一、從醫與養的邊界到整合的契機

台灣目前快速邁入超高齡社會，「醫」與「養」的界線也日漸模糊。醫療體系擅長於急性治療與疾病控制，卻難以長期管理失能或慢性病者的生活需求；而長照體系則是強調生活支持與社會連結，卻也缺乏醫療資訊與健康監測。兩個系統原本並行運作，如今卻被現實需求推向整合的十字路口整合。

長照3.0政策雖已建立多層級服務網，但也出現「出院即中斷、轉介不順暢」的現象仍普遍存在。長者從醫院回到社區，照護資訊往往未能即時傳遞，病人的家屬與照服員必須重新摸索長者的病況與照護重點。當慢性病共病成為常態，「醫」與「養」若仍分屬兩個世界，照顧品質與效率勢必受到限制。

因此，跨域整合不只是一個政策口號，而是長照永續發展的必經之路。其核心精神，在於讓醫療數據、社區照顧與AI技術彼此串聯，構築一個能夠主動預警、即時協作、持續支持的「智慧共照」生態系。

二、醫療數據讓照護「看得見」

因此要讓醫養融合成真，首先必須讓資訊流動起來。長照服務常面臨的痛點是「看不見」：照服員不清楚個案最近的用藥變更、家屬無法追蹤健康數據與長照機構也難以取得出院後的醫囑。

因此若我們能以標準化醫療資料格式（如FHIR）串接病歷、用藥與檢查資訊，照護現場將能即時掌握長者狀況。例如，血壓與血糖監測資料可自動上傳雲端，若發現異常變化，系統即時提醒護理師與家屬；藥師亦可根據電子紀錄提供遠距用藥諮詢，減少錯誤與延誤風險。

因此我們可以藉由醫療數據的整合，使臨床照護決策更精準，也讓跨團隊溝通更順暢。不過，資料共享的背後，仍須兼顧隱私與信任：建立安全授權與追蹤機制，才能讓「資料共享」成為助力，而非風險。

跨域整合的第二個層面，是讓照護更靠近生活。因此真正有效的醫養融合，不是發生在醫院，而是於社區的日常生活中。

目前各地政府近年推動的「10分鐘照顧圈」即是典型案例：以社區為單位，整合衛生所、診所、藥局、長照據點與志工網絡，讓醫療巡診、營養諮詢、居家復健等服務能在日常可及範圍內完成。長者的健康變化可被早期偵測，社區護理師與居家照護員能透過資訊系統即時互通，減少重複訪視與不必要的急診就醫。

因此這樣的「在地共照」整合模式，強調的是熟悉感與持續性。長者不必離開生活圈，也能獲得醫療支持與社會陪伴；照護者則能依社區特性調整服務內容，讓每個地區形成自有節奏的健康生態。

然而，這樣的模式要長久發展，仍須解決財源與人力不均問題。偏鄉與都市的資源落差、不同機構之間的角色分工與補助制度，若未同步調整，整合仍可能淪為「示範點」而難以擴散。

再來整個第三個支柱，是以智慧科技為核心。因此AI並非取代人力，而是讓照護更具洞察力與前瞻性。

目前整個長照領域中，AIoT已被應用於跌倒預警、睡眠監測與行為分析。例如，利用影像辨識與壓力感測器可即時偵測異常動作；結合語音與姿勢分析，可識別夜間離床或走動風險。這些數據再透過雲端模型運算，生成即時警示，通知照顧者介入。

此外，AI也能支援照護管理決策。系統可根據個案歷史紀錄、自理能力與疾病類型，自動產生照護建議與人力配置提醒。這不僅減輕照服員負擔，也有助提升照護一致性。

然而，智慧化不等於人性化。科技的導入若忽略人際互動，容易變成「冷照護」。AI的價值，不在於監控，而在於讓照顧者更了解長者，釋放出更多時間與心力，回到最核心的人本關懷。

五、從醫養融合到智慧共照

當醫療數據提供可視性、社區照顧建立連結性與AI賦予預測性，一個全新的「智慧共照」生態模式正在成形。

長照永續發展需讓醫療數據、社區照顧與AI彼此串連。（圖片來源／Freepik）

因此我們可以在這個模式中，讓醫療不再止於治療，長照不再侷限於生活協助，而是透過數據、科技與社區三方協作，形成一個自我學習、自我修正的健康網絡。醫療院所可提供遠距支援與臨床專業判讀；社區照護團隊則成為前線感測節點；AI系統持續分析整體趨勢，協助預測高風險個案並優化資源分配。

這樣的生態，不僅提升照護品質，也促進政策思維轉變：從「補助型長照」走向「投資型健康管理」。透過數據累積與科技介入，政府可更精準地配置資源，企業亦可開發新型智慧輔具與健康服務，形成公私協力的創新動能。

醫養融合與智慧共照的最終目的，不是打造更多平台或系統，而是讓照護更貼近人性面實際的需要。當醫療不再只是治病、長照不再只是養護、科技不再只是工具，而能共同圍繞著人的尊嚴與生活品質運作時，整合的願景才真正落地。

因此跨域整合的力量，正是讓照護從「分工」走向「共創」，讓不同專業、不同制度、不同科技在同一個目標下協作。那個目標，既簡單又深遠讓每一位長者，都能在熟悉的地方，安心、自在、有尊嚴地生活。

（專欄反映作者意見，不代表雜誌立場）

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