賴總統上任後，致力透過AI與ICT賦能，推動智慧醫療、AI健康服務、精準醫療及精準檢測等各項政策。目前，台灣已將AI技術廣泛應用於智慧醫療各領域，包括輔助判讀醫療影像、預測疾病風險、提供精準的臨床支援等。
然而，在照顧產業領域，由於業者普遍規模較小，資訊科技多委外管理，數位化轉型速度慢；再加上經營樣態破碎、業務多元且分散，更難以找到AI可發揮規模經濟效益的應用課題，成為應用AI的主要挑戰。因此，本文擬透過國際數個實際應用案例與方向，為台灣未來的發展方向提供參考。
銀髮照顧應用 AI與ICT分為5大類
國際上，AI與ICT應用於銀髮族照顧越來越普遍，主要是為了因應地理幅員廣大、專業人力成本高、人口結構高齡化等問題，希望透過智慧科技幫助長者提升生活品質、維持健康與延緩失能。綜觀國際發展，AI與ICT賦能照顧領域的可能面向可大致分為5大類（見表），前3類（健康監測、居家照護、認知訓練）較為成熟，本篇著重探討「重構照護流程與作業模式」、「資料驅動的管理決策」面向，提出具體的應用與發展建議。
一、重構照護流程與作業模式
許多國內外居家照護機構已導入AI系統分配居家服務人員路線與行程，透過與長者相關（如長者地點、服務類型、緊急程度）、與照服員相關（如照服員技能、與長者的熟悉度、可服務區域、避免連續排班狀況）、車隊路線規劃（含交通狀況、時段）等參數，分析照護需求將資源安排最優化，減少人力浪費。美國AI助理自動排班平台ClearCare，便為居家照護機構自動分配照護人員、排班、交通規劃與備援人力配置。
住宿型機構方面，台灣有些機構已與科技廠商合作開發「照護計畫自動化系統」，根據長者生活自理能力（ADL）、健康數據與行為模式與病史自動生成個人化的照護計畫建議，取代了傳統靠人工記錄與經驗設計照護方案的流程，有助於提升效率與一致性。無獨有偶，日本照護巨頭Sompo Care也導入AI排班與照護日誌系統，透過減少重工與錯漏來節省30％人力排程時間。
二、資料驅動的管理決策
許多科技廠商已有開發「一站式照護平台」整合電子病歷、照護紀錄、感測器數據、用藥系統，供醫療院所、長照機構使用。這些平台能讓組織高層用「儀表板」模式快速掌握整體營運、健康風險等指標，類似許多企業所用的商業智慧（Business Intelligence, BI）系統。英國Tunstall Healthcare便是歐洲最大遠距照護服務商之一，提供智慧遠距照護解決方案，包括AI平台整合跌倒偵測、遠端生理監測、智慧警報系統。
預測分析與風險分級方面，目前許多產品已在運用AI預測哪些長者短期內有跌倒、住院、失智惡化等風險，協助機構提前介入。例如，日本ExaWizards公司推出的「CareWiz」便是AI驅動的照護記錄與管理系統，以訂閱制方式提供給照護機構，特點是低門檻導入、即時更新、彈性擴充，可以隨照護單位規模調整功能。
AI應用照護的未來方向
綜合前述國際經驗，AI不僅能優化照護流程與資源配置，更能透過資料驅動的決策工具，提升機構營運效率與風險預測能力。未來，台灣的可能發展方向包括：
- 建立標準化數據與流程基礎，如共通的照護紀錄格式與API架構。
- 協助中小型照護機構導入低門檻的AI模組，如排程優化、照護建議系統。
- 鼓勵產業結盟與平台整合。
這些策略將有機會讓台灣的照顧產業從個案導向走向系統性智慧照護，將AI打造成照顧產業升級的核心引擎。
“AI不僅能優化照護流程與資源配置，更能透過資料驅動的決策工具，提升機構營運效率與風險預測能力。”
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