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，它評估新醫療技術的臨床效益、成本效益以及倫理、社會和法律影響，以支持醫療資源的合理分配。然而，傳統的HTA流程耗時且成本高昂，往往延遲了創新醫療技術的應用。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。
生成式AI如何助力HTA？
生成式AI，例如大型語言模型（LLM），能夠處理和分析大量的醫療數據，包括臨床試驗報告、醫學文獻、患者數據等。透過自然語言處理（NLP）和機器學習技術，生成式AI可以：
自動化文獻檢索與綜述：
傳統的文獻綜述需要耗費大量人力進行篩選和整理。生成式AI可以快速檢索相關文獻，並自動生成文獻摘要和綜述，節省研究人員的時間和精力。
提取關鍵數據：
從臨床試驗報告中提取關鍵數據，例如療效指標、不良反應發生率等，並將其整理成結構化數據，方便後續分析。
建立模擬模型：
基於現有數據，建立疾病模型和治療效果模型，預測新技術的潛在影響，輔助決策者進行風險評估。
生成HTA報告草稿：
根據分析結果，自動生成HTA報告的初步草稿，為專家提供參考。
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，但也存在一些挑戰和考量：
數據品質與偏見：
生成式AI的性能高度依賴於訓練數據的品質。如果訓練數據存在偏見或不完整，可能會導致AI的分析結果出現偏差。
透明度與可解釋性：
生成式AI的決策過程往往是黑箱操作，缺乏透明度和可解釋性。這可能會影響決策者對AI分析結果的信任度。
倫理與法律問題：
使用生成式AI處理敏感的醫療數據，涉及患者隱私保護、數據安全等倫理和法律問題。
專家監督與驗證：
生成式AI的分析結果需要經過專家的監督和驗證，以確保其準確性和可靠性。
未來展望
生成式AI在HTA領域的應用仍處於早期階段，但其發展前景廣闊。隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，生成式AI將在以下方面發揮更大的作用：
個性化HTA：
根據患者的個體差異，生成個性化的HTA報告，為精準醫療提供支持。
實時HTA：
根據實時數據，進行動態的HTA評估，及時調整醫療決策。
全球HTA合作：
促進不同國家和地區之間的HTA信息共享和合作，提高HTA的效率和質量。
總結與研判
生成式AI為加速HTA準備工作提供了強大的工具，可以顯著提高效率、降低成本，並為醫療決策提供更全面的資訊。然而，在應用生成式AI時，必須充分考慮數據品質、透明度、倫理和法律等問題，並加強專家監督和驗證。隨著技術的成熟和應用經驗的積累，生成式AI有望在HTA領域發揮越來越重要的作用，最終改善患者的健康福祉。 儘管目前仍存在一些挑戰，但生成式AI在HTA領域的潛力不容忽視，值得醫療決策者和研究人員積極探索和應用。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025