「1、2、3、4 ……」天才剛剛亮，佩樺左右搖擺，帶著老奶奶一起做運動；「來，阿公手給我。」文塗幫著老爺爺做伸展及按摩 …… 在電影《長情的告白》中，居家照顧服務員們進入需要幫助的家庭，用專業與熱忱點亮被照顧者的人生。走入超高齡社會的台灣，長照需求將大幅攀升，我們的長照量能真的足夠嗎？少子化也讓各行各業面臨缺工，長照產業亦不例外，如何在人力匱乏下，又能顧及照顧品質？也許智慧科技的導入能帶來一絲曙光。

 

窺見台灣長照產業服務量能

為了解台灣目前長照產業的服務量能現況，智齡科技綜合旗下 3 大長照資訊系統的 15 億筆數據，並彙整內政部與衛福部等公開資料，於 2024 年 12 月發布《智齡數據報告 2025》，盼透過數據洞見台灣長照產業的現況與未來趨勢。社企流參考此份報告，彙整兩大現況觀察：

 

一、長照需求服務涵蓋率約 8 成，但區域發展不平衡

根據衛福部長照服務涵蓋率統計，近 3 年來，長照需求者能獲得所需服務之比例，已從 2021 年逾 5 成、2022 年近 7 成、到 2023 年約 8 成。然而，根據《智齡數據報告 2025》，在 3 大類長照服務中——住宿型機構（服務對象長期住在機構內）、日間照顧型機構（服務對象僅白天前往機構接受照顧）、居家服務型機構（機構人員上門服務），呈現各區資源分布不均之情況：住宿型機構部分地區床位數充足，但部分地區則嚴重不足（如圖表一）；日照與居服型機構集中於六都，數量遠高於偏鄉及離島地區（如圖表二）。此現況顯示出，未來台灣長照資源分佈如何更加均衡，仍為公私部門需努力的方向。

（圖表一：住宿型機構核定床數佔老年人口比。來源：《智齡數據報告 2025》)

 

（圖表二：日間照顧和居家服務機構分布情形。來源：《智齡數據報告 2025》)

 

二、長照產業勞動力老化且流動率高，工作負擔需減輕

《智齡數據報告 2025》進一步分析，長照從業者的年齡分佈與全國勞動市場之差異，結果顯示，長照產業中，45 歲以上的勞工比例近半，對照主計處針對全台勞工之統計——25 至 44 歲的勞工近 6 成，45 歲以上的勞工約 3 成，顯示出長照產業存在勞動力老化之問題。

除勞動力老化外，長照產業亦面臨人才流動率高之問題。據該報告在職者年資分析顯示，長照工作者年資集中在 1 至 3 年之間，這一區間內的人數佔整體在職者的 30% 以上。相比之下，全國勞工的年資分布以 10 年以上為主， 佔全體勞工的 40% 以上。此外，以離職者年資分析來看，長照產業離職者中年資未滿 1 年的人佔大多數、近一半的離職者在進入工作 3 個月內就選擇離開，相比全國離職者中，年資未滿 1 年者約 4 成左右。上述數字表明長照產業的工作者普遍存在年資短、流動性高的現象。

綜合上述觀察可見長照資源涵蓋率逐步上升，但區域發展不平衡，需要公私部門一同努力；此外，長照產業面臨勞動力老化、缺工等問題，如何緩解照護第一線的壓力將成關鍵。

（長照產業正面臨缺工、勞動力老化之問題，未來該如何緩解產業從業者工作負擔、提升照護效率將是關鍵課題。來源：Matthias Zomer on Pexels）

 

應對長照挑戰，讓智慧科技來幫忙

「照顧人」這件事是一個團隊工作，不僅是照服員，更需要與醫師、社工師、營養師等醫療人員的配合，但前提是需要有完善的資料、數據，才能獲得有效的溝通。智齡科技創辦人暨執行長康仕仲表示：「照顧第一線的護理師、社工或是照服員，一天中有超過 5 成的時間進行文書工作、與家屬進行大量的電話、訊息溝通等非直接性的照顧工作。」因此，他認為將人工智慧（Artificial Intelligence, AI）導入長照現場，「用科技解決照護難題」，借著智慧科技力量，從第一線照護人員開始，讓照顧變得更有效率的同時，更可提升照顧品質。

衛福部長照司副司長吳希文參與智齡數據報告研討會時亦提及，台灣作為智慧科技發展蓬勃的國家，2024 年末已預告未來將支持民眾導入智慧科技輔具於日常照護中；亦將針對長照機構，設定導入智慧照護科技之相關指標，鼓勵長照機構智慧化，以減輕照顧負擔與提升服務品質，並透過成效評估給予獎勵，期盼不論是照顧者或被照顧者都能更好地使用長照服務。

