Alapfogalmak
生成型人工知能技術は、システマティックレビューの自動化、リアルワールドエビデンスの生成、および健康経済モデリングの効率化など、ヘルスケア技術評価の様々な側面で活用できる可能性がある。しかし、科学的妥当性や信頼性、バイアス、公平性、規制および倫理的課題など、慎重に検討すべき課題も存在する。
Kivonat
本論文は、ヘルスケア技術評価(HTA)の分野における生成型人工知能(generative AI)の活用について概説している。
- システマティックレビューの自動化:
- 生成型AIは、検索語の提案、抄録のスクリーニング、データ抽出、メタ分析のコード生成など、システマティックレビューの一部プロセスを自動化できる可能性がある。
- ただし、出力の正確性や再現性、バイアスなどの課題があり、人間による監視と検証が必要である。
- リアルワールドエビデンス(RWE)の生成:
- 生成型AIは、構造化されていない診療記録やイメージングデータの処理を自動化し、RWEの生成を支援できる。
- しかし、出力の正確性や偏りの問題、プライバシーの懸念がある。
- 健康経済モデリング:
- 生成型AIは、モデルの概念化、パラメータ化、実装、評価・検証などの工程を支援できる。
- 一方で、モデルの正確性や信頼性、バイアスなどの課題がある。
全般的に、生成型AIは HTA に有用な可能性があるが、現時点では技術の発展途上であり、慎重な評価と人間による監視が必要不可欠である。
Statisztikák
生成型AIは、システマティックレビューにおいて、検索語の提案で99%以上の正確性、データ抽出で96.3%の正確性を示した。
健康経済モデルの再現性については、高い精度が報告されているが、複雑なモデルでは課題が残る。
Idézetek
"生成型AIは、システマティックレビューの自動化、リアルワールドエビデンスの生成、健康経済モデリングの効率化など、HTA の様々な側面で活用できる可能性がある。"
"しかし、生成型AIには科学的妥当性や信頼性、バイアス、公平性、規制および倫理的課題など、慎重に検討すべき課題も存在する。"