【國際研討會發表論文– 心得分享】

高雄醫學大學藥學系臨床藥學碩士班二年級蔣宛伶
 

    很高興能參加2024 年國際藥物經濟暨效果研究學會（International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research ISPOR ）在美國亞特蘭大舉辦的年會，這是我第一次出國參加國際型會議，內心無比興奮。此盛會是匯集全球藥物經濟學、效果研究和健康技術評估等領域專業人士的重要平台，我的研究領域與藥物經濟學相關，因此我相信這將是一次寶貴的機會，讓我能夠多方面學習並檢視自己的不足。

    會議現場提供了學術演講、專題研討會、海報展示、工作坊等多元形式的學術交流機會（圖一、圖二）不僅有助於參會者增長知識，還促進了學術和產業界專業人士之間的交流與合作，分享最新的研究成果和方法。此外，參會者還可以使用ISPOR 的會議應用程序，快速查找各場次的演講和海報展示等相關內容，方便進行時間上的安排，也可以透過關鍵字搜尋功能輕鬆找到感興趣的主題，這大大地提升了會議的便利性和效率。
 

圖一、口頭學術演講


圖二、海報展示區及討論休息區
 

    隨著近期全球對人工智慧AI 領域的關注持續升溫，生成式人工智慧（Generative AI ）的應用在年會的多個演講場次中成為討論的焦點之一。學者們在會議上分享了如何將Generative AI 廣泛應用於各種醫學研究和臨床試驗中，以模擬和預測患者的治療結果，展示了這項技術的巨大潛力和多樣化用途，例如：在單臂或雙臂臨床試驗中，Generative AI 可以通過模擬對照組，減少所需的樣本量，這不僅有助於加快研究進程，還能減少患者的負擔和臨床試驗的成本；同時，Generative AI 可以預測慢性疾病和複雜疾病的進程，幫助研究人員評估治療的長期效益；這項技術還能用於預測和比較不同治療方法的有效性，從而找出最優的治療方案；此外，根據模擬結果設定具體的治療目標，優化治療策略，使得臨床決策更加科學和有效。除了在臨床試驗中的應用，Generative AI還可用於文獻回顧和數據分析等方面，通過自動化的文獻回顧，研究人員可以更快速地獲取最新的研究成果，並進行系統性的分析和比較；而在數據分析方面，Generative AI 能處理大量數據，統整出有價值的見解和趨勢，從而大大提高研究效率和準確性，並有效降低成本。然而，對於這些應用我們也需保持謹慎態度，因為Generative AI 的模擬結果可能會受到數據偏差的影響，這可能導致結果不夠準確，甚至產生誤導性的結論，因此，在使用Generative AI 時，必須特別注意數據的質量和來源，避免將不準確或有偏見的信息納入分析。總體而言，隨著技術的進步和應用範圍的擴大，Generative AI 在醫學研究和臨床試驗中的潛力無疑是巨大的，通過合理應用這項技術，未來的醫學研究將更加高效、精準和經濟，為患者帶來更多福祉，然而，必須在確保數據準確性和公正性的前提下，才能充分發揮Generative AI 的潛力，提升研究結果的可信度和可靠性。

    在這次年會中，我投稿了兩篇海報展示，分別是有關「新生兒篩檢和疾病緩解藥物治療對於台灣脊髓性肌肉萎縮症患者的成本效果分析」（圖三）以及「疾病緩解藥緩解藥物治療對於台灣脊髓性肌肉萎縮症患者的健康相關生活品質」物治療對於台灣脊髓性肌肉萎縮症患者的健康相關生活品質」（圖四）的研究結果，在展示過程中，藉由與其他學者的交流和討論，我獲得了寶貴的反饋和建議。同時，在觀賞其他人的研究並提出問題的過程中，我不僅學到了其他研究中值得借鑒的部分，還拓展了自己的專業視野。這次的經驗讓我收穫滿滿，也期待未來有更多機會參與這樣的國際盛會。
 

圖三及圖四、個人海報展示