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、成本效益和倫理影響，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流程耗時且成本高昂，往往延遲了創新醫療技術的普及。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在HTA中的應用潛力

生成式AI，特別是大型語言模型（LLM），能夠處理和分析大量的醫療數據，包括臨床試驗數據、醫學文獻、患者數據和經濟數據。這使得它在HTA的各個階段都具有應用潛力：

文獻回顧與證據合成：

傳統的文獻回顧耗時費力。生成式AI可以快速篩選和總結大量的醫學文獻，提取關鍵信息，並自動生成證據表格和系統性回顧報告的初稿。這大大縮短了文獻回顧的時間，並提高了效率。

數據分析與建模：

HTA需要對臨床數據和經濟數據進行複雜的分析和建模。生成式AI可以協助分析臨床試驗數據，預測治療效果，並建立成本效益模型。例如，它可以根據患者的特徵和治療方案，預測患者的生存率和生活質量，並計算治療的成本效益比。

報告撰寫與溝通：

生成式AI可以根據分析結果，自動生成HTA報告的初稿，包括背景介紹、方法描述、結果分析和結論。它還可以根據不同的受眾，調整報告的語言和風格，提高溝通效率。

生成式AI面臨的挑戰與限制

儘管生成式AI在HTA中具有巨大的潛力，但也面臨著一些挑戰和限制：

數據質量與偏差：

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差或不完整，AI的分析結果可能會產生誤導。因此，需要確保數據的質量和代表性。

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HTA決策的透明度和可信度。需要開發更具透明度和可解釋性的AI模型。

倫理與監管：

生成式AI在HTA中的應用涉及到倫理和監管問題，例如數據隱私、算法公平性和責任歸屬。需要建立完善的倫理規範和監管框架，以確保AI的應用符合倫理原則和法律法規。

未來展望

生成式AI有望加速HTA流程，提高效率和質量，並促進創新醫療技術的普及。然而，要充分發揮其潛力，需要克服數據質量、透明度和倫理等方面的挑戰。未來的研究方向包括：

  • 開發更具透明度和可解釋性的AI模型。
  • 建立標準化的數據質量評估和管理流程。
  • 制定完善的倫理規範和監管框架。
  • 加強人機協作，充分發揮人類專家的經驗和判斷力。

總體而言，生成式AI在HTA領域的應用前景廣闊，但需要謹慎評估其潛在風險和限制，並採取適當的措施加以管理。通過不斷的技術創新和倫理反思，我們可以更好地利用生成式AI，為醫療決策提供更科學、更客觀的依據，最終造福患者和社會。

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