台灣大未來》長照3.0錢夠嗎？衛福部掛保證！中醫大附醫已砸2億投身AI，不只救人命、還幫醫療現場減壓

黃靖文

圖片 蕭芃凱攝 提供

第九屆《今周刊》「台灣大未來 國際高峰會」6月25日第二天登場，衛福部次長呂建德分享「長照3.0十年計畫」願景與策略，同時保證未來10年長照3.0的經費絕對充足，對於《今周刊》倡議的「長照保險制」，表達開放態度。 中醫大附醫人工智慧暨機器人創新中心主任張詩聖則是分享在AI時代，醫院如何透過人工智慧，協助醫師診斷，幫助護理師在繁忙行政事務減壓。

台灣2026年高齡人口占比突破20%，正式邁入超高齡社會。未來台灣人口結構面臨「超銳減化」、「超高齡化」、「超少子化」，在人口分布上，也將高度集中都會區。

對於未來長期長照策略，以及AI科技如何輔助醫療機構，協助醫師、護理師減壓，成為關注焦點。論壇邀請衛生福利部政務次長呂建德與中醫大附醫人工智慧暨機器人創新中心主任張詩聖，分享實務經驗。

長照3.0啟動，呂建德解析三大願景、八大策略

台灣自2007年參考日本，以十年為單位持續推動、精進長照服務，呂建德表示，台灣2026年邁入超高齡社會，總統賴清德決定提早1年推動「長照3.0」計畫，長照3.0十年計劃的願景，包含「健康老化」、「在地安老」、「安寧善終」，並延續長照2.0社區基礎、以人為本、連續照護的3大理念。

呂建德進一步指出，長照3.0八大策略，包含健康促進、醫照整合、積極復能、提高機構量能、強化家屬支持、導入智慧照顧、落實安寧善終，最後是人力專業發展。

衛生福利部政務次長呂建德。

衛福部掛保證！ 長照3.0經費絕對充足

「大家關心長照到底錢夠不夠？我們可以掛保證，到目前為止絕對夠。」呂建德說，2024年長照經費約827億，2025年增加至927億元，2026年則是大幅增加到1153億元。

呂建德說明，長照收入來源包含遺產稅、房地合一稅、菸捐，依據目前推估至2035年的失能比推算，以「稅收制」支應長照3.0經費絕對充足。他也強調，衛福部對於未來長照是否採用「保險制」，則持開放態度。

中醫大附醫投入AI，如何幫助醫療不再血汗？

而台灣面臨少子化、高齡化難題，第一線醫療現場工作愈來愈繁重，甚至被外界視為「血汗職場」。張詩聖舉例，現在1位三班制的護理師工作強度愈來愈提高，「沒有年薪百萬，根本招不到人。」這正是為什麼中國醫藥大學附屬醫院早在2017年，就大舉投入AI。

中國醫藥大學附屬醫院的AI團隊有50人，一年光薪資支出就至少6千萬，如果再加計硬體設備，至少已經投資2億元。「這個目前的 ROI 我都不敢去算，也請各位不要去算。」張詩聖分享。

目前AI已能投入醫療實戰，協助第一線救護人員挽救人命。張詩聖舉例，譬如STEMI(ST段上升型心肌梗塞)病患，救護車的緊急救護技術員(EMT)雖能完成心電圖，但不一定能準確診斷，是否該就近送地區醫院，或是送到大醫院做緊急心導管手術，「在黃金90分鐘內，每延遲一分鐘都可能增加風險」。

「以前，EMT甚至要透過LINE詢問值班醫師，來決定送哪間醫院。」張詩聖說，透過「智救心」AI模型診斷，能夠及時發出STEMI警示。他點出根據實驗，「智救心」的偽陽性大概在 3 到 5%，而偽陰性大概在 0.1%。

AI輔助醫師揪出腦中風、腦出血

另一個例子，是針對非顯影頭部電腦斷層(NCCT)打造的AI解決方案，協助醫師快速分流並輔助臨床決策，包含缺血性腦中風、腦灌流分析，甚至也能協助偵測急性腦中風。

張詩聖分享，醫院曾經發生過一件事，急性腦中風的病患進來，家屬大多都很緊張、情緒化，當時值班的醫生不敢貿然把血栓拿出去，因此打了靜脈血栓溶解劑，結果病人病況變得嚴重。家屬就說要告他。

「你想想看，一個值班醫生如果遇到這種情況，誰還敢來當神經內科醫生？」張詩聖分享，很多年輕醫生因此都不敢走這條路。

至於腦出血部分，急診室看到腦出血是很緊張，而且有時候出血量少，或是病人車禍撞到頭，訴說症狀時卻沒講清楚，讓醫師診斷時出現盲點。此時，AI影像識別就能避免醫師漏看。

中醫大附醫人工智慧暨機器人創新中心主任張詩聖。

幫護理師減輕行政壓力

「很多人會問，為什麼看到台灣護理師經常在用電腦。」張詩聖說，其實台灣醫療前線的行政工作，相當繁忙，因為現行醫療系統要求很多認證、簽署文件，透過AI能夠大幅減輕行政負擔。

因此，透過AI聊天機器人打造詢問平台，糾紛、申訴平台，甚至還能協助院內知識搜尋、加速行政流程等。

中醫大附醫甚至打造了「Critical Care戰情室」，結合AioT資訊，提升團隊效率與照護品質。張詩聖分享，為了讓醫療智能化，中醫大附醫不惜祭出規定，醫院買入的儀器，廠商都要先簽約，要讓院方能夠串接數據，否則就不會採購。

此外，撰寫病歷工作也相當繁重，尤其有時居家訪視團隊不一定有電腦可以使用。張詩聖分享，醫療不僅有專業用語，甚至會中文、英文、台式英文夾雜，一般人聽不懂，更遑論AI。因此，張詩聖的團隊也打磨了AI護理語音紀錄系統，讓護理紀錄更輕鬆。

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