📘 AI 與統計在醫療與長照決策中的應用

在高齡化社會加速到來的今日，醫療與長照資源面臨前所未有的挑戰。如何善用數據與科技，提升決策效率與照護品質，成為政策與實務的核心議題。本計畫整合 人工智慧（AI）與統計方法，社會決定因子對「運動健康」與「長照需求」的影響與預測潛力。透過五大模組：方法論基礎、文獻脈絡、預測模型、視覺化工具、管理應用，本研究希望在科學嚴謹與實務落地間搭建橋梁，提供一個 從數據到決策（Data-to-Decision） 的完整框架，協助醫療與長照機構在資訊洪流中做出更好的選擇。

🔹 一、方法論基礎（Methodology）

以統計與機器學習為核心，本模組建立健康與社會研究的分析工具：
描述統計與推論統計：比較教育、收入對體適能之差異。
交叉分析：婚姻與居住對健康行為的交互影響。
多元迴歸與 Logistic Regression：預測健康風險因子。
Cox 生存分析：預測長照需求時間點。
決策樹與隨機森林：發掘體適能之關鍵社會因子。
支持向量機（SVM）與結構方程模型（SEM）：建構婚姻、教育與健康狀態之分類與結構關係。

這些方法讓我們能系統性探索健康行為與社會變項間的因果與關聯。

🔹 二、國際與在地文獻（Literature）

結合跨國研究與在地實證，建立理論與實務的連結：
聚類分析與 PCA、因素分析：掌握長者健康型態與長照需求潛在構面。
在健康資訊應用層面也觀察到差異，例如同樣收到健康檢查的回饋，已婚者往往比未婚者更容易根據建議採取行動，這與家庭支持、生活責任感有關，也啟示我們：在設計健康介入或數據回饋時，需要根據個人的社會背景做更個別化的調整。
這些研究提供理論支持與跨文化比較的視角，強化分析的解釋力與應用力。

🔹 三、預測與模型（Prediction & Modeling）

運用 AI 與統計模型，強化風險評估與照護資源配置能力：
整合體適能檢測與醫院管理數據，發展個人化健康預測工具。
建立長照機構營運模型，以健康數據作為服務調度依據。
AI 模型在醫療管理中的應用實例。
Python 與 SPSS 工具比較：提升資料科學素養。
處理醫療數據中的異常值與資料清洗問題，確保模型準確性。
此模組強調以數據驅動未來醫療與長照決策的科學基礎。

🔹 四、視覺化與互動（Visualization）

將複雜的分析結果轉化為直觀的溝通介面：
互動式儀表板：即時顯示教育、收入與體適能關係。
自動化生成報告：透過 AI 提供健康數據詮釋與建議。
即時健康回饋平台設計：提升病患與照護人員的資訊可及性。
健康教育研究視覺化：增進公眾理解與健康識能。
本模組協助資料從「分析成果」轉化為「實務工具」，增強溝通與介入能力。

🔹 五、管理與應用（Management & Application）

數據與 AI 不只是研究工具，更是管理決策的助力：
培育統計與 AI 素養的人才，強化醫院與長照體系的數據治理。
處理 AI 與醫療資料的倫理與隱私問題。
建構 AI 驅動的健康—社會決策支持系統，讓照護規劃更加科學化、個別化。
透過政策與管理層面的串連，讓分析結果真正落地，發揮社會影響力。

📘 結語：從數據到決策，從模型到改變

本研究不只是技術與數據的堆疊，而是希望透過 AI 與統計建立一個「理解—預測—應用」的閉環系統。從健康行為的分析，到長照需求的預測，再到管理決策的支援，每一個環節都根植於嚴謹的方法與實證基礎。期盼本計畫能成為醫療與長照體系數位轉型的一塊基石，讓「健康」不再只是被照顧的結果，而是可以透過數據積極塑造的未來。