↑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/侒可傳媒）

當AI重新定義照顧科技，從影像辨識、數據彙整與風險預測，到檢索資料、呼叫工具、執行任務，甚至主動聯繫照顧者，AI的應用範圍持續擴大。隨著大型語言模型與代理式AI發展，將進一步走入營運、決策與服務流程，成為照顧團隊的協作夥伴。

結合復健機器人 AI代理參與營運與決策

WaCare遠距健康執行長潘人豪觀察，AI過去主要負責疾病預測，下一階段將走向主動介入。系統可以追蹤健康數據，主動提供衛教、推薦健康促進資源；發現異常時，再通知個管師、醫師或家屬。若結合復健機器人等設備，AI還可以依使用者狀態調整訓練內容，將數位判斷延伸至物理世界。

WaCare遠距健康執行長潘人豪

機構端最先落地的AI應用，仍以安全與風險預警最有感。宇亨智能科技公司總經理翁必揚指出，許多長照機構導入非接觸式AI跌倒偵測系統，透過燈號與推播提醒照服員前往協助，減少固定巡房的壓力，並爭取即時救援時間。

宇亨智能科技公司總經理翁必揚

長照機構導入非接觸式防跌系統。(圖片來源/宇亨智能科技公司)

也有住宿機構率先測試更深層的AI應用。貴族老人長期照護中心主任桑予群指出，許多AI系統只是把照服員輸入的文字改寫為完整紀錄，仍停留在生成式AI階段。「真正的轉折是導入能夠主動呼叫資料庫與大型語言模型的AI代理。」

貴族老人長期照護中心主任桑予群

貴族累積十多年住民與護理紀錄，桑予群正嘗試透過RAG檢索增強生成技術，從大量原始資料中找出特定期間的跌倒、感染、住院與異常事件，再生成「長期照護服務品質PDCA改善計畫」，建立根本原因分析報告。桑予群強調，AI產出的結論必須建立在真實紀錄上，才能避免為了評鑑拼湊數據，也讓報告內容回應實際照顧問題。

AI模型再聰明，若缺少專業規則、機構流程與長短期記憶，仍只能產生看似完整、卻不理解照顧脈絡的文字。因此，桑予群將感染管制、護理規範等專家教材，整理成AI可遵循的「Skill」，形同AI的工作手冊，規定它應檢索哪些資料、使用哪些判準以及以何種格式輸出。

AI協助跨越醫療與長照語言

AI也可扮演醫療與長照間的轉譯者。長照住民常有多重慢性病，跨院就醫後留下大量檢驗、用藥與處置紀錄，照顧人員很難在有限時間內掌握重點。AI若在取得授權、設定權限及保護個資的前提下，協助整理跨院資料，能將龐雜病歷轉化為照護團隊可快速理解的摘要。

九日生行動健康科技執行長李祥豪指出，現行資訊系統依行政業務切割，醫院負責病人住院與門診期間，出院後資料便難以延續；長照又有專屬的資訊系統，兩端至今仍難互通。因此，九日生以個案為核心建立溝通協作平台，讓不同專業依授權取得所需資訊，減少在醫療、長照與家庭之間重複傳送。

九日生行動健康科技執行長李祥豪

若AI要參與照顧決策，只讀病歷仍不夠。李祥豪指出，病歷通常記錄最後開什麼藥、做什麼處置，卻很少保留醫療團隊、家屬與照顧者的討論過程，以及個人意願、家庭能力與經濟條件等因素。

九日生希望透過協作平台保存決策歷程，未來讓AI理解，照顧決策往往沒有單一標準答案，還必須考慮當事人的生活情境。李祥豪表示，一旦AI連接機器人或照護設備，錯誤判斷可能直接影響人身安全，而完整的決策脈絡能降低幻覺並避免不當建議。

儘管應用快速進展，國家衛生研究院生醫工程與奈米醫學研究所所長林啟萬提醒，AI落地最大的門檻仍是資料互通與標準化。若缺少FHIR、ISO/IEEE 11073等共通標準，打破醫療與長照間的資訊孤島，並建立暢通的資料傳輸框架，資料無法連續流動，AI便難以建立可靠的個人化模型。

國家衛生研究院生醫工程與奈米醫學研究所所長林啟萬

照顧AI的競爭不只看模型有多聰明，機構是否累積可信資料、能否建立專業規則與記憶，系統之間是否互通，以及人是否握有最後判斷權，如何建立照顧協作流程與作業模式，才是落地應用的關鍵。

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