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、成本效益以及倫理、社會和法律影響。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準備工作提供了新的可能性。

HTA面臨的挑戰

傳統HTA流程涉及大量數據收集、分析和報告撰寫。評估人員需要審閱大量的臨床試驗數據、經濟模型和文獻綜述，以評估新技術的價值。這個過程不僅耗時，而且容易受到人為偏差的影響。此外，HTA還需要考慮不同利益相關者的觀點，包括患者、臨床醫生、支付者和政策制定者，這進一步增加了流程的複雜性。

生成式AI的潛力

生成式AI，例如大型語言模型（LLM），具有從大量數據中學習並生成連貫、相關文本的能力。這項技術可以應用於HTA流程的各個階段，從數據收集和分析到報告撰寫和溝通。

加速文獻綜述

生成式AI可以快速篩選和總結大量的科學文獻，幫助評估人員快速了解特定技術的證據基礎。例如，AI可以識別相關的臨床試驗，提取關鍵的結果數據，並評估研究的質量。這可以顯著減少文獻綜述所需的時間和精力。

簡化數據分析

生成式AI可以協助分析複雜的臨床和經濟數據，例如，它可以自動識別數據中的模式和趨勢，生成統計分析報告，並創建可視化圖表。這可以幫助評估人員更好地理解數據，並做出更明智的決策。

自動化報告撰寫

生成式AI可以根據預定義的模板和指南，自動生成HTA報告的草稿。這可以節省大量的時間和精力，並確保報告的一致性和準確性。此外，AI還可以根據不同利益相關者的需求，定制報告的內容和風格。

促進利益相關者參與

生成式AI可以生成易於理解的摘要和解釋，幫助患者、臨床醫生和政策制定者更好地了解HTA的結果。此外，AI還可以創建互動式工具，讓利益相關者可以探索不同的情景，並評估不同決策的影響。

挑戰與考量

儘管生成式AI具有巨大的潛力，但在HTA中的應用仍面臨一些挑戰。首先，AI模型的準確性和可靠性至關重要。需要確保模型經過充分的訓練和驗證，並且能夠處理各種數據類型和情景。其次，需要解決數據隱私和安全問題。HTA通常涉及敏感的患者數據，需要採取適當的措施來保護數據的安全。第三，需要考慮倫理和社會影響。AI的使用可能會影響HTA的透明度和公平性，需要制定明確的指南和標準。

結論

生成式AI有潛力顯著加速HTA準備工作，提高效率和準確性。然而，在應用這項技術時，需要仔細考慮其局限性和潛在風險。通過解決這些挑戰，我們可以充分利用生成式AI的優勢，改善醫療決策，並促進創新技術的快速採用，最終造福患者。未來，隨著AI技術的不斷發展和完善，其在HTA中的應用將會更加廣泛和深入。

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