健康科技評估（Health Technology Assessment, HTA）是評估新醫療技術、藥品、設備和程序的價值，以支持醫療決策的重要過程。然而，傳統的HTA流程耗時且資源密集。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。

HTA流程的挑戰

傳統HTA流程涉及大量數據收集、分析和報告撰寫。評估人員需要查閱大量的臨床試驗數據、經濟模型、文獻綜述以及患者報告的結果。這個過程不僅耗時，而且容易受到人為偏見的影響。此外，不同國家和地區的HTA要求各不相同，增加了準備工作的複雜性。

生成式AI的潛力

生成式AI，特別是大型語言模型（LLM），能夠自動生成文本、翻譯語言、總結事實，並回答問題。這些能力可以應用於HTA流程的各個階段，從而提高效率和準確性。

文獻綜述與數據提取

生成式AI可以快速掃描大量的醫學文獻，提取關鍵數據，並生成文獻綜述。例如，它可以自動識別臨床試驗的設計、納入排除標準、主要和次要終點，以及不良事件。這大大減少了人工篩選和提取數據的時間。

經濟模型構建與分析

HTA通常需要構建經濟模型來評估新技術的成本效益。生成式AI可以根據現有數據和文獻，自動生成經濟模型的框架，並進行敏感性分析。這有助於評估不同情景下的成本效益，並識別關鍵的成本驅動因素。

患者報告結果（PRO）分析

患者報告結果（PRO）是HTA的重要組成部分，可以反映患者對治療的體驗和偏好。生成式AI可以分析PRO數據，識別重要的主題和趨勢，並生成易於理解的報告。

法規遵循與報告撰寫

生成式AI可以根據不同國家和地區的HTA要求，自動生成符合要求的報告。這有助於確保報告的完整性和準確性，並減少因法規不符而導致的延誤。

實際應用案例

目前，一些醫療機構和製藥公司已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，有研究表明，使用AI輔助的文獻綜述可以將時間縮短50%以上。此外，一些公司正在開發基於AI的平台，可以自動生成HTA報告，並根據不同國家和地區的要求進行定制。

面臨的挑戰與未來展望

儘管生成式AI在HTA中具有巨大的潛力，但也面臨一些挑戰。首先，AI模型的準確性和可靠性至關重要。需要對模型進行嚴格的驗證和校準，以確保其生成的結果是可信的。其次，數據隱私和安全是另一個重要的考慮因素。需要採取適當的措施來保護患者數據，並確保符合相關法規。

展望未來，隨著AI技術的不斷發展，生成式AI將在HTA中發揮越來越重要的作用。它可以加速HTA流程，提高效率和準確性，並最終改善患者的醫療保健。然而，重要的是要謹慎使用AI技術，並確保其應用符合倫理和法律要求。

總結與研判

生成式AI有潛力顯著加速HTA準備工作，透過自動化文獻綜述、經濟模型構建、PRO分析和報告撰寫，可以節省時間和資源，提高效率。儘管存在數據準確性、隱私和安全等挑戰，但隨著技術的進步和應用案例的增加，生成式AI有望成為HTA流程中不可或缺的工具，最終促進更快速、更有效的醫療決策。然而，必須強調的是，AI應作為輔助工具，而非完全取代人類專家的判斷。

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