健康科技評估（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、成本效益和社会影响，以支持醫療資源的合理分配。然而，傳統的HTA流程往往耗時且成本高昂，阻礙了創新技術的快速應用。近年來，生成式AI的崛起為加速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），具有強大的自然語言處理和生成能力，可以自動化HTA流程中的多個關鍵步驟：

文獻檢索與綜述：

生成式AI可以快速檢索和篩選大量的醫學文獻，提取關鍵信息，並生成結構化的文獻綜述，大幅縮短文獻評估的時間。傳統的文獻綜述可能需要數週甚至數月，而AI可以在數小時內完成。

數據分析與建模：

生成式AI可以分析臨床試驗數據、真實世界數據等，建立預測模型，評估新技術的療效和安全性。例如，AI可以分析患者的電子病歷，預測不同治療方案的結果，幫助決策者更好地了解新技術的潛在價值。

經濟模型構建：

生成式AI可以自動生成成本效益分析模型，評估新技術的經濟價值。這包括收集成本數據、計算增量成本效益比（ICER）等。傳統的經濟模型構建需要專業的經濟學家，而AI可以降低成本和時間。

報告撰寫與溝通：

生成式AI可以根據分析結果自動生成HTA報告，並將複雜的技術信息轉化為易於理解的語言，方便決策者和公眾理解。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI在加速HTA準備方面具有巨大潛力，但也存在一些挑戰需要克服：

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。如果訓練數據存在偏見或不完整，AI可能會產生錯誤或不公平的結果。

透明度與可解釋性：

生成式AI的決策過程往往是黑箱操作，難以解釋。這可能會降低決策者對AI結果的信任度。

倫理與法律問題：

生成式AI的使用涉及到數據隱私、算法偏見等倫理和法律問題，需要謹慎處理。

專業知識的整合：

生成式AI需要與領域專家的知識相結合，才能產生有意義的結果。單純依靠AI可能會忽略重要的臨床細節。

結論與研判

生成式AI有潛力顯著加速HTA準備工作，降低成本，提高效率，並最終促進創新醫療技術的應用。然而，要充分發揮AI的潛力，需要解決數據質量、透明度、倫理等方面的挑戰。未來，生成式AI將與領域專家協同工作，共同推動HTA的發展，為醫療決策提供更可靠、更高效的支持。這將有助於確保醫療資源的合理分配，並最終改善患者的健康結果。

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