Online International Forum on Professional Competency Cultivation for Cross-Disciplinary HEOR and HTA Talents
主持人：蒲若芳 Jasmine Pwu（HOTTEA 理事長、輔仁大學數據科學中心執行長）
主辦單位：健康效果暨醫療科技教育聯盟（HOTTEA）
協辦單位：天主教輔仁大學數據科學中心、國防醫學大學藥學系
會議背景：
臺灣預計在今年底成立國家級的 HTA（醫療科技評估）中心（稱「國家醫療科技評估中心」），在面對新機構的設立，以及人工智慧（AI）正逐漸重塑證據生成與決策制定方式的嶄新時代，我們是否擁有具備正確能力的合適人才，已成為亞洲各國醫療體系共同關注的核心焦點。本次論壇雖適逢颱風逼近台灣，但藉由線上模式的優勢，仍如期順利舉行。最重要的是，本次會議深感榮幸能邀請到來自英國、韓國、泰國、新加坡與馬來西亞的傑出學者齊聚一堂，進行深度與談及實務經驗分享，期許能透過此次論壇交流，為台灣即將成立的國家醫療科技評估中心與未來的跨域人才培育，奠定良好的發展基礎。
在蒲若芳博士以ISPOR HEOR Competencies Framework [註1]及HTA Metro Map [註2]為引言後，帶動各專家就自身國家的狀況提供經驗分享，以下為本次論壇的核心討論重點：
1. HTA 評估焦點的轉移與新興核心能力
1.1 從單一評估到複雜系統思維
英國格拉斯哥大學（University of Glasgow）的Olivia Wu教授指出，她自己接受HTA訓練已是近三十年前，當時大家認為只要掌握健康經濟學、生物統計、證據整合與決策模型，就足以應付多數 HTA 問題。但如今問題本身變了，HTA處理的問題已經不同，醫療照護的挑戰日益複雜，我們現在已經很少只是問一個簡單的介入措施是否比另一個好，我們問的是非常複雜的問題，我們被要求以更全面的方式來思考健康問題，現在更多是考慮預防與社區層級的介入措施，這些介入措施的效益往往跨部門且緩慢地顯現，且通常落在醫療預算之外。泰國瑪希敦大學（Mahidol University）的Usa Chaikledkaew副教授也提到，以證據為基礎的政策需求日益增長，現在的挑戰不再是我們是否需要HEOR或HTA專業人員與否，真正的問題是我們如何準備，如何能夠生成證據，並將其轉化為更好的醫療保健決策。因此，傳統的課堂教學已不再足夠，我們需要從單一學科的方式，轉向基於多領域能力導向的模式。Mahidol University的Montarat Thavorncharoensap副教授亦指出，現在HTA人員被問到的問題更廣泛了，因此多學科（multidisiplinary）非常重要；作為學術界，為了要有能力回答更廣泛的問題，我認為我們應該將HTA作為一門多學科來教授；我的意思是，我們不僅應該把各學院聚集在一起，也應該把來自許多領域的學生聚集在一起，但多數時候我們有來自醫學、藥學的人，或者經濟學家，但我們也需要考慮其他專業，像是公共衛生、資料科學，我們需要社會科學，也許工程師或類似的人，我們可能需要與他們合作，為了我們能夠處理更廣泛的狀況。
1.2 擴展核心能力與職能框架更新
Olivia Wu教授認為，未來HTA人才除了傳統基礎外，還須具備公平性（equity）與分配分析（distributional analysis）、真實情境評估（realistic evaluation）、系統性思維（systems thinking）等能力，並學習持續更新（living；或翻譯為動態）與適應性（adaptive）的評估方法（如持續更新的系統性文獻回顧、持續更新的臨床指引、持續更新的HTA），以因應不斷更新的證據與適應性試驗的興起。對於AI，Olivia Wu教授認為我們應該要理解並能夠解釋AI的輸出結果，我們使用AI以便能更有效率地處理複雜任務，如程式編碼與模型建構，所以這些是我們絕對要學習的技能。此外，我們還需要嘗試增強審議與溝通的技能，問題越複雜，分析就越複雜，就越需要與利害關係人溝通，而決策的制定也將變得越來越複雜，所以這些領域技能也是需要被發展。