用 Odoo 的「模組化流程」讀懂 PRISMA：把 60 篇長照×安寧×監護×AI 文獻落到實作

TL;DR
這篇一口氣把你 PDF 裡的 60 篇文獻摘要（安寧、長照、監護、AI 代理決定）用 PRISMA 流程梳理，並用 Odoo 的模組化概念把研究洞見變成「可落地的資料與流程」。你會看到：流動／關係自主如何轉成「動態 ACP 流程」、意定監護的法制缺口如何變成「決策稽核與分層授權」、以及長照 3.0 的智慧治理如何對應「跨域資料字典與交換」。資料出處皆來自你檔案內頁的逐篇摘要與摘錄。

1) 先用 PRISMA 說清楚：我們怎麼整理 60 篇？

PRISMA 四步（Identification → Screening → Eligibility → Included）

• 資料來源：你的 PDF《KT20251104來源文獻總覽與分析》，後段已彙整 60 篇並做重點摘要（含研究目的、方法、結果、啟發），可作為系統性回顧的「內部語料庫」。
• 核心主題：
  • 預立醫療決定的「流動與關係自主」— 不是一次表意，而是持續變動、需情境溝通落實的自主觀（你文中對張兆恬 2024 的摘錄）。0
  • 意定監護的比較法評析— 我國制度在成立/生效要件、委任事項彈性上存在侷限（你對黃詩淳 2020 的摘錄）。1
  • 長照 3.0 智慧治理— 以「以人為本的智慧治理」為核心、結合醫養整合與智慧照顧（政策摘要）。2
  • 智慧醫療平台與 AI 策略— 模組化遠距、IoT/AI 驅動，強調平台化與產學研合作（技術報告摘要）。3

PRISMA 的價值：把分散在倫理、法制、政策與技術的材料，收斂成可以驅動「資料欄位與流程設計」的可執行規格。

2) 用 Odoo 概念解讀 PRISMA：把主題變模組，把證據變欄位

Odoo 的強項是模組化＋流程＋資料字典。以下把 60 篇的共識，翻成可上線的 Odoo 模組與欄位設計。

2.1「流動／關係自主」→ 動態 ACP（Advance Care Planning）模組

文獻洞見：單次預立不足，意願會變動，需在臨床情境透過溝通落實（張兆恬 2024）。4
Odoo 做法：

• ACP-Record（主表）：person_id、表意日期、決策範圍（心肺復甦/插管/抗生素/輸血…）、證人/諮商者。
• ACP-Context-Log：每次就醫/惡化/家屬會談後，自動建立「情境變更紀錄」；欄位含事件時間、觸發情境、原意願、調整後意願、關係人意見摘要。
• Decision-Delta（系統欄位）：追蹤「意願差異」— 當 Δ 超過門檻，觸發團隊再溝通工作單。

這把「關係自主」變成可追蹤的決策時間序列，避免僅以舊表單代替當下意願（文獻強調的風險）。5

2.2「意定監護之侷限」→ 分層授權＋決策稽核模組

文獻洞見：我國意定監護在成立/生效要件嚴格、委任事項缺乏彈性，與德英日相比在尊重本人意願與監督機制上仍不足（黃詩淳 2020 摘要）。6 7
Odoo 做法：

• Guardianship-Registry：登錄監護契約、範圍、層級（醫療／財產／照護）、生效條件。
• Consent-Engine：把授權細則拆成細顆粒權限（例如：可替代同意輸血，但不可替代撤換安寧等），讓系統在關鍵決策點提示「權限是否足夠」。
• Decision-Audit：每次 AI 或監護人建議 → 醫師採納/不採納 → 理由分類（醫療不適當、與本人既往意願衝突、家屬意見新資訊…）— 做到可稽核、可追溯。

用資訊系統補足「彈性不足與監督薄弱」：讓授權範圍與審計軌跡具體化。8

2.3「長照 3.0 智慧治理」→ 跨域資料字典＋交換

文獻洞見：長照 3.0 核心是以人為本的智慧治理，強調醫養整合與智慧照護（政策摘）。9
Odoo 做法：

• LTC Data Dictionary：建立最小可行欄位（ADL/IADL、Home days、再入院 30d、服務時數/類型、PROM/PREM、單位成本）。
• FHIR/健保雲對接：以標準（FHIR/HL7）對接 EMR 與申報；日照/居家/喘息資料進同一「Episode」。
• KPI-Dashboard：把品質（ADL 變化）、效率（等待時間、路徑斷點）、成本（case cost）同屏呈現，對應智慧治理。

