模組六：AI 與全球與永續視角

統論介紹

醫療與長照議題並非單一國家的挑戰，而是全球共同面對的課題。隨著 高齡化（Aging Society）、國際人口流動（Global Mobility） 與 永續發展（Sustainable Development） 成為世界趨勢，生成式 AI 在此扮演了「全球對話」與「永續創新」的重要角色。

本模組聚焦於三個層面：

1. 醫療數據與解釋性（Explainability）：確保 AI 模型的決策能被專業人員理解與信任。

2. 跨國經驗交流（Cross-national Exchange）：透過 AI 縮短語言與文化隔閡，分享不同國家的長照模式。

3. 永續模式設計（Sustainable Care Model）：運用 AI 建構長期可持續的長照制度，兼顧效率與公平。

這些討論讓生成式 AI 的角色超越技術工具，而是成為 全球健康治理（Global Health Governance） 與 永續長照（Sustainable Long-term Care） 的核心推力。

三篇子題與技術對應

1. 醫療數據與 AI 解釋性

• 技術：可解釋人工智慧（Explainable AI, XAI）、模型透明化（Model Transparency）。

• 專有名詞解釋：

  • 可解釋人工智慧（XAI）：讓 AI 的推論過程透明化，例如指出影響長者跌倒風險的關鍵因素。

  • 模型透明化：避免 AI 成為「黑箱」，讓專業人員能追蹤演算法如何做出判斷。

2. 生成式 AI 與跨國長照經驗交流

• 技術：多語言生成（Multilingual Generation）、跨文化適應（Cross-cultural Adaptation）。

• 專有名詞解釋：

  • 多語言生成：AI 可自動翻譯並生成多語言教材或報告，促進不同國家專業人員的交流。

  • 跨文化適應：AI 能調整內容風格，使之符合不同文化的語境與需求（例如亞洲 vs 歐洲的長照觀念差異）。

3. AI 與永續長照模式設計

• 技術：系統動態模擬（System Dynamics Simulation）、資源永續規劃（Sustainable Resource Planning）。

• 專有名詞解釋：

  • 系統動態模擬：AI 模擬人口老化、資源消耗與政策變化，預測長照制度的長期影響。

  • 資源永續規劃：AI 幫助規劃醫療人力、財務與基礎設施，以支持長照系統長期運行。

小結

模組六從 數據解釋性 → 國際經驗交流 → 永續模式設計，形成一個「AI 全球與永續循環」。其核心價值在於：提升透明度、促進跨國合作、確保長照制度能因應未來挑戰。

🤖💹 從資料探勘到生成式 AI：謝邦昌案例下的醫療與永續智慧

🌐 資料探勘觀點下的生成式 AI 永續應用

——結合謝邦昌教授理念與模組六核心概念

🧠 綜合說明

謝邦昌教授的資料探勘哲學強調「從產業理解出發、以資料創造價值」，
而模組六的核心則在於「AI 透明化、跨國共創、永續發展」。
兩者結合後，形成一條具有延伸性的智慧治理路徑：

Data Mining（資料探勘） → Business Intelligence（商業智慧） → Generative AI（生成智慧） → Sustainable Health Governance（永續健康治理）

這不只是技術演進，更是價值演進：
從 理解資料（Understand） → 創造價值（Create） → 生成信任（Sustain），
展現了 AI 在全球健康與長照永續議題中的新角色。

📋 三個結合子題：資料探勘 × 生成式 AI × 永續應用

🧠 綜合說明：從 Data Value → Trust Value → Generative Value

謝邦昌教授的資料探勘理念強調：「技術不是問題，重點是要解決什麼問題。」
這句話在生成式 AI 時代依然適用。

在醫療與長照領域，資料探勘提供了「看清現象」的能力，
而生成式 AI 則賦予了「創造解方」的能力。
兩者結合，構成一條價值鏈的進化軸線：

Data Mining（資料探勘） → Business Intelligence（商業智慧） → Generative Intelligence（生成智慧）

這條路徑的最終目標，是從 Data Value（資料價值），
進化到 Trust Value（信任價值），
再邁向 Generative Value（生成價值） ——
也就是用 AI 不只分析過去，更能預測未來、生成永續的照顧模式與社會信任。

📘 參考來源：

• 張翕、蔡融融、劉向清（2012）。〈資料探勘與商業智慧：華通二十年專題——台灣輔仁大學謝邦昌教授訪談〉，《摩瑞市場研究》。