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，以協助政府、保險公司和醫療機構做出明智的資源分配決策。然而，傳統的HTA流程耗時且成本高昂，往往成為新醫療技術進入市場的瓶頸。近年來，生成式AI的快速發展為加速HTA準備帶來了新的可能性。

生成式AI在HTA中的應用潛力

生成式AI，例如大型語言模型 (LLM)，具備強大的自然語言處理和生成能力，可以自動化HTA流程中的多個環節：

文獻檢索與綜述：

生成式AI可以快速檢索大量的醫學文獻，並自動生成系統性文獻綜述，大幅縮短文獻搜尋和整理的時間。傳統的文獻綜述可能需要數週甚至數月才能完成，而AI可以在數小時內完成初步分析。

數據提取與分析：

HTA需要大量的臨床數據和經濟數據。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關鍵數據，並進行統計分析，降低人工數據提取的錯誤率，並加速數據分析的過程。

模型建立與模擬：

生成式AI可以協助建立成本效益模型，並進行情境模擬，評估不同醫療技術的成本效益。例如，AI可以基於現有數據預測新藥的市場滲透率和長期成本效益，為決策者提供更全面的資訊。

報告撰寫與潤飾：

生成式AI可以根據HTA的標準格式自動生成報告初稿，並進行語言潤飾，提高報告的品質和效率。

面臨的挑戰與限制

儘管生成式AI在加速HTA準備方面具有巨大潛力，但也面臨著一些挑戰和限制：

數據品質與偏差：

生成式AI的性能高度依賴於訓練數據的品質。如果訓練數據存在偏差或不完整，AI可能會產生錯誤或有偏見的結果。因此，需要建立嚴格的數據品質控制機制，確保數據的準確性和可靠性。

透明度與可解釋性：

生成式AI的決策過程往往是黑箱操作，難以解釋其推理邏輯。這可能會降低決策者對AI結果的信任度。因此，需要開發更具透明度和可解釋性的AI模型，讓決策者能夠理解AI的決策依據。

倫理與法律問題：

生成式AI在HTA中的應用涉及倫理和法律問題，例如數據隱私、算法歧視等。需要制定明確的倫理規範和法律法規，確保AI的應用符合倫理原則和法律要求。

專業知識的整合：

生成式AI雖然可以自動化HTA流程中的某些環節，但仍然需要專業人員的參與。HTA專家需要對AI的結果進行驗證和評估，並結合自身的專業知識做出最終決策。

未來展望

生成式AI在加速HTA準備方面具有廣闊的應用前景。隨著AI技術的不斷發展和完善，我們可以預見，未來HTA流程將更加高效、精準和透明。然而，我們也需要正視AI應用所帶來的挑戰和限制，並採取積極的措施加以應對。只有這樣，才能充分發揮生成式AI的優勢，為醫療決策提供更好的支持，最終造福患者和社會。生成式AI並非要取代HTA專家，而是要成為他們的有力助手，共同推動醫療科技的發展和應用。

Newsflash | Powered by GeneOnline AI
For any suggestion and feedback, please contact us.
原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 17, 2025