隨著全球科技發展潮流，AI技術快速進化，不僅在內容生成、語音與圖像辨識上展現顯著進展，更整合專業知識與系統推理能力，實質進入服務場域，重塑百工百業的運作模式。在人力資源高度緊縮的照顧產業中，AI亦成為最前線的實戰應用場域之一。

政府推動AI政策   涵蓋到智慧醫療和健康照護

政府近年來推出不少大型國家AI政策，目標是推動AI產業化、產業AI化，如2023年至2026年推動《台灣AI行動計畫2.0》，是由國科會主導、結合多部會資源的4年計畫方案，希望以AI帶動產業轉型升級，其中包括智慧醫療、長照服務與預防保健等面向。

賴清德總統上任後，加強AI政策的力道，宣示「打造人工智慧島」願景，啟動多項AI政策，智慧醫療和健康照顧領域也是重要發展面向，其中由國科會推動的《大南方新矽谷推動方案》已於今年啟動，希望加速數位轉型並帶動南部地區產業升級。推動方案中，數位發展部數位產業署重視健康照護領域，納入在「智慧雨林產業創生補助計畫」推展範圍。

數位發展部數位產業署組長施偉仁說明，計畫聚焦將AI導入嘉義、台南、高雄、屏東的長照機構、社區、衛生所、診所與醫院等場域，以降低照顧成本、提升資訊與電信服務業者營收為目標，今年徵案聚焦數位雙生、安全監控、社交陪伴與復健輔助4大主題。

數位發展部數位產業署組長施偉仁

施偉仁也說，計畫採媒合與補助雙軌並行，一方面透過媒合會促成成熟產品落地，另一方面提供業者每案最高500萬元研發補助，預計至2025年輔導至少10家資服業者、導入65個場域，並採示範案例型模式，由產官學共組團隊執行，並設有工時降低、系統穩定與模組化輸出等KPI，納入在地人才培育，強化實作能量。

AI重塑服務和場景   提供更好照顧模式

AI不是用於取代人力，而是重寫服務流程、重構產業模式，甚至重新定義什麼是好的照顧。「未來照顧服務模式會變成AI結合HI（Human Intelligence）， 由AI做出判斷後，再由人做後續的處理和決策，AI無法完全取代有溫度的真人照顧，但可以透過人機協作，達到更好的照顧模式。」輔仁大學AI人工智慧發展中心主任謝邦昌說。

輔仁大學AI人工智慧發展中心主任謝邦昌

AI 技術結合生理檢測，提供個人化照顧建議，是下一波照顧科技發展重點。（圖片來源／侒可傳媒）

在這場AI進化中，懂得運用AI解決現場問題的照顧服務業者已經起跑，而真正的挑戰才正要開始。我們盤點AI如何重塑照顧場景，解析3大關鍵趨勢，包含技術、服務與應用。

關鍵趨勢１》技術進化　應用邊界持續擴張

談及百工百業AI化，台北醫學大學數據處數據長、國科會科技政策諮詢室專家許明暉指出，目前這波AI浪潮的核心動力，來自於演算法 (Algorithm)、大數據 (Big Data）與算力（Computing Power）的交互作用，帶動終端應用（Device）發展。

國科會科技政策諮詢室專家許明暉

<AI小辭典>AI的「ABCD」關鍵概念

<A> Algorithm演算法
演算法從早期的類神經網路（ANN）發展歷經起伏；2016年卷積神經網路（CNN）推動電腦視覺成熟，辨識能力甚至超越人類專家；2018年後，生成式AI在文字與圖像領域取得突破；2023年起，生成式AI應用加速，Microsoft、Google等企業投入商業應用，拓展各產業新市場。

