生成式AI在HTA中的應用潛力

生成式AI，如大型語言模型 (LLM)，具備處理和分析大量複雜數據的能力，這使其在HTA的各個環節都具有應用潛力。

文獻回顧與證據合成：

傳統的文獻回顧耗時費力，研究人員需要篩選大量的學術論文和臨床試驗數據。生成式AI可以自動化文獻檢索過程，快速識別相關研究，並提取關鍵信息，例如療效數據、安全性數據和成本數據。此外，AI還可以協助進行meta分析，整合不同研究的結果，提高證據的可靠性。

經濟模型構建與分析：

HTA通常需要構建複雜的經濟模型，以評估新技術的成本效益。生成式AI可以基於現有數據和專家知識，自動生成經濟模型的框架，並進行敏感性分析，評估不同參數變化對結果的影響。這可以大大縮短模型構建的時間，並提高模型的準確性。

報告撰寫與溝通：

HTA報告往往內容繁雜，難以理解。生成式AI可以自動生成報告的初稿，並根據不同的受眾調整語言風格，提高報告的可讀性和溝通效率。

面臨的挑戰與考量

儘管生成式AI在加速HTA準備進程方面具有巨大的潛力，但也面臨著一些挑戰和考量。

數據質量與偏見：

生成式AI的性能高度依賴於訓練數據的質量。如果訓練數據存在偏見或不完整，AI可能會產生錯誤或誤導性的結果。因此，需要建立嚴格的數據質量控制機制，確保數據的可靠性和代表性。

算法透明度與可解釋性：

生成式AI模型的決策過程往往是黑箱操作，難以理解。這可能會降低決策者對AI結果的信任度。因此，需要開發更透明、可解釋的AI模型，讓決策者能夠理解AI的推理過程。

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、算法偏見和責任歸屬。需要制定明確的倫理和法律框架，規範AI的使用，保障患者的權益。

結論與研判

生成式AI有望徹底改變HTA的流程，加速新醫療技術的評估和應用。然而，要充分發揮AI的潛力，需要克服數據質量、算法透明度和倫理法律等方面的挑戰。未來，隨著技術的進步和監管的完善，生成式AI將在HTA中扮演越來越重要的角色，為醫療決策提供更科學、更高效的支持。醫藥產業應積極擁抱這一變革，探索AI在HTA中的應用場景，並與監管機構和學術界合作，共同推動AI在醫療領域的健康發展。

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