親愛的巨人：當 AI 與數據，替照顧者戴上一圈花環

由遠雄人壽攜手果陀劇場推出的《親愛的巨人》，用溫柔的隱喻，致謝每一位在家中默默撐住天的照顧者。劇中的祈禱——「巨人啊，你是我們的依靠」——像一一句對現實世界照顧者的致意；我們希望用可解釋的數據與可信任的 AI，把這份致意變成每天用得到的幫助。

1. 從「隱形日記」到「可行動資訊」

照顧者的日常，其實就是一份隱形的時序資料：

活動紀錄：翻身、拍背、餵食、擦拭等「照護事件（care events）」；在劇中以「今天是星期二……當然，這是我們要做的事」的節奏呈現。

生活生理：睡眠中斷、食慾、步數、心率變異度 HRV（如 RMSSD、SDNN）。

用藥遵從：劑量、時間、遺漏次數，與副作用回報。

情緒片語：一句「今天好累」，其實是生態瞬時評估（EMA）的訊號。

將這些資料匯入資料湖（Data Lake），以事件時間戳（event timestamp）與照護對象 ID作主索引，便能做：

時序視覺化（走勢圖、熱度圖）→ 讓疲憊「看得見」。

異常偵測（Anomaly Detection）→ 找出「不尋常的一天」。

風險分層（Risk Stratification）→ 決定誰先得到喘息與關懷。

2. AI 放大溫度：從「提醒」到「陪伴」

(a) 情緒與壓力早期偵測

語音特徵：MFCC、音高、抖動（jitter）、顫動（shimmer）與停頓模式；

文字情緒：以 Transformer（如 RoBERTa 類模型）偵測負向情緒與倦怠詞彙；

多模態融合：語音＋文字→ 壓力紅燈分數。
應用：當壓力分數連兩週偏高，就 推播「喘息資源」 或安排社工關懷。

在劇中，國王與大臣提醒「照顧是 24 小時的戰役」，AI 的任務不是替人打仗，而是提早亮燈。

(b) 個人化建議（Recommender）

以**群集分析（K-means / HDBSCAN）**將家庭分群：高強度照護／通勤負擔大／情緒波動高等；

以強化學習或 Contextual Bandit，在「喘息時段、交通補助、到宅復能」中做情境化推薦；

用SHAP 值解釋「為什麼系統建議這個方案」，增加信任感。

(c) 風險預測與門檻

模型：邏輯斯迴歸、XGBoost、時間序列森林；

指標：AUROC、AUPRC、F1；

門檻策略：以Youden Index或成本敏感門檻平衡「誤報」與「漏報」。

漂移監測：以 PSI / KS 追蹤資料漂移，確保模型不「走鐘」。

3. 會「說人話」的儀表板（Dashboard）

把數據收斂成照顧者看得懂的語句與社政端的決策圖：

照顧者紅燈率：本月連續兩週高壓力者佔比。

主動關懷轉介率：AI 提醒 → 電訪 → 成功串接喘息服務的轉換。

睡眠中斷差值：介入前後 2 週夜間中斷次數變化。

服務量能熱圖：各里別可用服務時段，避免「黑洞」。

公平性檢核：不同性別與年齡層的誤報率差距（FPR Gap），避免偏誤。

4. 資安與倫理：把信任放在第一位

去識別化：移除姓名、電話，改用雜湊 ID；日期以相對日呈現。

最小必要原則：只存決策所需欄位；敏感資料分層加密。

人本同意：簡單白話的告知—同意流程；可隨時退出。

在地法遵：依《個資法》與 IRB 規範；模型每季稽核與可追蹤紀錄。

可解釋輸出：不只給「分數」，還給「一句話原因」與「三步可行動建議」。

5. 三個你「今天就能做」的小步驟

1. 一句心情：請照顧者每天留 10–20 字的心情（EMA），系統週報回饋趨勢。

2. 兩個指標：睡眠中斷與用藥準時率，做成周視圖，供家人輪班參考。

3. 一個提醒：壓力分數連 14 天偏高→ 自動推播「喘息服務 + 交通補助」申請頁。

6. 人文的軸線，科技的輔線

在劇裡，村民反覆說：「今天是星期二……當然，這是我們要做的事。」——平凡、耐心、可依賴。
在現實裡，AI 與數據的角色，就是把這份「可依賴」延伸成制度化的關懷：有人落單時，燈會亮；需要幫忙時，門會開。
而在告別時刻，「謝謝你們每一個人，是你們的照顧，讓我有了回家的力氣。」這句溫柔的致謝，也可以成為每