健康科技評估(HTA)在醫療決策中扮演著至關重要的角色，它評估新興醫療技術的臨床效益、成本效益以及對社會的影響。然而，傳統的HTA流程耗時且資源密集，往往難以跟上醫療科技快速發展的步伐。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。
HTA面臨的挑戰
傳統HTA流程涉及大量數據收集、文獻回顧、模型建立和報告撰寫。這些步驟不僅耗時，而且需要專業知識和技能。例如，系統性文獻回顧需要篩選大量的研究論文，提取相關數據，並進行質量評估。成本效益分析則需要建立複雜的模型，模擬不同情境下的成本和效益。這些工作往往需要多個專家團隊協同合作，導致HTA流程的效率低下。
生成式AI如何助力HTA
生成式AI，尤其是大型語言模型(LLM)，在處理自然語言和生成文本方面表現出色。這使得它們能夠在HTA流程的各個階段發揮作用：
文獻回顧自動化：
LLM可以自動篩選和總結大量的研究論文，提取關鍵信息，例如研究設計、樣本量、干預措施和結果。這可以大大減少文獻回顧所需的時間和人力成本。
數據提取和分析：
LLM可以從臨床試驗報告、電子病歷和其他數據源中提取相關數據，並進行初步的分析。這可以幫助HTA機構更快地了解新興醫療技術的臨床效益。
模型建立和模擬：
生成式AI可以基於現有數據和文獻，自動建立成本效益模型，並模擬不同情境下的結果。這可以幫助決策者更好地了解新興醫療技術的經濟影響。
報告撰寫：
LLM可以基於收集到的數據和分析結果，自動生成HTA報告的初稿。這可以大大減少報告撰寫所需的時間和精力。
潛在的風險與挑戰
儘管生成式AI在加速HTA準備工作方面具有巨大的潛力，但也存在一些潛在的風險和挑戰：
數據質量和偏見：
生成式AI的性能取決於訓練數據的質量。如果訓練數據存在偏見，那麼生成式AI也可能產生偏見的結果。
透明度和可解釋性：
LLM的決策過程往往不透明，難以解釋。這可能會影響HTA結果的可信度。
倫理和法律問題：
生成式AI的使用涉及到數據隱私、知識產權和責任歸屬等倫理和法律問題。
結論與研判
生成式AI有潛力顯著加速HTA準備工作，提高效率並降低成本。然而，在實際應用中，需要仔細考慮數據質量、透明度和倫理問題。HTA機構應積極探索生成式AI在HTA流程中的應用，同時建立相應的監管框架，確保其安全、可靠和公正地使用。未來，生成式AI將與人類專家協同工作，共同推動HTA的發展，為醫療決策提供更科學、更高效的支持。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025