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，需要投入大量的人力和時間。例如，系統性文獻回顧是 HTA 的關鍵步驟，需要檢索、篩選和評估大量的醫學文獻，這是一個極其耗時的過程。此外，經濟模型構建和敏感性分析也需要專業知識和大量的計算資源。這些因素導致 HTA 流程冗長，延遲了新技術的應用，也增加了醫療成本。

生成式 AI 的潛力

生成式 AI 具備自然語言處理 (NLP)、機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 等技術，能夠自動化 HTA 流程中的多個環節。

文獻回顧自動化：

生成式 AI 可以快速檢索和篩選醫學文獻，提取關鍵信息，並生成文獻綜述報告。這大大縮短了文獻回顧的時間，提高了效率。

數據分析與模型構建：

生成式 AI 可以分析大量的臨床數據，識別關鍵變量，並構建經濟模型。它還可以進行敏感性分析，評估模型的不確定性，為決策者提供更全面的信息。

報告撰寫與溝通：

生成式 AI 可以自動生成 HTA 報告，並將複雜的數據和分析結果以清晰易懂的方式呈現出來。這有助於促進不同利益相關者之間的溝通和理解。

實際應用案例

目前，一些研究機構和企業已經開始探索生成式 AI 在 HTA 中的應用。例如，有研究團隊利用 NLP 技術自動提取臨床試驗報告中的關鍵信息，用於構建經濟模型。另一些團隊則利用機器學習算法預測新藥的市場潛力，為藥品定價和報銷決策提供參考。

潛在風險與挑戰

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

數據質量與偏見：

生成式 AI 的性能高度依賴於數據質量。如果數據存在偏差或不完整，可能會導致錯誤的結論。

算法透明度與可解釋性：

一些生成式 AI 模型，例如深度學習模型，具有黑盒特性，難以解釋其決策過程。這可能會降低決策者對模型的信任度。

倫理與法律問題：

生成式 AI 的應用涉及到數據隱私、知識產權和責任歸屬等倫理和法律問題，需要謹慎考慮。

總結與研判

生成式 AI 有望加速 HTA 準備工作，提高效率，降低成本，並促進創新醫療技術的應用。然而，在應用生成式 AI 時，需要充分考慮其潛在風險和挑戰，並採取相應的措施加以應對。未來，隨著技術的進步和應用經驗的積累，生成式 AI 將在 HTA 領域發揮越來越重要的作用，為醫療決策提供更科學、更高效的支持。關鍵在於如何確保數據的品質、算法的透明度，以及倫理和法律的合規性，才能真正實現生成式 AI 在 HTA 領域的潛力。

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