目的：总结生成式人工智能用于药物经济学和卫生技术评估证据生成的国际经验，为我国在药物经济学证据生成中合理使用生成式人工智能提供参考。方法：梳理英国国家健康与临床优化研究所和国际药物经济学与结果研究学会发布的生成式人工智能合理应用的立场声明与工作报告，针对生成式人工智能在证据生成中产生的价值和风险，以及质量控制方式的异同点进行比较分析。结果：英国国家健康与临床优化研究所更注重将生成式人工智能应用至证据生成的全流程，肯定其提升模型自动化程度的价值点，强调在生成证据的质量把控上应注重外部监管与自身的自主性；国际药物经济学与结果研究学会则专注于将生成式人工智能应用至药物经济学证据生成的核心环节，肯定其为证据生成工作带来便捷的价值点，倡导生成证据的质量把控应从模型训练的技术本身出发。上述两机构对生成式人工智能在证据生成中带来的安全性、公平性、透明性方面的风险保持高度重视。结论：为我国在药物经济学领域应用生成式人工智能提出把控模型算法透明度、谨防数据污染风险以及提升训练数据质量的建议，以提升我国药物经济学领域生成证据的质量和效率。