生成式 AI 與智慧健康的交會：從長照 3.0 到 Primary Care 的新契機

一、生成式 AI（Generative AI）的潛力

生成式 AI（Generative AI）正在快速改變產業格局。它不僅能夠生成文本、圖像與語音，更能透過數據建模來理解脈絡與需求。在醫療與長照領域，這代表 AI 不只是單純的工具，而是能成為決策輔助（Decision Support）、病人互動（Patient Engagement）、甚至跨專業協作（Inter-professional Collaboration）的橋樑。

二、長照 3.0 與 AI 的結合

台灣已邁入超高齡社會，65 歲以上人口比例超過 20%，同時面臨醫療人力短缺與健保支付壓力。長照 3.0（Long-term Care 3.0）政策強調社區與居家照護，但要避免資源斷層，就必須串接醫院與基層醫療（Primary Care）。在這裡，生成式 AI 可以發揮的角色是：自動化照護紀錄生成（Care Documentation Generation）、長者需求預測（Needs Prediction）、以及照護流程最佳化（Care Pathway Optimization）。

三、從 Primary Care（基層醫療）到 IH（In-House）策略

傳統上，台灣人習慣「直接進醫院」，導致成本高昂。若能透過 Primary Care（基層醫療）進行健康風險分層（Risk Stratification），再串接醫院資訊系統，就能提升效率並降低浪費。IH（In-House）策略強調「與醫院連得起的照護陣線」，生成式 AI 在此可以協助：自動生成跨院所轉診摘要（Referral Summaries）、標準化資料交換（Standardized Data Interoperability），甚至作為臨床決策的輔助模組（Clinical Decision Support Module）。

四、AI 應用挑戰與生成式 AI 的切入點

雖然 AI 在影像診斷（Medical Imaging）、跌倒風險預測（Fall Risk Prediction）、以及護理師排班最佳化（Nursing Scheduling Optimization）已有案例，但挑戰仍在於：

法規安全性（Safety before Efficacy）：醫療法規要求安全性必須優先於效能。

支付模式（Payment Model）：台灣健保限制了 AI 的市場接受度。

人力整合（Workforce Integration）：AI 需要融入護理師、藥師、社工與醫師的多專業環境。
生成式 AI 的切入點，是透過更自然的語言互動（Natural Language Interaction），將複雜醫療數據翻譯成病人能理解的解釋，同時也能為醫療人員生成摘要、報告或決策建議。

五、展望：生成式 AI 引領第五波健康產業

講者提出，台灣的「第五波」將會出現在健康產業。生成式 AI 不僅是工具，更是一種新基礎設施（New Infrastructure）。它能把長照、醫療與產業結合，從政策到臨床落地，成為超高齡社會的新解方。就像「鴨子比喻」（Duck Analogy）所說：鴨子會游泳、會飛、會走，雖然不快，但能在不同環境中存活。生成式 AI 也需要跨域結合，才能在快速變動的環境下發揮最大價值。

📚 參考資料

講座主題：長照 3.0、智慧健康與 Primary Care 串聯策略
講者：陳銘樹 教授（亞東科技大學醫務管理學系）
時間：2025 年 10 月 輔仁大學進修部大樓

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