了強大的工具，但其應用需要謹慎評估，並在數據質量、透明度、倫理和監管等方面加以考量。只有這樣，我們才能充分利用生成式AI的潛力，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