醫療科技評估 (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、成本效益和倫理影響，以協助政府、保險公司和醫療機構做出明智的資源分配決策。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普及。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了革命性的潛力。

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、患者記錄等。這使得HTA機構能夠更快速、更有效地完成以下任務：

文獻回顧與證據合成：

生成式AI可以自動搜尋、篩選和總結相關的醫學文獻，大幅縮短文獻回顧的時間。例如，它可以快速識別特定治療方法的療效和安全性數據，並將這些數據整合到HTA報告中。

成本效益分析：

生成式AI可以模擬不同醫療情境下的成本和效益，協助HTA機構評估新技術的成本效益。它可以分析患者的醫療費用、住院時間、治療效果等數據，預測新技術對醫療預算的影響。

患者報告結果 (PRO) 分析：

生成式AI可以分析患者的PRO數據，了解患者對治療的感受和體驗。這有助於HTA機構更全面地評估新技術的價值，並將患者的需求納入決策考量。

撰寫HTA報告：

生成式AI可以根據輸入的數據和分析結果，自動生成HTA報告的草稿，大幅提高報告撰寫的效率。

生成式AI的挑戰與限制

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限制：

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。如果數據存在偏見或不完整，AI的分析結果也可能存在偏差。

透明度與可解釋性：

生成式AI的決策過程往往缺乏透明度，難以解釋其分析結果的依據。這可能會降低HTA機構對AI的信任度。

倫理與法律問題：

使用生成式AI進行HTA可能涉及患者隱私、數據安全等倫理和法律問題。需要建立完善的監管框架，確保AI的使用符合倫理規範和法律要求。

專業知識的必要性：

儘管AI可以輔助HTA流程，但仍然需要專業人員的監督和判斷，以確保分析結果的準確性和可靠性。

未來展望

生成式AI在HTA領域的應用前景廣闊。隨著AI技術的不斷發展和完善，我們可以期待它在以下方面發揮更大的作用：

個性化HTA：

根據患者的個體差異，定制HTA評估方案，提供更精準的醫療決策支持。

實時HTA：

在臨床實踐中實時評估醫療技術的效益，及時調整治療方案。

全球HTA合作：

促進不同國家和地區之間的HTA信息共享和合作，加速全球醫療創新。

結論

生成式AI為加速HTA準備工作帶來了前所未有的機遇。通過自動化文獻回顧、成本效益分析、患者報告結果分析等任務，生成式AI可以大幅提高HTA的效率和準確性。然而，我們也必須正視其挑戰和限制，建立完善的監管框架，確保AI的使用符合倫理規範和法律要求。只有這樣，我們才能充分發揮生成式AI的潛力，為醫療決策提供更明智、更有效的支持，最終造福患者。

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