🏥 長照3.0制度下的智慧突破：

👨‍⚕️從醫院協調經驗出發，探索社工與生成式AI的共生策略

🎯 前言：醫療協調的經驗與反思

在實務參與醫療機構經營與長照轉型的過程中，我逐漸理解：「醫療執行團隊」與「資金出資方」之間，往往存在理念、時程與風險承擔上的落差。若中間缺乏協調者角色，計畫常會陷入停滯。

回顧早期某集團整併十餘家地區醫院的經驗，每一家背後其實都有一位熟悉醫界與地方網絡的「協商者」長期奔走。例如某地區的 A 醫院從 X 醫師交接至 Y 院長，再轉由 Z 醫管接手，背後談判過程數年，彼此信任建立實屬不易。

這段經驗讓我意識到，無論是醫療整併、照護資源銜接，甚至是長照制度的導入，「制度設計」與「實地落地」之間，常需要一位理解雙邊語言的橋梁。

🏗 長照3.0：政策願景與制度挑戰

臺灣長照政策從 2.0 邁向 3.0，核心在於整合醫療、社福、科技與社區四大支柱，期望打造：

• ✅ 更在地的服務（10分鐘照顧圈）
• ✅ 更智慧的系統（AI、輔具、智慧建築）
• ✅ 更連續的照護（醫療轉銜至居家）
• ✅ 更公平的支持（涵蓋更多特殊族群）

但願景宏大，執行難度也隨之提升：

在這樣的制度架構下，社工與個管師角色日益關鍵，但同時也承擔著資訊過載與時間壓力。是否能善用生成式AI作為認知與行政的「減壓閥」？

🤖 生成式 AI × 長照服務：從輔助到共創

🔧 角色定位：AI 不是取代，而是賦能

生成式AI的角色應是：「提升專業效率與決策品質的工具」，不是代替照顧關係與同理心。它的主要任務包含：

• 自動紀錄與文字生成
• 初步風險與需求分析
• 行政作業草稿化
• 規劃支援與資源提示
• 家屬說明素材推薦

📋 應用場景整理：六大AI輔助範疇

⚠️ 導入風險與制度前提

在落地前，應注意以下幾點：

1. 隱私與資安風險

   • AI系統須嚴守個資法與醫療法
   • 敏感紀錄需去識別化並上鎖

2. 可解釋性與偏誤風險

   • 社工須理解AI推論來源與邏輯
   • 不能盲信模型建議，需具備人類審核機制

3. 制度定位需明確

   • AI工具應有清楚的角色邊界
   • 錯誤歸責、監管方式須由主管機關建立

🏥 小型醫院的新定位：特色 × 智慧 × 長照銜接

我認為未來的「精緻型地區醫院」，不該只被視為醫療單位，而是應該發展成為：

• 📍 長照與醫療整合的節點
• 🤝 與大型醫院互補的後送平台
• 🧠 智慧長照的示範場域
• 📊 資料驅動的社區照護平台

這樣的醫院可以承接AI應用示範計畫、跨域合作案、學術實驗或產官學共創專案。形成具備特色定位、實驗彈性與落地能力的轉型樣貌。

✅ 結語：讓 AI 成為制度的協調者，而非風險製造者

正如過去協助醫院交接、整併的人際協商經驗所示：「制度與現場之間的距離，需要由懂得雙方語言的人來彌補。」

今天在長照3.0的高度制度化浪潮中，社工與個案管理師正處於壓力鍋中心。如果我們能善用生成式AI來扮演某種「認知上的和事佬」，協助理清流程、減少壓力、提升品質，那麼未來我們就不再只是被制度推著走，而是能真正駕馭制度、創造溫柔的服務實踐。

📌「照顧的本質，不是行政流程，而是信任與陪伴。若AI能協助我們有更多時間做這件事，它就是好工具。」