讓「治理」變動態儀表板，而非年度結案報表。

2.4「智慧醫療平台與 AI 策略」→ AI 代理建議 × 臨床採納率

文獻洞見：平台化、模組化、AI/IoT 驅動的遠距長照與醫養整合（技術報告摘要）。10
Odoo 做法：

• AI-Agent-Log：來源（演算法/版本/資料）、場景（安寧藥物調整、跌倒風險預防）、建議等級（info/warn/critical）。
• Adoption-Metrics：追蹤團隊採納率與覆盤原因（為何不採納）；迭代模型時可量化「醫療友善度」。

把「AI 建議 ≠ AI 決定」制度化，避免演算法成為黑箱權威。

3) PRISMA × Odoo 的實戰範例（以你 60 篇摘要為素材）

範例 A｜安寧溝通：把「流動自主」變成可操作流程

• 研究證據：預立的自主有侷限，需看情境／關係與當下意願（張 2024）。11
• 流程設計（Odoo）：出院、惡化、合併症出現、家屬重大事件 → 觸發 ACP-Context-Log → 召開小型共決會議 → 更新 ACP-Record。
• KPI：情境觸發後 72 小時內完成對話％、重大決策前有「近 30 天內 ACP 更新」％。
• 倫理保障：Decision-Delta 超標才允許變更高風險條款（如撤換安寧），避免被情緒性波動綁架。

範例 B｜監護決策：把「制度侷限」補成可稽核授權

• 研究證據：意定監護的生效要件嚴、委任事項彈性不足；與德英日相比在尊重本人意願與監督機制有落差（黃 2020 摘要）。12 13
• 流程設計（Odoo）：
  1. Guardianship-Registry 上傳契約＋條款標記 →
  2. Consent-Engine 對照情境與條款 →
  3. 決策若超出授權範圍，系統強制升級為院倫理會或醫囑第二意見。
• KPI：超授權事件比率、AI/監護建議被覆核改判之占比（監督指標）。
• 倫理保障：Decision-Audit 持續匯出半年報供內審與家屬查閱。

範例 C｜長照節流：把「智慧治理」落在跨域資料

• 研究證據：長照 3.0 以智慧治理與醫養整合為核心（政策摘要）；另有平台/AI 策略強調模組化與遠距。14 15
• 流程設計（Odoo）：
  • LTC Data Dictionary 整合日照/居家復能紀錄＋醫療再入院；
  • Episode 串接「出院→居家→復能」，每個節點都有標準欄位；
  • KPI-Dashboard 即時看 ADL 改善、Home days、30d 再入院、單位成本。
• KPI：ADL Δ>2 分者占比、居家天數比率上升、30 天再入院下降、同病況風險調整後成本下降。
• 倫理保障：欄位與權限分級、最小可用資料原則（避免過度收集）。

4) 從 60 篇到「可上線」：PRISMA 對應 Odoo 的 Checklist

5) 結語：PRISMA 幫你找方向，Odoo 幫你把路鋪平

• PRISMA 把 60 篇證據收斂成「該做什麼」；
• Odoo 把那些事翻成「怎麼做、怎麼記錄、怎麼追蹤、怎麼審計」。
• 你的 PDF 已提供「流動/關係自主」「意定監護缺口」「智慧治理與平台化」三大證據軸，我們就用三個模組把它們變成日常運作的資料流與決策流。

參考出處（皆為你檔案內之逐篇摘要/摘錄）

• 流動與關係自主（張 2024 摘要）：對「預立的自主」侷限的批判，主張在臨床情境中透過溝通落實當下意願。16
• 意定監護比較法（黃 2020 摘要）：成立/生效要件嚴格、委任事項彈性不足，與德英日之差異。17 18
• 長照 3.0 智慧治理（政策摘要）：以人本智慧治理、醫養整合、智慧照顧為核心。19
• 智慧醫療平台與 AI（技術報告摘要）：模組化遠距、AI/IoT 驅動的平台策略。20