健康科技評估（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、成本效益以及對社會的影響，從而協助政府、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流程往往耗時且成本高昂，阻礙了創新醫療技術的快速應用。近年來，生成式AI的興起為加速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），具備強大的自然語言處理和文本生成能力，可以自動化HTA流程中的多個環節，從而提高效率並降低成本。具體而言，生成式AI可以應用於以下幾個方面：

文獻綜述與證據提取：

HTA報告的編寫需要對大量的醫學文獻進行系統性的綜述和證據提取。生成式AI可以快速篩選相關文獻，自動提取關鍵數據和研究結果，並生成初步的證據摘要，大幅縮短文獻綜述的時間。

模型構建與分析：

HTA通常需要構建經濟模型來評估新技術的成本效益。生成式AI可以基於現有數據和專家知識，自動生成經濟模型的框架，並進行敏感性分析和情景模擬，幫助決策者更好地理解新技術的經濟影響。

報告撰寫與編輯：

生成式AI可以基於已有的證據和模型分析結果，自動生成HTA報告的初稿，並進行語言潤色和格式調整，提高報告的撰寫效率和質量。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI在加速HTA準備工作方面具有巨大的潛力，但也面臨著一些挑戰和考量：

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，則可能導致AI生成的結果存在偏差，影響HTA的準確性。

透明度與可解釋性：

生成式AI的決策過程往往缺乏透明度和可解釋性，這可能導致決策者對AI生成的結果缺乏信任，難以做出最終的決策。

倫理與法律問題：

生成式AI在HTA中的應用涉及到患者隱私、數據安全以及算法偏見等倫理和法律問題，需要制定相應的規範和標準來保障患者的權益。

未來展望

生成式AI在加速HTA準備工作方面具有廣闊的應用前景。隨著技術的不断发展和完善，生成式AI有望在HTA流程中发挥更大的作用，提高效率、降低成本，并最终促进创新医疗技术的快速应用。然而，在应用生成式AI的过程中，需要充分考虑数据质量、透明度、伦理和法律等问题，确保HTA的准确性、公正性和可靠性。

總結而言，生成式AI為HTA帶來了革命性的機會，但其應用需要謹慎考量，確保在提升效率的同時，不犧牲HTA的品質與公正性。未來，隨著相關技術和規範的成熟，生成式AI有望成為HTA流程中不可或缺的一部分，加速醫療創新並改善患者的健康福祉。

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