健康科技評估(Health Technology Assessment, HTA)是評估新醫療技術、藥品、設備等成本效益、臨床效果和社會影響的關鍵流程。然而，傳統HTA流程耗時且成本高昂，往往延遲了創新技術的應用。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。

生成式AI在HTA中的應用潛力

生成式AI，例如大型語言模型(LLM)，能夠處理和分析大量醫療數據，包括臨床試驗報告、醫學文獻、患者數據等。這使得它在HTA的各個階段都具有應用潛力：

文獻綜述與證據生成：

生成式AI可以快速檢索、篩選和總結相關文獻，大幅縮短文獻綜述的時間。例如，它可以自動提取臨床試驗的關鍵數據，生成初步的證據報告。

模型建立與分析：

HTA通常需要建立經濟模型來評估成本效益。生成式AI可以協助建立和校準模型，並進行敏感性分析，以評估不同情境下的結果。

報告撰寫與溝通：

生成式AI可以輔助撰寫HTA報告，將複雜的數據和分析結果轉化為易於理解的語言，提高溝通效率。

面臨的挑戰與限制

儘管潛力巨大，生成式AI在HTA應用中也面臨著一些挑戰：

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生成的結果也可能存在偏差，影響HTA的準確性。

透明度與可解釋性：

LLM等複雜的AI模型往往缺乏透明度，難以解釋其決策過程。這使得HTA專家難以驗證AI生成的結果，並建立信任。

監管與倫理考量：

在醫療領域應用AI需要嚴格的監管，以確保患者安全和數據隱私。目前，針對生成式AI在HTA中的應用，相關的監管框架尚未完善。

專業知識的整合：

生成式AI可以輔助HTA流程，但無法完全取代人類專家的判斷。HTA專家需要具備足夠的專業知識，才能有效地利用AI工具，並對結果進行審核和驗證。

實際案例與發展趨勢

目前，一些研究機構和企業已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，有研究團隊利用AI模型預測新藥的成本效益，並與傳統方法進行比較。一些藥廠也正在嘗試利用AI加速文獻綜述和報告撰寫。

隨著AI技術的不斷發展，以及醫療數據的日益豐富，生成式AI在HTA中的應用將會越來越廣泛。未來，我們可能會看到更多基於AI的HTA工具出現，幫助決策者更快、更有效地評估新醫療技術的價值。

總結與研判

生成式AI為加速HTA準備工作提供了強大的工具，但其應用並非沒有限制。數據品質、透明度、監管和倫理考量是需要重點關注的問題。在實際應用中，需要將AI技術與人類專業知識相結合，才能充分發揮其潛力。可以預見的是，生成式AI將在HTA領域扮演越來越重要的角色，但其發展需要謹慎評估和有效管理，以確保其應用符合倫理和科學原則，最終造福患者和社會。

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