馬來西亞理科大學（Universiti Sains Malaysia）的 Asrul Akmal Shafie教授指出HTA 的樣貌在能力需求方面變得越來越複雜，無論是ISPOR的13項職能或HTA Metro Map都表明有新的能力（competency）正在出現，甚至在未來5年、10年後，我們會看到愈來愈多的competency被引入到這個領域中，但是大學或研究所課程，能引入的competency數量皆相當有限；因此，未來可能會有兩種模式，也就是一種大學部的 HTA 通才學位（generalist degree），以及針對專業職能的研究所/專業計畫（specialized program）。新加坡國立大學（National University of Singapore）的 Hwee-Lin Wee副教授指出HTA 現在正在處理應用類型的改變，但事情實在是變化太快，我們總是在檢視甚麼是最新的，即將開辦的碩士學程（MScHEOR）將鎖定量化背景（經濟、生物統計等）或政策方面的學生，以便與公衛碩士做區隔，惟仍待補強的是如何為缺乏臨床背景的學生提供臨床情境。泰國瑪希敦大學（Mahidol University）的Usa Chaikledkaew副教授認為未來的HEOR專業人員，將需要結合卓越的技術與AI素養、真實世界證據、政策領導力，以及強大的區域合作能力。
1.3 HTA職能框架更新
來自荷蘭Radboud University Medical Centre的資深專家Wija Oortwijn博士（HTAi 前主席、荷蘭一項 HTA 碩士學程協調人）指出，她指導的博士生以HTAi 既有能力框架為基礎進行更新，研究團隊發現舊框架（乃至ISPOR 現行框架）均未納入「AI在HTA的運用」與「環境面向」。目前更新後的HTA能力框架已於2026年6月30日發表在 Value in Health，正式納入上述兩項元素，並進一步將HTA professionals分為三個層級，即勝任層級（competent level）、精通層級（proficient level）和專家層級（expert level），各層級皆有其HTA核心領域及過程面所需具備的領域能力，相信相關內容將有助各國依需求設計課程。論文發表於：https://www.valueinhealthjournal.com/article/S1098-3015(26)02525-8/abstract。
2. 教育模式的轉型：體驗式學習與產學合作
2.1 實務導向的體驗式學習
泰國瑪希敦大學（Mahidol University）的Usa Chaikledkaew副教授分享 Health Technology Assessment Program（MUHTA）學程近二十年的經驗，為了從單一學科導向轉變為「多領域能力導向」模式，因此設計了讓學生能透過回應本國政策問題的真實研究專案來學習。她提出三項心得：一是「做中學」，讓學生參與真正的HTA專案，並與政府機關及醫療保健組織合作，以便獲取實務經驗，並由國際專家指導，這種方法有助於彌平學術與真實世界的落差；二是「培養多學科能力」，未來的專業人員需要的不僅僅是技術上的專業知識，他們必須跨學科工作，例如健康經濟學、流行病學、臨床研究、資料科學、AI，以及政策和領導力，如同Olivia Wu所說，AI 素養正在成為一項基本能力；三是「建立人脈網絡，而不僅僅是培養畢業生」，MUHTA與許多國際大學合作密切，例如送我們的學生去University of Glasgow與Olivia Wu教授的團隊學習，也與亞洲的大學合作，例如學生會與韓國梨花女子大學（Ewha Womans University）的 Jeonghoon Ahn教授學習，也去衛生部及中低收入國家的HTA機構，學習提供政策建議。
來自印度的Kanchan Mukherjee教授介紹，印度塔塔社會科學研究院（TISS）於其健康系統研究學院（School of Health Systems Studies），將HTA能力建構計畫整合進一項為期兩年的公共衛生碩士（MPH）課程中。該課程是從2010年與倫敦政經學院（LSE）合作至今，計畫詳情可參閱：https://admissions.tiss.ac.in/view/10/admissions/ma-admissions/master-of-public-health-mph-in-health-policy-econo/ ，內含按學期劃分的課程清單及與計畫相關的其他資訊。這個計畫納入實地實習（field practicum），並採量性與質性混合訓練模式，課程從流行病學、統計學等核心能力出發，逐步進階至更高階的能力，包括進階經濟評估和統計分析軟體，同時也導入健康政策及健康財務相關課程。誠如語彙學者所說，AI變得越來越重要，因此課程中也加入AI 以及一些更進階的統計軟體課程，未來也很期待與HOTTEA的大家合作推動。
