在人力短缺與產業競爭升溫的壓力下，長照機構正積極尋找科技解方。從跌倒預警、夜間巡房，到生成式AI協助撰寫照顧計畫，智慧科技正逐步走入照顧現場。然而，AI是否真能提升效率、減輕人力負擔，關鍵在於導入策略與照顧流程調整。本刊訪談導入科技的長照機構，並彙整專家建議，整理出「長照機構導入AI的5大步驟流程」，協助經營者在技術快速演進中，釐清方向、穩健布局。
導入科技關鍵在於精準設計與系統整合
振興長照社團法人旗下國泰綜合式長照機構近年導入多項智慧照護設備與AI系統，如跌倒偵測、穿戴式生理量測裝置，透過標準通訊協定整合上傳至雲端平台做演算後，再由單一介面的照顧資訊系統即時呈現。系統整合後，IoT設備可與照護系統同步串接，並結合生成式AI技術，協助撰寫護理紀錄與分析住民生理變化。
國泰長照機構導入穿戴式生理量測設備，監測住民生理數值。(圖片來源/李淑儀)
振興董事長李淑儀指出，機構會依住民特性進行風險與場景分層，設計模組化智慧應用。例如，失智個案區優先建置電子圍籬與定位系統預防走失；輕度個案則搭配跌倒偵測與離床警報，強化日常安全監控。
振興長照社團法人董事長李淑儀
李淑儀強調：「導入科技最怕流於無效投資，關鍵在於精準設計與系統整合。」國泰採取整合導入策略，提升操作效率。他也提醒，即便是小規模導入，也應以整合為前提，才能為後續擴展保留彈性。
談及需求評估方式，李淑儀建議機構可活用ADL、跌倒風險、壓瘡風險等評估工具，掌握高風險住民比例，聚焦科技應用對象與場景。「不能什麼都導，要看哪種類型的住民較多、風險在哪裡，才知道導什麼、導在哪裡。」
導入科技要有能力維運和升級
台北市私立貴族長照中心則以「感測設備、閘道器與邊緣運算伺服器、中央監測站、即時通報」為邏輯，逐步建構智慧照顧框架。貴族長照中心主任桑予群指出，他們將智慧床墊、毫米波雷達、膀胱掃描器等數據整合，做異常事件判斷與預測。除了將結果整合至護理站的資訊儀表板，更透過LINE Bot串接住民生理數據提供給家屬。
貴族長照中心主任桑予群
「導入科技不是買設備而已，還要有能力維運和升級，」桑予群強調，許多機構在未做好網路與電力規劃前就匆忙導入科技，結果導致設備閒置、系統中斷。他以貴族為例，便預先部署Wi-Fi 6；另外購置商用路由器並建置Mesh系統，確保訊號覆蓋；並透過後台進行DHCP（動態主機設定協定）規劃，綁定各設備的MAC位址，以防止IP衝突，大幅提升整體運作的流暢度與可靠性。
在設備選擇上，桑予群也提醒不能只看功能表面，而應從耐用性、可靠性出發，評估設備是否能長期維持正常運作。他建議避免選用過渡型產品，優先選擇具OTA（Over-The-Air）更新能力的設備，透過網路即可遠端升級、延長使用壽命。
現場流程與AI協作 讓科技真正落地
照顧科技的核心價值，不在於取代人，而在於輔助人。AI若能嵌入流程、參與協作，就能成為「第二雙眼睛」，協助即時監測、調整工作節奏與分工模式。
李淑儀指出，國泰導入智慧床墊與跌倒感測設備後，異常通知會即時整合至走廊電子看板，照服員無需逐房巡查，大幅降低夜間負擔；穿戴式生理量測設備在COVID-19疫情期間更發揮重要作用，幫助監測住民血氧，當時機構有確診案例但無人住院。他也強調，系統與設備必須簡單易操作，否則第一線人員難以接受。
國泰長照機構的電子圍籬資訊，顯示於走廊電子看板中。(圖片來源/李淑儀)
李淑儀也分享國泰的流程策略：「從小規模試點開始，培養熟悉AI的主管作為種子人員，逐步推動落地。」目前國泰已將各類感測裝置與照護資訊系統串聯，資料能即時自動上傳，減少人工抄寫與遺漏，提升紀錄一致性與效率。
從監測走向判斷 AI應用的下一步？
生成式AI正逐漸成為照顧現場的策略夥伴。台灣受恩董事長劉庭軒預測，未來生成式AI能協助自動生成紀錄、進行健康預測與內容互動，並結合語音輸入與自動排程等功能，簡化照顧服務流程與行政作業。他認為，AI可透過分析少量個人數據，結合多來源資訊，協助照服員與專業人員制定更貼合長者需求的個別化照顧計畫，實現更便宜、更多元、更靈活的個人化照護。
台灣受恩董事長劉庭軒
