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通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
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