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。近年來，生成式AI的興起為加速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、文獻檢索、模型構建和專家諮詢。這些步驟不僅耗時，而且容易受到主觀偏見的影響。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，而成本效益分析則需要建立複雜的數學模型，並輸入大量的臨床和經濟數據。此外，不同國家和地區的HTA要求各不相同，增加了醫療技術企業在全球範圍內進行市場准入的複雜性。

生成式AI如何助力HTA

生成式AI，特別是大型語言模型 (LLM)，在處理自然語言和生成文本方面表現出色，可以有效解決HTA流程中的許多痛點。

文獻檢索與篩選：

生成式AI可以快速檢索和篩選大量的醫學文獻，提取關鍵信息，並自動生成文獻綜述。這大大縮短了文獻回顧的時間，並降低了人工篩選的錯誤率。

數據提取與分析：

生成式AI可以從臨床試驗報告、電子病歷等數據源中自動提取相關數據，並進行初步的統計分析。這有助於研究人員更快地了解新醫療技術的臨床效果和安全性。

模型構建與模擬：

生成式AI可以基於現有數據和文獻，自動構建成本效益分析模型，並進行模擬分析。這可以幫助決策者更好地了解新醫療技術的經濟價值。

報告撰寫與翻譯：

生成式AI可以根據HTA的要求，自動生成報告草稿，並將報告翻譯成不同的語言。這可以簡化報告撰寫流程，並促進國際合作。

潛在的風險與挑戰

儘管生成式AI在加速HTA準備方面具有巨大的潛力，但也存在一些潛在的風險和挑戰。

數據質量與偏見：

生成式AI的性能取決於訓練數據的質量。如果訓練數據存在偏差，生成式AI可能會產生不準確或有偏見的結果。

透明度與可解釋性：

生成式AI的決策過程往往不透明，難以解釋。這可能會降低決策者對AI結果的信任度。

倫理與法律問題：

生成式AI的使用涉及到數據隱私、知識產權等倫理和法律問題。需要建立完善的監管框架，以確保AI的負責任使用。## 結論與展望

生成式AI有望徹底改變HTA流程，加速創新醫療技術的應用，並提高醫療資源的利用效率。然而，我們也必須清醒地認識到生成式AI的局限性，並採取有效的措施來應對潛在的風險和挑戰。未來，隨著AI技術的不斷發展和完善，以及相關監管框架的建立，生成式AI將在HTA領域發揮越來越重要的作用，為患者帶來更大的福祉。

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