<B> Big Data大數據
隨著數據收集能力進步，如電腦斷層掃描等工具發展，再加上健保資料庫累積的大量數據，都是照護AI應用發展的養分。

<C> Computing Power算力
圖形處理器（GPU）的出現開創了一個新的世代，使算力快速成長，有利於AI技術發展。

<D> Devices裝置
演算法、大數據與算力將帶動終端應用發展，如黃仁勳所預測的無人機、自駕車和機器人等。

當AI從基礎建設邁向實務應用，產業界關注的是它如何進入如高齡照顧這類流程複雜、勞力密集的場域。元智大學老人福祉科技研究中心主任徐業良指出，AI不只是技術堆疊，更是應用層次的進化。他將AI分為兩類：一是執行單一任務的「功能型AI」，一是具學習、推理、感知與決策能力，模擬人類行為的「AI Agent」。

元智大學老人福祉科技研究中心主任徐業良

目前AI多應用於管理端，如排班、報表與接送調度；與長者互動的應用則以跌倒偵測、行為辨識為主，雖屬初階，已有助提升效率、降低風險。徐業良強調，生成式AI因語言理解力強、人人可用，是推動照顧應用普及的轉捩點。像聊天機器人可陪伴對話、記憶偏好，透過系統解釋健康數據，也能讓家屬更理解長者狀況。

日照機構導入數位生理量測推車，並與資訊系統串連。（圖片來源/戴淨妍）

博鈞科技總經理葉煥昌則指出，AI Agent未來將整合感測設備與後端資料，主動接收長者訊號並做出判斷與反應，甚至可自動執行動作如呼叫醫師或撥打119。他強調：「AI Agent不會慌、不會累、不會錯判，能在壓力情境中穩定支援照顧現場。」他預測，AI Agent有望在3到5年內逐步實現。

博鈞科技總經理葉煥昌

關鍵趨勢２》照顧流程與服務模式的智慧化

AI正逐步重塑照顧服務的流程與邏輯。謝邦昌指出，AI未來不只輔助醫療，更將成為長者與疾病共存的陪伴者，在身體衰退時提供即時、科學的支持。

透過數位健康平台，在家就可感測健康風險。（圖片來源/戴淨妍）

生成式AI與AIoT興起，催生許多新應用，如自動生成照護紀錄、語音提醒、健康建議、客服分析與教育訓練等；推動照顧服務邁向6大方向，包括提升行政效率、落實個人化照護、提供風險預測、協助遠距照護、改善人機互動與強化陪伴功能。

在管理端，AI已見成熟應用。智齡科技執行長康仕仲指出，AI在資料彙整、交班紀錄生成、風險提醒等非直接照顧工作上發揮高效益。智齡科技正開發的N-Copilot（Nurse Copilot）與D-Copilot（Doctor Copilot），即可將專業術語轉譯為家屬聽得懂的說明，提升團隊溝通效率。

智齡科技執行長康仕仲

AI也進一步應用於生理監測與預警。資策會MIC資深產業分析師許桂芬指出，智慧復健與慢病管理應用是顯學；結合穿戴裝置與遠距感測，則能協助偏鄉與居家長者即時獲得風險提醒，使照顧場域去中心化。台灣受恩董事長劉庭軒也指出，AI能提前預測健康風險，提升照服員介入效率。

資策會MIC資深產業分析師許桂芬

台灣受恩董事長劉庭軒

診所配備多款可攜式超音波和心電圖儀器，提供居家醫療診治使用。（圖片來源/戴淨妍）

個人化服務則是另一應用核心。謝邦昌認為，透過健康數據與生活偏好分析，AI 能制定更貼近個別需求的照顧計畫。他預測，生成式AI還能提供情感陪伴，例如為長輩製作生命故事書，「未來具情感理解力的AGI（通用人工智慧），將可能成為照顧中重要的心理支持角色。」

在服務端，AI也開始強化互動與溝通。采鋐健康總經理張向昕表示，他們導入AI語音通知系統提醒長者量血壓、吃藥，更能分析客服錄音，及早偵測潛在異常並通知主管介入。

采鋐健康總經理張向昕

關鍵趨勢３》企業搶進　重組照顧科技市場秩序

照顧產業過去被視為成本高且難以回收的場域，並非科技公司的首選。但隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）成熟，開發門檻降低，照顧市場反成為AI應用的新熱點。

