醫療科技評估（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、成本效益以及倫理、社會和法律影響，為政府、保險機構和醫療機構提供決策依據。然而，傳統的HTA流程耗時且成本高昂，往往延遲了創新醫療技術的應用。生成式AI的出現，為加速HTA準備帶來了前所未有的機會。

HTA面臨的挑戰

傳統HTA流程涉及大量數據收集、文獻回顧、模型構建和專家諮詢。這些步驟不僅耗時，而且容易受到主觀偏見的影響。例如，系統性文獻回顧需要耗費大量人力篩選和分析大量的研究論文，而成本效益分析則需要構建複雜的模型，並輸入大量的數據。這些挑戰限制了HTA的效率和可及性，尤其是在資源有限的國家和地區。

生成式AI的潛力

生成式AI，例如大型語言模型（LLM），具備強大的自然語言處理和機器學習能力，可以自動化HTA流程中的多個環節。

文獻回顧加速：

LLM可以快速篩選和總結大量的醫學文獻，提取關鍵信息，例如臨床試驗結果、安全性數據和成本數據。這大大縮短了文獻回顧的時間，並減少了人為錯誤。* 數據分析與模型構建：

生成式AI可以分析大量的醫療數據，識別潛在的風險因素和治療效果，並自動構建成本效益模型。例如，它可以根據患者的病歷數據預測不同治療方案的長期效果，並評估其成本效益。

報告撰寫與溝通：

生成式AI可以根據HTA的結果自動生成報告，並將複雜的數據和分析結果轉化為易於理解的語言。這有助於促進HTA結果的傳播和應用。

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，一些研究團隊正在利用LLM自動化系統性文獻回顧，並構建成本效益模型。初步結果顯示，生成式AI可以顯著提高HTA的效率和準確性。

面臨的挑戰與未來展望

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。

數據質量與偏見：

生成式AI的性能高度依賴於數據的質量。如果數據存在偏差或不完整，可能會導致錯誤的HTA結果。* 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。這可能會影響HTA結果的可信度和接受度。

倫理與法律問題：

生成式AI在HTA中的應用涉及倫理和法律問題，例如數據隱私、算法偏見和責任歸屬。

未來，隨著生成式AI技術的不斷發展，以及相關數據質量、透明度和倫理問題的逐步解決，生成式AI有望在HTA中發揮更大的作用，加速創新醫療技術的應用，改善患者的健康結果。然而，在推廣生成式AI在HTA中的應用時，必須謹慎評估其潛在風險，並建立完善的監管框架，以確保其安全、有效和公平。

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