台灣正式邁入超高齡社會，因此整個長照需求的增加會遠超過人力補充的速度。所以照護人員的疲憊、資訊整合的斷點與家屬溝通的落差，正在逐漸累積成為長照現場的壓力。此時，大語言模型（Large Language Models, LLMs）的出現，不僅是一場技術革命，更像是為長照照護體系打開了一扇新窗。它不只是自動化的工具，而是能夠學習語境、支援決策、承載情感的智慧基礎建設，正好回應台灣長照目前最迫切的需求課題。

一、AI基礎建設，走進長照現場

現行大語言模型（Large Language Models, LLMs）發展已經從單純的自然語言處理研究，可以作為驅動醫療院所與長照體系的數位基礎建設。它們是透過大規模預訓練與自監督學習，可以理解、生成並推理相關語言，這不僅是「科技新潮流」，更是解決長照人力不足與資訊孤島的關鍵助力。

因此於智慧長照場域，我們需要的不只是電子化紀錄，而是能協助照護人員進行即時判斷、跨專業協作與情感支持的新型AI工具。AI的角色不是取代，而是協助：讓臨醫護人員的專業能專注於「人」，而非被繁雜的文書工作與碎片化資訊牽制。

二、長照的核心痛點

台灣現行已邁入超高齡社會，整個長照需求快速攀升，但資源與人力卻難以跟上，主要挑戰整理如下：

1. 人力不足：照顧人員流動率高，尤其夜班壓力大，導致整體人員服務品質不穩定。

2. 資訊分散：日常紀錄、醫囑與評估表分散於不同系統，缺乏整合，往往需要人工進行相關比對。

3. 決策困境：跌倒、營養惡化或急性病情，往往等到發生才被注意，缺乏即時預警與支援。

這些挑戰正好對應到LLM的五大核心技術：預訓練、生成、提示、對齊、推論的主軸核心。

三、LLM五大核心技術×長照應用

因此我們要把大語言模型真正帶入長照場域，並非只靠單一功能，而是要理解其背後的五大核心技術如何對應到現場需求。這五個面向：預訓練、生成模型、提示設計、模型對齊與推論就像是AI的「五感」，分別負責學習環境、產生內容、理解問題、確保安全與即時反應。當它們與長照應用情境結合時，便能形成一個完整的支持系統，讓照護人員從「被動紀錄」轉向「主動決策」，同時兼顧效率與人性化，如表1所示。

表1 LLM 五大核心技術 × 長照應用

四、台灣在地案例啟示

1. 跌倒預警：AI讓照護更前一步

台灣長照機構導入跌倒預警系統後，就可以結合感測器數據與LLM推論，能即時提醒「高風險行為」如夜間頻繁起身、步態異常。半年內，跌倒事件數下降了約三成，照護人員表示「更有其他時間做真正的臨床照護」。

2. 營養管理：從延遲發現到即時介入

另一家長照機構在營養追蹤上導入AI，當住民體重下降與飲食紀錄顯示食慾不振時，LLM能立即生成營養師建議，並提示家屬「增加高蛋白飲食」或「檢查口腔健康」。過去需要一至兩週才能發現的問題，現在可以在三天內提早介入。

3. 失智共照：從紀錄到陪伴

失智症住民需要的不只是醫療處方，還有日常互動與陪伴。LLM在此發揮了「雙重角色」：一方面協助臨床護理師生成清楚的臨床醫師回報摘要；另一方面也能提供「溫暖式對話」，讓家屬透過AI得到即時安撫與專業資訊。

五、國際趨勢比較

1.美國：AI輔助慢病與長照結合

美國長照照護體系已經嘗試將AI與慢病管理系統結合，例如糖尿病、心臟病住民的長期監測，LLM協助整合穿戴裝置數據與臨床紀錄，提供臨床醫護人員更完整的風險圖像。

2.日本：結合機器人與AI的高齡照護

日本在少子化與高齡化並行的壓力下，早已大量導入照護機器人。近年，這些機器人開始與LLM結合，能在陪伴失智長者時，透過自然語言互動提升情感支持效果，同時將觀察到的異常行為即時回傳給醫護團隊。

3.歐洲：重視AI倫理與隱私對齊

歐洲長照機構特別強調AI的「對齊」，確保個資與隱私受到保護，同時建立透明的使用規範。這提醒我們，AI在長照應用中不僅是技術議題，更是倫理與治理的挑戰。

六、結語

大語言模型正引領智慧長照進入新階段：

1.從紀錄導向轉向決策導向。

2.從資訊孤島轉向跨專業協作。

3.從冰冷科技轉向人性化互動。

台灣在智慧醫療已經建立了相關基礎建設，如今若能將LLM引入長照場域，不僅能減少臨場醫護人力壓力，更能提升住民安全與生活品質。未來的長照機構，不會只是人力的補位，而是藉由AI基礎建設，讓每一位臨床醫護人員、照護人員與住民與家屬，都能獲得更安全、更有效率、也更有溫度的支持。

（專欄反映作者意見，不代表雜誌立場）

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