引言：
在 Asembia AXS26 大會現場，Jessica Lovett 深入探討了真實世界證據（Real World Evidence, RWE）與數據在專業藥品決策中的重要性。她強調，並非所有真實世界數據都具有同等價值，關鍵在於如何辨別並運用對決策最具影響力的資訊。本次訪談聚焦於如何利用真實世界證據，提升專業藥品的臨床應用與價值評估。
真實世界證據的定義與重要性
真實世界證據（RWE）是指來自真實世界數據（Real World Data, RWD）的臨床證據，這些數據來源廣泛，包括電子病歷、保險理賠數據、患者登記資料以及行動健康應用程式等。與傳統臨床試驗相比，真實世界數據更能反映實際臨床環境下的患者情況，為藥品療效和安全性評估提供更全面的視角。
Jessica Lovett 指出，在專業藥品領域，真實世界證據的重要性日益凸顯。由於專業藥品通常針對特定疾病或患者群體，傳統臨床試驗可能難以涵蓋所有臨床情境。透過分析真實世界數據，可以更深入了解藥品在不同患者群體中的療效差異，以及長期使用的安全性。這對於制定更精準的治療方案，提升患者照護品質至關重要。
數據品質與決策影響力
Lovett 強調，並非所有真實世界數據都具有同等價值。數據的品質、完整性和相關性直接影響到真實世界證據的可靠性和決策影響力。她建議，在選擇真實世界數據時，應關注數據的來源、收集方法和數據清洗流程，確保數據的準確性和一致性。
此外，Lovett 提到，數據的相關性也是一個重要考量因素。只有與特定藥品或治療方案相關的數據，才能提供有意義的臨床證據。例如，在評估某種專業藥品對特定疾病的療效時，需要關注患者的病史、用藥記錄、生活方式等相關數據，才能更準確地評估藥品的臨床價值。
未來發展趨勢與應用前景
隨著科技的進步和數據資源的日益豐富，真實世界證據在專業藥品領域的應用前景將更加廣闊。Lovett 預測，未來真實世界證據將在藥品研發、上市後監測、醫療決策等方面發揮更重要的作用。
她認為，透過整合不同來源的真實世界數據，可以建立更全面的患者畫像，為精準醫療提供更強大的數據支持。同時，利用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）和機器學習（Machine Learning, ML）等技術，可以更有效地分析真實世界數據，挖掘潛在的臨床價值，加速藥品研發和臨床應用。Asembia AXS26 大會也將持續關注相關議題，促進業界交流與合作，共同推動真實世界證據在專業藥品領域的發展。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: April 28, 2026