衛生技術評估 (Health Technology Assessment, HTA) 在醫療決策中扮演著日益重要的角色，它評估新醫療技術的臨床效益、成本效益以及對社會的影響，以協助政府、保險機構和醫療機構做出合理的資源分配決策。然而，傳統的HTA流程耗時且成本高昂，往往成為新藥和新技術進入市場的瓶頸。近年來，生成式AI的快速發展為加速HTA準備帶來了新的可能性。

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、真實世界數據 (RWD) 等，從而加速HTA流程中的多個關鍵步驟：

文獻綜述與證據合成：

生成式AI可以快速檢索、篩選和總結相關的醫學文獻，大幅縮短文獻綜述的時間。它還可以利用自然語言處理 (NLP) 技術從不同來源的數據中提取關鍵信息，並進行證據合成，為HTA評估提供更全面的數據支持。* 成本效益分析：

生成式AI可以協助建立和運行成本效益模型，模擬不同治療方案的成本和效益，並進行敏感性分析，以評估新技術的經濟價值。

報告撰寫：

生成式AI可以根據HTA評估的結果自動生成報告草稿，減少人工撰寫報告的時間和精力。

潛在優勢與挑戰

生成式AI在加速HTA準備方面具有顯著的潛力：

提高效率：

顯著縮短HTA流程的時間，使新技術更快地進入市場，惠及患者。

降低成本：

減少人工參與，降低HTA評估的成本。

提高質量：

通過對大量數據的分析，提供更全面、客觀的證據，提高HTA評估的質量。

然而，生成式AI在HTA應用中也面臨一些挑戰：

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。如果數據存在偏見或不完整，可能會導致評估結果失真。

透明度與可解釋性：

LLM的決策過程往往難以理解，這可能影響HTA評估的透明度和可信度。

監管與倫理：

如何監管生成式AI在HTA中的應用，以及如何解決潛在的倫理問題，例如數據隱私和算法歧視，是需要重點關注的問題。

專業知識的整合：

生成式AI並不能完全取代人類專家的判斷。HTA評估需要整合醫學、經濟學、倫理學等多個領域的專業知識，才能做出合理的決策。

結論與研判

生成式AI為加速HTA準備帶來了巨大的潛力，但同時也面臨著數據、算法、監管等多方面的挑戰。醫藥產業需要積極探索生成式AI在HTA中的應用，同時加強數據治理、算法透明度和倫理規範，以確保其安全、可靠和公正地服務於醫療決策。未來，隨著技術的進步和經驗的積累，生成式AI有望在HTA領域發揮更大的作用，推動醫療創新，改善患者的健康福祉。

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