 

減輕照護壓力，從資料處理優化開始

用科技解決照護難題，數據資料是重要的要素之一。康仕仲以資料科學為出發，將資料重新切分成 3 階段。從第一階段的數據資料的輸入進行改變，將感測器（Sensor）別在使用者身上，可直接輸入生理數據，既快速且不易出錯；其次，過去護理師完成工作後，須憑記憶將工作內容輸入系統，現在可使用 iPad，一邊工作一邊口述，藉由自然語言處理（Natural Language Processing, NLP），將口述資料自動輸入進對應欄位，節省 10 倍甚至百倍謄寫的時間。

在第二階段的數據處理上，過去護理師每天量測血壓，一周或一個月後將數據製作成 excel 表，以便觀測是否有異；在導入 AI 後，當數據匯入便可生成可識別、有用的資料圖表並偵測異常值，為護理人員省下整理資料及判讀的時間。最後，則是數據使用（Data Usage）或資料視覺化（Data Visualization）的過程，原先需要護理人員花時間打電話與醫療端一一聯繫，但現在透過科技，將資料直接傳送到醫師診間的系統，省下約 9 成的時間。透過 AI 輔助，讓照護更輕省、家人也更安心。

雖然，數據資料等蒐集、交換、共享有利於讓照顧更加完善，但「個人隱私」及資料格式相容性等問題也不容忽視。對此，康仕仲則表示，目前 AI 推論病情上可能會因模型架構、應用場景複雜度、輸入資料品質或是評估指標選擇等而發生錯誤，有待降低錯誤發生率，但 AI 具有可以不需要分享原始資料就能提供病情及無資料轉換相容的優勢，在長照產業上仍是發展前景。

（從資料科學角度出發，實際解決照護現場經常需要花大量時間謄寫、整理數據資料的痛點，讓時間放回被照護者身上。來源：智齡科技）

 

善用資料科學，將時間留給最珍貴的人

對護理人員來說最有感的，莫過於書寫交班紀錄，「透過系統裡類似 Care GPT 功能，能快速的協助護理人員整理、判讀資料、也能免除使用通型 GPT 產生的隱私問題。」康仕仲表示，智齡科技是以「資料科學」作為核心價值，讓這些資料發揮並讓數據的價值極大化。

宜蘭樂安和社區長照機構主任俞宛均分享：「這些省下來的時間，能讓護理人員花更多時間在照顧長輩身上，看見長輩個別的需求。」香園教養院院長黃慧玉則表示，剛開始學習資訊系統對於照護人員都是一大挑戰，但能實質簡化、降低工作量，才是長遠的發展，「唯有善用科技的力量，我們才能把珍貴的時間，放在珍貴的人身上。 」

當然，導入智慧科技不只讓機構裡的護理人員減輕壓力、花更多時間在照顧者身上，家人也能透過手機 App 確認被照顧者的情況，讓長照的過程是充滿透明、信任的關係，有助強化醫病關係，讓長照能因智慧科技而創造出三贏的共好局面。

（在長照機構裡導入 AI 化系統，簡化繁瑣工作，更利於長照產業的長遠發展。來源：智齡科技）

 

用智慧科技奠定長照基礎，解決照護現場的根本問題

運用智慧照顧已是長照領域上的重要趨勢之一，但要建構出一個完善的智慧長照的生態圈，人才是重要的關鍵之一，「過去，我發現許多長照相關科系的學生，在畢業時最確定的是不再繼續往長照領域發展。」康仕仲表示，對學生來說，他看不見這個產業的未來，但這個現象在近年已悄悄迎來改變。現有長照機構上市、上櫃方式進入資本市場，長照相關新科技也不斷推陳出新，「未來的長照需求人口會不斷擴大，而長照產業才剛開始，需要一流的人才進入，不論何種專長，資料科學家、軟體工程師又或是行銷企劃人員等加入，才能讓這個圈子不斷茁壯，從一片荊棘之中找到出路。」

面對還在成長的智慧長照領域，康仕仲認為，在講求「客製化」、少量多樣但毛利高的醫療產業特性裡，台灣產業「小而美且速度快」的彈性是一項關鍵優勢。此外，台灣的醫療及照護人員水準並不輸給先進國家，且在照護科技上的採用率也較高，在智慧長照領域上，台灣有機會透過「智慧長照解方輸出」的方式，走向國際市場。康仕仲也信心十足地表示：「接下來 10 年將迎來長照科技產業的蓬勃發展，而現在的我們在做的事情就是『基礎工程』，我們正在用科技解決來自照護現場裡的根本性問題，實現照護更輕省、家人更安心、長輩有尊嚴的願景。」