AI × 大數據 × 統計：在醫療與長照領域的應用與中技社競賽價值

在高齡化與醫療資源壓力並存的背景下，AI 與大數據正逐步介入醫療與長照領域。本篇將從數據、統計與決策支持角度出發，探討如何把教育、收入、婚姻、居住等社會變項，融合健康照護模型；並論述中技社 AI 應用競賽在此生態中的設計價值。

背景：醫療、長照與社會決定因素的交織

在公共衛生與流行病學研究中，「社會決定因素」——例如教育水準、家庭收入、婚姻狀態、居住地區（都市／鄉村）、社會支持網絡等——對健康結果有顯著影響。這些因素與個人疾病風險、就醫行為、照護可及性、健康資源使用量，彼此交互作用。

在這樣的複雜背景下，要建立一個能在臨床或長照情境中做「決策支持」的系統，僅靠醫療資料是不夠的。必須將大規模社會變項、環境變量、醫療變項、長照資源資料都納入模型，並搭配統計／機器學習方法（風險迴歸、貝葉斯網絡、混合效應模型、時間序列、生存分析、生成模型等）做整合分析。

AI／大數據的優勢在於：

• 能處理海量異質資料（電子病歷、照護紀錄、穿戴裝置、生理感測、問卷資料、人口普查/行政資料）
• 能進行特徵工程、自動選變量、交互作用探索
• 結合統計與機器學習方法（如多重共變模型 + 深度模型混合）以兼顧可解釋性與預測力
• 能生成風險預測、個性化照護建議、資源調度建議、異常偵測報警等決策支持功能

在長照與醫療領域，AI 的應用已逐漸落地：

• 智能跌倒預測、異常行為偵測：如智慧床墊、毫米波雷達、紅外線感測等融合 AI 模型來預測搏動、體動行為異常。
  👉 參考資料：DailyView 網路溫度計
• 照護紀錄與交班自動生成：AI 協助從繁重的手動紀錄中自動提煉摘要與重點，減輕護理人員負擔。
  👉 參考資料：台灣智慧醫療創新獎
• 健康風險預測平台：如以電子病歷 + 多模態模型為基礎的慢性病風險預測系統。
  👉 參考資料：arXiv 論文
• 智慧長照資源整合：透過 AI 對照護資源（人力、設備、服務點）做最佳化分配與媒合。
  👉 參考資料：財團法人資訊工業策進會 FIND 產業資訊網

這些應用展示出 AI + 統計 + 大數據在醫療與長照領域的潛力。但要讓這些技術從研究轉成可靠工具，需符合資料品質、模型穩健性、合規／隱私治理、使用者可解釋性等要求。

中技社 AI 應用競賽設計：價值與應用場景鼓勵

在這樣的背景下，中技社的 AI 創意應用競賽尤具意義。以下幾點值得強調與肯定：

1. 主題導向鼓勵健康照護場景切入

雖然 2025 年的競賽主題為「生成式 AI 應用」不限領域，但在過去（例如 2020 年）中技社曾以「AI 與健康照護 / 醫療照護」為競賽主題，範圍涵蓋醫療、照護、防疫、公衛等領域。
👉 參考資料：亞洲大學人工智慧應用學院公告

這種主題選定直接引導參賽者思考 AI 在醫療／長照端的落地可能，誘發許多跨領域團隊提出從社會決定因素到生理資料整合的創新方案。

2. 鼓勵跨域與數據融合能力

這類競賽通常允許或鼓勵跨校跨系、跨專業領域的團隊報名。中技社競賽即如此，其設計讓「教授 + 學生」混合團隊能共同互補技術、領域知識與創意。
👉 參考資料：中技社官網競賽簡章

在健康照護 AI 應用中，技術團隊（AI／資料科學）經常需要與醫療、社工、長照機構人員合作，才能把醫囑規則、照護流程、法律／倫理限制等納入設計。

3. 高獎金與公開鼓勵機制

中技社 AI 創意競賽給予不錯的獎勵資金（例如前幾屆總獎金超過數百萬）以吸引高水平團隊參與。
👉 參考資料：中技社得獎簡介 PDF

金錢與榮譽獎勵能降低團隊投入風險，也有助於得到產業或學界的關注與後續資源支持。

4. 提供示範性案例與可參考模型

競賽得獎作品若願意公開技術細節、模型結構、資料流程與成果展示，能成為後續團隊的參考範本，有助於整個產學界累積知識庫。
在醫療／長照 AI 應用領域，由於資料敏感、樣本取得困難，這種開放示範更具價值。

5. 帶動產學合作與應用落地

得獎作品若具備實用性或原型，可進一步與醫療機構、長照機構、照護平台或業者合作落地。競賽可視為 AI 應用從構想到原型化的跳板。
這樣的設計能將學術創新與社會需求對接，讓 AI 應用真正進入照護現場。