導言|為什麼比較「長照3.0」要看新加坡?
台灣的長照3.0政策正從福利導向走向醫療整合與智慧照護。新加坡則已在 AI 治理與資料整合層面建立成熟體系,其「政府 AI 工具箱」與「整體政府(Whole-of-Government)」策略使得科技成為節流與開源的制度性工具。這兩個國家的經驗揭示了同一課題:高齡化社會的永續照護,關鍵在於數據治理與AI基礎設施的成熟度。
(資料來源:《Taiwan and the Global AI Report:Singapore’s Digital AI Toolbox》與《臺灣與新加坡AI比較發展與政策重點比較表》)
台灣:服務導向的升級與醫療銜接
長照3.0採三階段推行,重點包括:
新加坡:資料治理驅動的作業層改革
新加坡由 GovTech 建立 AI 工具箱,包括:
地方財政壓力與中央澄清
近期媒體報導指出,部分縣市質疑長照3.0將增加地方支出;但衛福部澄清,115年地方補助「不減反增」,並強調長照經費已編列1800億,未來3年每年增加10%。
(參考:Yahoo新聞、TPNews報導)
醫療科技聯盟落地
馬偕醫院與鴻海集團、長照機構合作導入AI穿戴與雲端平台,結合血壓心率監測、跌倒預警與資料分析,建立「醫院-機構-家庭」三層連線。
這項合作正是「節流」實踐——減少不必要就醫,同時「開源」——發展新型智慧照護產品。
(參考:馬偕醫院新聞稿)
新加坡的高齡科技實驗
新加坡近年推動「AI Ageing-in-Place」專案,以聲音生物標記(Voice Biomarkers)預測失智、以感測網分析生活異常,提前介入。這類預防式照護在成本曲線上優於傳統人力模式。
(參考:OpenGov Asia報導)
| 面向 | 台灣長照3.0 | 新加坡WOG × AI治理 | 對財務永續的啟示 |
|---|---|---|---|
| 核心目標 | 醫療整合、服務擴大 | 數據治理、效率提升 | 整合雙軌可提升「服務量 × 效率」比 |
| 科技角色 | 輔助性工具 | 制度性基礎設施 | AI 應成為照護流程的底層架構 |
| 資料運用 | 偏向個案紀錄 | 以API實現跨機關資料流通 | 建立「長照資料交換標準」可提升決策透明 |
| 永續策略 | 以財政補助維持 | 以資料治理創造信任 | 將信任轉化為資本信用,降低融資成本 |
建立「長照AI作業層」
仿照新加坡AI工具箱,開放API讓各縣市與廠商可共用「照護紀錄→申報→分析」流程模組。
設立「AI倫理與審計白皮書」
要求所有長照AI服務通過「偏誤測試」「版本稽核」「數據安全」審查,與MAS的FEAT標準接軌。
引入「社會投融資機制」
讓金融機構以AI監測資料佐證風險控制,為長照企業提供低息貸款,達成「以信任換財務承載力」。
長照3.0若僅停留在擴充給付與設施設備,仍無法化解高齡浪潮下的財政壓力。
新加坡示範了另一條路:把AI納入制度設計,讓資料治理成為信任基礎,
讓效率變成信任,讓信任變成資本。
若台灣能把「智慧輔具 × AI治理 × 開放金融」串成閉環,就能實現真正的「開源節流」與長照永續。