2.2 結合業界的專題課程與利益衝突管理
新加坡國立大學（National University of Singapore）的 Hwee-Lin Wee副教授分享其即將於八月首度招生的碩士學程（MScHEOR）。課程設計正是對齊了ISPOR的能力框架，我們共設計四門核心課與六門選修課，將ISPOR的13個專業領域對應到我們自己的八個能力群組，包括定價、給付與市場准入，然後專案管理、HTA，還包括相當多關於健康政策以及職涯發展的課程，並特別納入目前較缺乏的醫療科技（MedTech）評估課程。課程中包含與業界共同開發的專題計畫（Capstone Project），要求學生花點時間思考適當的HTA相關問題，並與業界夥伴商討、共同開發，去設計一個能夠回答該問題的方法，這是一個完全由學術界、主管，以及業界主管共同指導，而且是在我們核准了研究設計後，才會進行資料收集與分析，這是希望當他們出來時，他們能夠清楚地溝通為什麼他們選擇一種特定的方法來回答政策或研究問題，能夠證明他們的選擇是合理的，能夠溝通最後的結果。在MScHEOR課程設計時，將業界人士納入還有其他原因，由於新加坡HTA機構非常小，所以需要在HTA機構之外尋找潛在的雇主，此外業界實際上比我們學界更先進，因為他們每天都在做這些事，而我們是學者，我們還有時間去發展、去思考事情，但他們可能已經全力推進AI，測試外面的各種工具了，所以我們覺得需要與他們保持同步，而且我認為最有效的方法之一，就是真正在專案上與他們合作。Mahidol University的Montarat Thavorncharoensap副教授也分享其MUHTA也在部分專案上與業界合作，此外也有短期課程或短期培訓提供業界人士加入。Mahidol University的Sitaporn Youngkong副教授補充到，業界和其他相關利害關係人會在HTA研究進行的整個過程中加入，這已寫入我們的 HTA guidelines；再者，我們也與業界或新創機構合作，例如，在早期 HTA 的情況下，業界也必須為他們的行銷和產品進行規劃，我們在其間與業界合作，通常業界會參與整個過程。
Jeonghoon Ahn教授指出學生畢業後可能去公部門任職，也可能是從HTA機構來就讀的，或是畢業後去國內、外藥廠或醫材公司，這些畢業生與在職學生可以形成綿密的產官學網絡，進一步形成可延伸的合作基礎。Mahidol University的Usa Chaikledkaew副教授補充分享到， MUHTA也曾接受藥廠經費，用於培力病友團體，此外藥廠也會提供一些資金，以便培訓他們內部人員，或是培訓外部的醫師、藥師等，這也是一種與業界合作的模式。因此，Jeonghoon Ahn教授指出，在韓國各方可以嘗試找到一個很好的空間來擁有共同利益（common ground），能對我們的健康保險預算和業界採用新技術的雙方都有互利，找到一些共同點就能與業界互動合作，而HTA教育絕對是雙方所需要的共同點。對於如何在管理不可避免的利益衝突（conflict of interest）之同時，善用與公共機構和業界雙方合作的明顯好處， Asrul Akmal Shafie教授則表示通常會對雙方期望建立共識，並簽署適當的保密協議（non-disclosure agreement, NDA）；Hwee-Lin Wee副教授補充表示，在新加坡他們會主動向HTA機構申報自身在特定治療領域的利益衝突，如此一來，HTA 機構就不會將該特定領域的評估工作交由他們執行。
3. AI 時代的 HTA 發展：是得力助手而非取代者
3.1 AI 提升效率與素養要求
