AI 代理與安寧長照的法律邊界：當科技替人決定「最後一哩路」

在高齡化的台灣，長照與安寧議題不再只是醫療問題，而是「決策」問題。當AI開始進入病房與照護中心，它不只紀錄生理數據，更可能介入我們最終的選擇——這正是**AI代理決定（AI Agency in Care）**的新倫理前線。

🧠 一、從「預立自主」到「流動自主」

根據張兆恬（2024）的分析，《病人自主權利法》將「預立醫療決定」視為自主的最高形式，但現實中只有極少數民眾真正完成。原因在於人的意願是流動的（fluid autonomy）——它會隨情境、關係與情緒改變。
👉 AI 若要協助決策，不能只讀取表單，必須學會「讀懂人」：語音、情緒、語境，甚至關係變化。

⚖️ 二、意定監護與AI輔助判斷的模糊界線

黃詩淳（2020）指出，台灣的意定監護制度雖允許當事人預先指定監護人，但在彈性與信任上仍不足。
若AI成為輔助監護的決策工具——例如評估長者行為是否具危險、是否應介入照護——那麼問題就變成：AI算不算「準監護人」？
在德國與日本的法制中，監護權與照護科技的分界日益模糊。台灣未來也需要界定：AI提供的建議，是「參考」還是「決策」？

🌿 三、安寧照護中的AI：代理、陪伴，還是控制？

AI已能協助分析生命跡象、推測病程變化，甚至在安寧病房中擔任語音陪伴者。然而，正如周宇翔與王舒芸（2022）所說，科技在照護現場既協作又控制。
當AI建議「停止治療」或「減少用藥」時，它是在幫助醫師，還是代替家屬下決定？
這提醒我們，AI的角色不應取代人類情感的溝通，而應強化「關係中的理解」，形成共決式照護（Shared Decision with AI）。

🧩 四、AI資料倫理：從病歷到情感資料

隨著醫療與長照整合，《AI與數據重塑醫療內核》（謝邦昌，2024）指出，智慧照護的關鍵不在設備，而在資料。
AI若要協助安寧與監護決策，必須整合多源資料（EHR、生理監測、語音情緒），但同時也要保護隱私。這就是「AI代理倫理（AI Proxy Ethics）」：

當AI代表我們行動時，它該遵守誰的價值？數據擁有者？開發者？還是病人本人？

🔍 五、AI決策架構提案：Odoo x ACP

若以Odoo為平台，可設計一個整合醫療與照護的AI代理模組：

• (1) ACP（預立醫療決定）模組：紀錄與追蹤意願表單。
• (2) 行為資料模組：分析生活變化與情緒模式。
• (3) AI對話模組：輔助家屬與醫師共決討論。
• (4) 法律追溯模組：紀錄AI介入決策的過程與時間點，確保透明可審計。

這不僅是科技設計，更是一場倫理工程（Ethical Engineering）：讓AI學會「尊重」。

💬 結語：AI不能取代愛，但可以守護選擇

AI的強大在於預測，但人的價值在於選擇。
當我們談智慧醫療與長照AI時，不只是談節省成本、提升效率，而是要問：

當AI代替我們說話，它說的，是我們的心聲嗎？

📚 參考來源

• 張兆恬（2024）《預立的自主、流動的自主、關係的自主──省思病人自主權利法下預立醫療決定的法律與倫理議題》。
• 黃詩淳（2020）《從比較法之觀點評析臺灣之意定監護制度》。
• 周宇翔、王舒芸（2022）《協作還是控制？當性別化的暖照顧遇上冷科技》。
• 謝邦昌（2024）《AI與數據重塑醫療內核：長照機構智慧科技導入指南》。