康仕仲說，相較醫療AI受限於健保與法規，照顧端更具應用彈性，AI已實際導入健康監測、預防照護與行政流程，逐步從「輔助醫療」走向「照顧核心」。

這波浪潮也帶動跨領域合作興起，從演算法、資料平台到感測裝置皆納入產業鏈。資策會建議聚焦場域導向的垂直應用，透過API串接LLM，開發可落地的解決方案。為了控制成本並強化應用效果，企業轉向任務導向開發策略，針對需求打造輕量化模型，如自動生成照護紀錄、彙整交班資訊等，既實用又能減輕人力負擔。其中RAG（檢索增強生成）是關鍵技術之一，可結合資料庫檢索與AI生成，提高回答準確性。

慧誠智醫總經理余金樹分享，他們正開發「護理伴讀」系統，協助新手面對突發情境，如拔管操作，能根據內部SOP即時給出指引。他坦言，光靠RAG頂多60分，仍需微調（Fine-tune），用自有資料優化模型。他指出：「這過程需IT與臨床團隊共同投入，誰能整合技術與場域資源，誰就能在這波競爭中突圍。」

慧誠智醫總經理余金樹

隨著AI應用興起，傳統軟體服務的商業模式也受到挑戰。康仕仲提醒，LLM依符元（Token）計價，使用越多、成本越高，導入效益更是難以量化，對中小型機構挑戰更大。未來產業勝出的關鍵，在於誰能在實用性、成本控制與責任界定之間找到平衡。

許明暉也強調，未來市場不屬於單打獨鬥者，而是整合多元服務、能像「7-11」一樣提供一站式解決方案的系統商。

AI落地面臨3大挑戰   競爭關鍵不在技術

AI要真正落地照顧現場，仍面臨3大挑戰：需求盤點不足、資料治理不全、組織準備不夠。

首先，AI在照顧產業落地的最大難題，不在技術，而在開發者與現場需求之間的鴻溝。許明暉指出，許多解決方案從「能做什麼」出發，卻忽略「現場最急迫的痛點」，導致投入無法轉化為實際效益；建議科技業者應從財務、人事管理等最基礎需求切入，穩健搭建數位底座。

從服務端來看，業者對新科技的理解也需時間培養，許多機構導入AI只是為了爭取補助，卻沒搞清楚要解決什麼問題。貴族長照中心主任桑予群提醒：「如果不知道問題在哪，導入什麼AI都只是擺著。」AI應從照顧流程與實際痛點出發，而非為科技而科技。

貴族長照中心主任桑予群

住宿機構導入膀胱餘尿測超音波。（圖片來源/桑予群）

第二關卡是資料治理。相較醫療端已有EMR與FHIR標準，長照端的紀錄仍高度分散。康仕仲指出，資料要「能用、敢用、好用」，AI才有用武之地。若紀錄格式混亂、權限控管不足，或資料缺漏嚴重，不只AI判讀失準，還可能導致越用越貴。他強調，資料治理不是附加條件，而是讓AI變好用、值得投資的第一步。

第三是組織能力的缺口。中山醫學大學醫療產業科技管理學系副教授李宜昌指出，許多中小型機構缺乏IT專業人力，即使買了設備，也可能因操作不當或員工排斥而導入失敗。他提醒，AI應用不能只靠技術，更要考慮使用者經驗與是否合適生活場域，否則再先進的系統也難以真正發揮作用。

中山醫學大學醫療產業科技管理學系副教授李宜昌

李宜昌進一步指出，AI時代的競爭關鍵不在技術，而在組織是否具備導入與整合的能力。「AI不會自己產生贏家，贏的是能做出正確決策、累積正確資料的組織。」若沒有高階主管的支持、基層人員的參與與供應商的協作，AI最終可能淪為形式主義。

AI照顧不是一場裝備競賽，而是一場進化過程。未來3年內，生成式AI與智慧輔具等應用將加速成熟，照顧服務正迎來重塑契機，但若制度與資源不配套，AI也可能變成「只有大機構玩得起」的遊戲。唯有從真實問題出發、打好資料基礎、強化組織能力，才能真正在照顧現場發揮價值。

“唯有從真實問題出發、打好資料基礎、強化組織能力，才能真正在照顧現場發揮價值。”

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