健康科技評估（Health Technology Assessment, HTA）是評估新醫療技術、藥品、設備和程序的價值、影響和成本效益的關鍵過程。然而，傳統的HTA流程往往耗時且資源密集，阻礙了創新技術的快速採用。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。

HTA面臨的挑戰傳統HTA流程涉及大量數據收集、文獻回顧、模型建立和報告撰寫。這些步驟需要專業知識和大量時間投入，導致評估週期漫長。例如，一項針對歐洲國家HTA機構的研究表明，從提交申請到最終決策的平均時間為12-18個月。此外，不同國家和地區的HTA要求各異，增加了廠商準備資料的複雜性。

生成式AI的潛在應用

生成式AI在HTA準備的各個階段都展現出巨大潛力：

文獻回顧與證據合成：

生成式AI可以快速掃描和總結大量醫學文獻，識別相關研究，並提取關鍵數據。這大大縮短了文獻回顧的時間，並減少了人為錯誤的風險。例如，AI模型可以自動生成系統性文獻回顧的草稿，並識別證據缺口。

數據分析與模型建立：

生成式AI可以分析臨床試驗數據、真實世界數據和經濟數據，建立預測模型，評估新技術的成本效益。AI模型可以自動識別數據中的模式和趨勢，並生成敏感性分析和情景分析。

報告撰寫與溝通：

生成式AI可以根據HTA機構的要求，自動生成報告草稿，並將複雜的數據和分析結果轉化為易於理解的語言。AI模型還可以生成針對不同利益相關者的溝通材料，例如患者簡報和政策建議。

法規遵循與文件準備：

生成式AI可以協助藥廠和醫療器材公司準備符合不同國家和地區HTA要求的資料。AI模型可以自動檢查文件是否完整，並識別潛在的合規性問題。

實際案例與應用

目前，一些公司和研究機構已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，一家製藥公司使用AI模型來預測新藥的市場准入情況，並制定相應的定價和報銷策略。另一家醫療器材公司使用AI模型來分析臨床試驗數據，並生成HTA報告的草稿。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI具有巨大潛力，但在HTA中的應用仍面臨一些挑戰：

數據品質與偏見：

生成式AI模型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模型可能會產生錯誤或不公平的結果。

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。這可能會影響HTA機構對AI模型結果的信任度。

倫理與法律問題：

生成式AI在HTA中的應用涉及一些倫理和法律問題，例如數據隱私、算法偏見和責任歸屬。

結論與研判

生成式AI有望顯著加速HTA準備工作，提高效率和準確性。然而，在實際應用中，需要充分考慮數據品質、透明度和倫理問題。隨著AI技術的發展和應用經驗的積累，生成式AI將在HTA領域發揮越來越重要的作用，最終促進創新醫療技術的快速採用，並改善患者的健康結果。未來，HTA機構和廠商需要共同努力，建立一套完善的AI應用框架，確保AI技術在HTA中得到安全、有效和負責任的使用。

Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025