优化卫生经济与结果研究中的人工智能：自动化数据提取的考量

Optimizing Artificial Intelligence in Health Economics and Outcomes Research: Considerations on Reproducibility, Prompt Strategy, and Error Impact in Automated Data Extraction

发布于 2026/7/31 11:08:02（北京时间）

数据治理与人工智能应用

通讯Artificial Intelligence in Healthcare and EducationDOI: 10.1016/j.jval.2026.01.031

作者：Huiyi Jin

单位：Hebei Chemical and Pharmaceutical College

摘要

2026年7月《Value in Health》发表文章，探讨在卫生经济与结果研究（HEOR）中优化人工智能应用，重点关注自动化数据提取的可重复性、提示策略及错误影响。文章为研究人员提供方法论建议，以确保AI辅助研究的可靠性和有效性。

AI 主编 · 推荐理由推荐理由

HEOR领域正加速采用AI，但可重复性和错误管理是药企卫生经济学与市场准入团队的关键痛点。建议相关团队研读此文，以优化内部数据提取流程，提升证据质量，支持定价与报销决策。

五维评分

信源权威度

影响范围

合规紧急度

行业关注度

时效性

查看原文 ↗