貴族長照機構近期就透過ChatGPT生成個別化服務計畫（ISP），讓照顧計畫的邏輯不再完全依賴人工撰寫，而是由生成式AI提供初步架構與內容建議，再由專業人員補強與判斷；他也嘗試將照顧流程的文字說明與示範影片餵給ChatGPT，讓AI透過影像學習標準作業動作，進一步提升生成內容的專業性。
桑予群表示，未來AI不僅能根據所學流程，在照服員執行時即時判斷操作是否正確，提供即時回饋，亦可應用於進階訓練與教學。他更期待AI能拓展至非向量式學習領域，例如人臉情緒辨識，協助照服員掌握住民的情緒狀態，讓AI不只是資料處理工具，而是具備觀察力與理解力的智慧照護助手，「真正的智慧照顧應該讓AI落地至『地端』，也就是將AI直接嵌入機構內部的伺服器與設備中，不僅是監測，更透過即時分析達到理解與應對。」
目前多數長照機構僅還在建置IoT以蒐集資料的階段，尚未邁入AI分析與決策層級。桑予群認為，未來應朝向建置本地化、可客製的開源模型，讓AI真正成為機構日常的一環—可即時回應、持續學習的智慧照顧夥伴。
長照機構導入AI的5大步驟
步驟一：明確盤點需求與導入優先場景
- 以機構照顧現場的風險熱點與重複性作業為切入點（如跌倒預警、失智徘徊、翻身紀錄）。
- 根據住民樣態與場域規模進行分層需求盤點，評估導入項目與感測參數。
- 建議建立「最小可行導入單元」，以單一樓層或單一族群試點。
- 由經營者與照護主管主導盤點流程，邀集跨部門小組（照服員、行政、資訊人員與科技顧問）共同參與，確保導入邏輯貼合流程。
步驟二：強化基礎建設與資料傳輸能力
- 網路與電力為AI科技運作核心，建議使用Cat6有線網路、商用級Mesh路由器、裝置設定固定IP位址。
- 硬體建置應同步預設
．插座與網路埋設路徑完整
．確保IoT → 閘道 → 後台的資料傳輸邏輯
．網段區隔與權限管理等資安架構 - 檢視與建構可用的資料基礎
．資料須正確、具有可解釋性，能真實反映現場狀況
．資料儘量涵蓋不同面向，具備多元類型來源，如數值、影像、語音
．資料須具備即時或近即時回傳能力，才能強化動態決策 - 資料治理
．合規性：符合個資法與醫療法規等，具明確的資料收集、使用、儲存政策，如住民生理資料須經授權使用，並設有查閱與刪除權限機制。
．機敏性保護：資料存取權需設限，避免資料外洩、誤用或不當曝光，如設定身份驗證。
．資料與決策的連結：資料蒐集必須與機構的照顧決策與管理目標直接相關，避免無效收集，如只為展示而蒐集睡眠資料，卻未納入個案照護計畫，則無實質價值。
步驟三：試點導入與整合驗證
- 選定單一技術或場域進行短期PoC（Proof of Concept）試行，觀察運作穩定性與整合性。
- 設定評估指標
．誤報率、遺漏率、維護難易度
．照服員與管理者的使用回饋
．設備是否能與原有照護資訊平台順利整合 - 試點期間建立跨職種回饋機制與錯誤排除紀錄，做為規模化導入依據。
步驟四：教育訓練與內部能力建構同步啟動
- 標準化操作訓練：設計簡明教材，協助照服與行政人員熟悉設備使用、維護與資料操作，建議納入任務導向學習，如怎麼查跌倒事件？怎麼補記異常數據？
- 進階應變訓練：訓練故障排除與異常判斷能力，對新進人員可設計模擬場景降低學習壓力。
- 數據素養提升：協助第一線人員解讀系統數據，並將其運用於個案評估與照顧計畫調整。
- 內部種子教師培育：選出AI核心使用者進行「教練式導入」，擴散導入經驗、降低顧問依賴。
步驟五：成效評估與流程優化再設計
- 導入成效應具備量化依據，建議評估3層面
．使用者層面：誤報率、滿意度、操作成功率
．流程層面：交班效率、紙本作業減少、資料留存率
．決策層面：視覺化資料活用、品質監控、異常應變時間 - 對應導入後的變化進行流程再設計
．異常通報與紀錄流程：如3分鐘內通報、自動生成日誌
．交班流程數位化：感測紀錄直接串接交班資料，減少手抄錯誤
．補註與人工判斷機制：當感測數據誤判時，保留人工註解與審核空間
資料來源：訪談整理、財團法人人工智慧科技基金會
更多精彩內容，敬請參閱第37期創新照顧雜誌
喜歡這篇文章嗎？加入會員即可收藏文章、產品及供應商