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，為政府、保險公司和醫療機構提供決策依據。然而，傳統的HTA流程耗時且資源密集，往往成為新技術快速普及的瓶頸。近年來，生成式AI的崛起為加速HTA準備工作帶來了新的可能性。
HTA流程的挑戰與生成式AI的潛力
傳統的HTA流程涉及大量數據收集、文獻回顧、模型建立和報告撰寫。這些步驟都需要專業人員投入大量時間和精力。例如，系統性文獻回顧可能需要數週甚至數月才能完成，而成本效益模型的建立也需要高度專業的知識和技能。
生成式AI，特別是大型語言模型 (LLM)，在處理自然語言、提取信息和生成文本方面表現出色。這使得它們能夠在HTA流程的各個階段發揮作用：
文獻回顧加速：
生成式AI可以快速掃描大量的醫學文獻，自動提取相關信息，例如臨床試驗結果、安全性數據和成本數據。這可以大幅縮短文獻回顧的時間，並減少人工錯誤。
數據分析與整合：
生成式AI可以分析來自不同來源的數據，例如電子病歷、保險索賠數據和臨床試驗數據，並將其整合到一個統一的數據庫中。這有助於識別趨勢、發現模式，並為HTA模型提供更準確的數據。
模型建立與模擬：
生成式AI可以協助建立成本效益模型和預算影響模型。通過模擬不同的情境，它可以預測新技術的長期影響，並幫助決策者評估其價值。
報告撰寫自動化：
生成式AI可以根據收集到的數據和模型結果，自動生成HTA報告。這可以節省大量時間和精力，並確保報告的準確性和一致性。
生成式AI在HTA中的應用案例
目前，已經有一些機構開始探索生成式AI在HTA中的應用。例如，一些研究人員正在開發基於LLM的工具，用於自動提取臨床試驗報告中的關鍵信息。另一些機構則在利用生成式AI建立成本效益模型，以評估新藥物的價值。
儘管生成式AI在HTA中的應用還處於早期階段，但其潛力已經顯現。通過加速HTA流程，生成式AI可以幫助更快地將創新醫療技術推向市場，並改善患者的健康結果。
面臨的挑戰與未來展望
儘管生成式AI具有巨大的潛力，但在HTA中的應用也面臨一些挑戰：
數據質量與偏見：
生成式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，可能會導致錯誤的結論。
透明度與可解釋性：
生成式AI的決策過程往往不透明，這使得人們難以理解其推理過程。這可能會影響人們對其結果的信任。
倫理與監管：
生成式AI在醫療領域的應用涉及倫理和監管問題。需要制定明確的規範，以確保其安全、可靠和公平。
展望未來，隨著生成式AI技術的不斷發展，其在HTA中的應用將會越來越廣泛。通過克服上述挑戰，生成式AI有望成為HTA流程中不可或缺的一部分，加速醫療創新，並改善患者的健康。然而，必須強調的是，生成式AI並不能完全取代人類專家。它應該被視為一種輔助工具，幫助專家更好地完成工作。最終的決策仍然需要由人類專家根據全面的證據和價值判斷做出。
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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025