醫療科技評估 (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、成本效益以及對社會的影響，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，阻礙了創新醫療技術的快速應用。生成式AI的出現，為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。
HTA面臨的挑戰
傳統HTA流程涉及大量數據收集、分析和報告撰寫。例如，系統性文獻回顧需要耗費大量人力篩選和評估相關研究。經濟模型構建則需要專業知識和時間來建立複雜的數學模型，以預測不同情境下的成本和效益。這些環節的延遲，直接影響了新技術進入市場和被納入醫保的速度。此外，HTA報告的撰寫也需要高度專業的知識和清晰的表達能力，以確保評估結果的準確性和可理解性。
生成式AI如何助力HTA？
生成式AI，特別是大型語言模型 (LLM)，在HTA準備過程中具有廣泛的應用潛力。
文獻檢索與篩選：
AI可以快速檢索和篩選大量的醫學文獻，識別與特定醫療技術相關的研究，大幅縮短文獻回顧的時間。例如，AI可以根據預設的關鍵詞和納入排除標準，自動篩選出符合條件的研究，並提取關鍵信息。
數據提取與分析：
AI可以從研究報告中自動提取關鍵數據，例如臨床試驗的結果、患者特征和成本數據。這些數據可以被用於構建經濟模型或進行統計分析，以評估醫療技術的成本效益。
經濟模型構建：
AI可以基於現有的數據和知識，自動構建經濟模型，模擬不同情境下的成本和效益。這可以幫助決策者更好地了解醫療技術的長期影響，並做出更明智的決策。
報告撰寫：
AI可以基於評估結果，自動生成HTA報告的初稿。這可以節省大量的撰寫時間，並提高報告的質量和一致性。
實際應用案例
目前，一些研究機構和公司已經開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，一些研究人員正在開發基於LLM的文獻檢索工具，可以幫助研究人員更快速地找到相關研究。另一些公司正在開發基於AI的經濟模型構建平台，可以幫助決策者更快速地評估醫療技術的成本效益。
潛在的風險與挑戰
儘管生成式AI在HTA中具有巨大的潛力，但也存在一些潛在的風險和挑戰。
數據質量：
AI的性能高度依賴於數據的質量。如果數據存在偏差或不完整，AI的評估結果可能會受到影響。
透明度：
AI的決策過程可能不夠透明，這可能會影響決策者對評估結果的信任度。
倫理問題：
AI的使用可能會引發一些倫理問題，例如數據隱私和算法歧視。
結論與研判
生成式AI有潛力顯著加速HTA準備流程，降低成本，並提高評估的效率和質量。然而，在實際應用中，需要充分考慮數據質量、透明度和倫理問題。未來，隨著AI技術的不斷發展和完善，以及相關法規和倫理規範的建立，生成式AI將在HTA領域發揮越來越重要的作用，最終促進創新醫療技術的快速應用，改善患者的健康。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025