健康科技評估（HTA）在醫療決策中扮演著關鍵角色，它評估新興醫療技術的臨床效益、成本效益和社會影響，以協助政府、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，阻礙了創新技術的快速採用。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），具備從大量數據中學習並生成新的、有意義內容的能力。在HTA領域，這意味著它可以被應用於以下幾個方面：

文獻綜述自動化：

HTA的首要步驟是進行全面的文獻綜述，以了解特定技術的臨床證據。生成式AI可以快速篩選和總結大量的醫學文獻，大幅縮短文獻綜述的時間。例如，它可以自動識別相關研究、提取關鍵數據（如療效、安全性、成本）並生成結構化的報告。

數據分析與建模：

HTA需要對臨床數據、成本數據和患者數據進行分析，以評估技術的成本效益。生成式AI可以協助建立複雜的經濟模型，預測不同情境下的成本和效益，並進行敏感性分析。

報告撰寫與溝通：

HTA報告通常需要經過多輪的修改和審閱。生成式AI可以協助撰寫報告初稿，並根據不同的受眾（例如，決策者、臨床醫生、患者）調整報告的語言和風格。

患者價值評估：

HTA越來越重視患者的價值觀和偏好。生成式AI可以通過分析患者訪談、社交媒體數據等，了解患者對不同治療方案的看法，並將這些信息納入HTA的評估框架中。

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，但也存在一些挑戰和考量：

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，則可能導致評估結果失真。因此，需要仔細選擇和清洗訓練數據，並對AI模型的輸出進行驗證。

透明度與可解釋性：

一些生成式AI模型，例如深度學習模型，具有“黑盒”特性，難以解釋其決策過程。這可能會降低決策者對評估結果的信任度。因此，需要開發更具透明度和可解釋性的AI模型，並提供充分的證據支持評估結論。

倫理與法律問題：

在使用生成式AI進行HTA時，需要考慮數據隱私、算法偏見、責任歸屬等倫理和法律問題。例如，需要確保患者數據得到充分保護，避免算法歧視特定人群，並明確AI模型在評估過程中扮演的角色。

結論與研判

生成式AI有望大幅加速HTA準備工作，提高評估效率和質量。然而，在實際應用中，需要充分考慮數據質量、模型透明度、倫理和法律問題。未來，隨著AI技術的不斷發展和監管框架的逐步完善，生成式AI將在HTA領域發揮越來越重要的作用，助力醫療決策更加科學、高效和公平。關鍵在於如何將AI工具整合到現有的HTA流程中，並建立一套完善的質量控制和驗證機制，以確保評估結果的可靠性和可信度。

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