衛生技術評估(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、成本效益和社會影響，以支持醫療資源的合理分配。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在HTA中的潛力

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，包括臨床試驗數據、醫學文獻、患者病歷等。這使得它在HTA的各個階段都能發揮作用：

文獻檢索與綜述：

生成式AI可以快速檢索和篩選相關文獻，並自動生成文獻綜述，大幅縮短研究人員的時間。傳統的文獻綜述可能需要數週甚至數月的時間，而AI可以在數小時內完成。

數據提取與分析：

從臨床試驗報告中提取關鍵數據，例如療效、安全性、成本等，並進行統計分析。這可以減少人為錯誤，提高數據分析的效率和準確性。

成本效益模型構建：

生成式AI可以根據現有數據和臨床指南，自動構建成本效益模型，評估新技術的經濟價值。

報告撰寫：

基於分析結果，生成式AI可以輔助撰寫HTA報告，提供結構化的內容和清晰的結論。

面臨的挑戰與考量

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：

數據質量與偏見：

AI模型的性能高度依賴於訓練數據的質量。如果數據存在偏差或不完整，AI的分析結果可能也會產生偏差，導致錯誤的決策。

透明度與可解釋性：

一些AI模型，尤其是深度學習模型，具有“黑盒”特性，難以解釋其決策過程。這可能影響HTA結果的可信度和接受度。

監管與倫理：

如何監管AI在HTA中的應用，確保其安全、有效和公平，是一個重要的問題。此外，還需要考慮數據隱私、算法偏見等倫理問題。

專業知識的整合：

生成式AI並不能完全取代人類專家。HTA仍然需要醫學、經濟學、倫理學等領域的專家參與，對AI的分析結果進行審核和判斷。

未來展望

生成式AI在加速HTA準備工作方面具有顯著的潛力，但需要謹慎應對其挑戰。 未來，隨著AI技術的進步和監管框架的完善，生成式AI有望在HTA中發揮更大的作用，提高醫療決策的效率和質量。 重要的是，要將AI視為一種輔助工具，而不是替代人類專家，並始終保持批判性思維，確保HTA結果的科學性和公正性。 此外，持續的數據質量監控和算法透明度提升，將是確保AI在HTA中有效且負責任地應用的關鍵。

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