與會者普遍認為AI是未來不可或缺的工具，因此AI素養更是不可或缺。韓國Jeonghoon Ahn教授觀察到，如今學生甚至可在未真正學會某科目的情況下，靠 AI 產出程式（例如即使不深學資料分析的R語言，也能靠AI寫出很棒的程式碼），這正是教育者須面對的課題。Hwee-Lin Wee提到，學生畢業進入職場時不應對AI一無所知，學校會鼓勵學生用AI輔助工作，但老師必須在概念與理論方面為學生打下基礎，確保學生知道輸入AI的是什麼，輸出的又是什麼，避免「garbage in, garbage out」。馬來西亞的Asrul Akmal Shafie教授更補充到，我們必須確保安全地使用AI，有些AI可能會將資料收集到雲端，這可能會對機密資訊造成損害。
3.2 培養批判性思考與適應力
Olivia Wu認為，AI雖能加速證據合成，但她身為長期從事證據合成的人，坦言 AI 目前仍無法讓她「一邊度假一邊讓AI完成專案」，尚不足以取代 HTA 專家。隨著事情的發展，隨著問題變得更加複雜，AI可以幫助我們更有效率地進行不同的思考，但在能力建構中，不是教完一種工具就結束，對任何人最重要的學習是學會批判，這樣才能在不同的情境、稍微不同的問題中調整所學到的東西，我們需要具備適應能力，這樣才能在堅實的基礎上發展，又能在不同的情境中調整我們所學到的東西，因此作為教育者，我認為我們最重要的工作是教導我們的學生具備批判性，能夠適應，能夠獨立思考。Mahidol University的Montarat Thavorncharoensap副教授亦指出，隨著AI的進步，我們可以很快地完成HTA工作，但我們需要確保學生知道結果是否正確，以及如何適當地解釋這些發現。
3.3 評估AI科技本身的挑戰
泰國的Sitaporn Youngkong副教授點出另一個議題：HTA人員不僅要「使用 AI」，未來還須面對如何「評估AI 與數位健康介入措施」。如今許多先進科技（含機器人、數位健康介入）不斷湧現，傳統 HTA 雖能為其中部分產生證據，但要評估這類新興或先進介入措施是相當困難的，未來需要大家一起努力制定一些指引或標準化做法。
4. 溝通轉譯技能與跨區域合作
4.1 將複雜證據轉化為溝通決策語言
Jeonghoon Ahn強調，無論科技如何進步，「溝通」仍是最關鍵的技能。HTA 專家必須把複雜研究結果傳達給決策者與不具專業背景的病患團體，而AI生成的視覺化圖表正可作為極佳的溝通輔助工具。
4.2 因地制宜的區域能力建構與網絡合作
馬來西亞的 Asrul Akmal Shafie教授提醒，透過HTAsiaLink網絡可知各國 HTA 成熟度不同，在這種情況下，也許對competency的需求會因地而異，而且他們可以提供體驗式學習（experiential learning）的地方也是如此。不過若單一國家內部的學習機會受限，利用既有網絡或效法Mahidol model進行區域合作，是讓學生吸收外部體驗式學習的極佳路徑，畢竟「當村子裡只有摩托車的時候，我們不需要讓這個國家的每個人都有開飛機的執照」；此外，國家應致力於讓每個人都擁有良好的基本基礎，同時建立參考標準，明確知道何時才需要讓特定的「專業能力」發揮作用。韓國Jeonghoon Ahn教授指出，回顧當初共同創立HTAsiaLink的核心想法，亞洲沒有任何一個國家或個人能包辦所有事情，但透過合作便能走向互補，這也是現在蒲若芳博士在這個HOTTEA Asia所要看到的；我完全支持HOTTEA Asia的願景，透過亞太區域的分工合作，能共同打造出更有能量、更完善的HTA培訓計畫，我的部門也能為此國際網絡做出貢獻。
註：
- HEOR Competencies Framework: A Resource For HEOR Professionals, Available at: https://www.ispor.org/heor-resources/heor-competencies-framework
- Chiumente M, Kamal KM, Dauben HP, Riedel R, Gutierrez-Ibarluzea I. HTA Metro Map: a patient centred model for optimizing the decision making process. GMS Health Innov Technol. 2019 Sep 24;15:Doc02. doi: 10.3205/hta000132.