2021年日本長照保險給付修正，參考實證醫學（Evidence-based medicine, EBM）的做法，曾提出一項新的政策──推動長照服務品質評價及「科學長照（scientific long-term care）」，同步搭配建置「LIFE（ライフ）資料庫」，以協助長照業者進行 PDCA 改善循環。

推出這個政策是因為在長照領域中，此類實證數據的積累，並沒有標準或指標評估照護服務利用者的不同需求，因此只能判斷個別狀況，提供照護計畫設計。LIFE資料庫的設計，讓照護提供者可以提交服務利用者的資訊，同時可以參考其他同業累積的資訊，進行照護計畫的回饋調查；各地方政府也根據提交資料，評估照護人員的努力，透過反覆回饋，提高照護品質。

科學長照實行一周年  有感提升照護精準度

「科學長照」政策實行一年後，相關效果與問題已明顯浮現。根據2022年3月厚生勞動省資料顯示，就組織的層面來看，50.1% 的照護機構認為，LIFE導入前後的使用者評估有正面變化，而且，LIFE系統引入之前，有13.6%的民營機構表示「每月至少評估一次」，但引入後數量增加一倍，達到27.2%，再加上因為有同儕參考值，ADL（日常生活活動）和行為／心理症狀評估的實施率在引入後顯著提高。就照護人員的使用面向來看，34.8%的受訪者透過在LIFE 輸入和管理照護服務利用者資料，可以更輕鬆地了解利用者的狀態和問題；23.9%的受訪者同意可將利用者評估頻率標準化；23.3%的受訪者同意可將利用者評估方式標準化。可以說，之前日本的長照服務，政府與保險公司掌握的數據只能大致了解一個月內使用多少服務，無法審視照護內容。隨著LIFE資料庫的建立，政府到業者端均能藉由比對LIFE資料庫與個別設施或照護者的技能與經驗，讓品質儘可能明確客觀。（圖1）

LIFE 最大缺點：費時且暗藏隱憂

當然，LIFE的使用亦有其問題，最大的問題就是資料輸入系統的工作為現場人員增加不少負擔。根據厚生勞動省的調查，LIFE輸入的平均每月耗時分布為：評估14.6小時、資料輸入記錄軟體12.5小時，直接輸入LIFE系統4.6小時。各個評估計畫表格中的失能狀態與疾病名稱等項目都有重疊，這也導致住宿型機構的使用率高、團體家屋與小規機等小型機構的使用率較低。

另一個讓照護業者們擔心的問題是，LIFE如果做為向上標竿學習的參考自然是好的，但也可能反過來變成「做到不低於平均值」就好，甚至，個性化的特色可能會消失，變得標準化與同質化。日本政策會如何調整與因應？這些議題都有待持續觀察。目前已知日本在2022年時，調查LIFE活用的狀況，並試圖驗證居家照護服務、居家照護支援事業所活用LIFE的可能性，作為2024年介護保險調整參考。

綜合前述日本發展，可以看到在資訊化、IoT化部分，台灣其實已有相當豐富、不遜色於日本的經驗，惟台灣長照業者較少「精準照護」的意識，於現場資訊與照護計畫、甚至PDCA循環的連結較弱。因此，參考日本的經驗，台灣也面臨人力不足的問題、紛紛進行數位化或數位轉型，如何將照護人員的專業能力與品質可視化，未來甚至可以AI化，發展出能活用資料的能力是關鍵的一環。

（專欄反映作者意見，不代表雜誌立場）

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