少子化、超高齡化與醫護人力短缺，正為醫療與照護體系帶來嚴峻挑戰。從醫療與長照整合，到病人在家接受照顧的「虛擬醫院」構想，如何運用AI減輕醫護負擔，同時保有人的關懷，成為重要課題。「2026遠見高峰會」第三場專題論壇以「數位健康 智慧照護 打造醫療新生態」為題，探討科技如何回應醫療現場需求，串聯醫院、長照與居家照護，讓病人真正受益。
「2026第24屆遠見高峰會」 第三場專題論壇主題為「數位健康 智慧照護 打造醫療新生態 」，由《遠見雜誌》印刷版總編輯萬年生擔任主持人，與談人包括天成醫療體系董事長張育美、中國醫藥大學附設醫院院長周德陽、鴻海科技集團B事業群暨數位健康總經理姜志雄 ，共同探討AI與數位科技如何回應醫療現場需求、減輕醫護負擔，並銜接醫院、長照與居家照護。
此外，也聚焦科技應用的驗證與人機協作，強調以病人受益為核心，在提升效率的同時，保有照護中的關懷與溫度。
萬年生：人口結構改變、人力不足，成健康醫療兩大挑戰
萬年生在開場時指出，在當前混沌的時代下，健康與醫療同樣是重要議題，且面臨兩個相當大的挑戰：一是人口結構改變，二是缺工與人才不足。
談到人口結構，萬年生表示，未來台灣人口將少於2000萬人，而死亡人數高於出生人數的現象，早已發生。他以今年前9月的數字為例，指出出生人數不到7萬人，死亡人數則接近15萬人，出生與死亡人數的比例約為1比2點多。
萬年生表示，2027年85歲人口將超過50萬人；另一方面，與大學入學有關的學齡人口將少於20萬人。他表示，少子化與超高齡化，都將對整個健康與醫療體系帶來相當大的改變。
除了人口結構變化，他也提及，缺工與人才不足都是社會必須面對的問題，醫師短缺同樣是一項挑戰。
張育美：醫養合一銜接出院照護，科技不能取代人的關懷
張育美從區域醫院經營者的角度指出，天成醫療體系是AI的「重度使用者」，應用可分為三個層次：第一是「診斷與治療」，AI可快速協助判讀，但仍須醫師確認；第二是「經營管理」，透過數位白板整合病人資訊、減輕開刀房資料記錄負擔及減少行政人力需求，提升效率；第三是「走出醫院」，進入家庭與社會，與生活結合。
談到醫療與長照的銜接，她直言，「出院的那一剎那會成為斷點」。病人在院內受到醫師與護理人員照顧，出院後卻未必知道該選擇日照、長照，或是否需要居家照顧，因此出院前就應做好準備，協助安排後續服務。
張育美提到，所屬體系自2016年建立長照系統，能較詳細安排病人出院後的照顧。病人即使沒有失能，仍可能生病、需要醫療照顧，因此醫院與長照需要整合。她並提及總統賴清德2026年推動醫養合一3.0，強調重點是出院後怎麼照顧，讓病人有所適從，而不是無所適從。
展望未來10年，她認為，AI能幫醫護人員省下時間，卻無法取代關心與愛。以癌症患者開刀為例，若透過AI輔助判讀後，仍要經由醫師確認、把關，再下最後判斷，並向家屬解釋，而這當中的醫病關懷，無法由AI取代。
她期待科技業協助減輕人力負擔，讓醫護人員有更多時間照顧病人，也提醒大家把省下的時間用來好好生活，保有溫度，「複雜的事情交給AI做，我們做人的事情。」
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周德陽：AI應從臨床需求出發，邁向虛擬醫院時代
周德陽指出，醫院導入AI，應從實際問題與需求出發，不能為了AI而AI，也不該只為發表論文或滿足個人需求。開發需要投入大量成本，必須確認工具能否落地、對病人有幫助，並讓醫師、護理師及相關人員覺得好用、實用，以及喜歡用。
他強調，AI應用於臨床，首先須重視認證（如美國FDA或台灣TFDA），因為這攸關病人生命安全，不容輕忽。他表示，院內由委員會先行評估工具是否通過認證，也重視AI架構、數據與結果的驗證。導入後仍須持續檢視實際成效與誤差，必要時修改程式並重新認證，不能認為一套系統導入後就能永久沿用。
在實際應用上，周德陽提到，將AI工具與病人生理資料整合至單一面板，能讓醫護更方便使用；語音技術則可協助護理交班及病人對談紀錄，減輕紀錄負擔。對他而言，重點仍是醫師能否節省時間，以及病人是否真正得到好處。
展望未來，他認為AI應朝「多模態」整合發展，更貼近醫師的思考方式。醫師不會只看一張X光片就下判斷，還會考量病人背景等資訊，因此AI也應整合不同資訊，而非僅從單一面向檢視問題。
面對醫護人力難尋挑戰，周德陽認為未來會是「虛擬醫院」的時代，治療與照護場所將逐步延伸至家中。他說，當病人在家接受醫院照顧，由戰情中心監測生理數據；萬一在家跌倒，也能發現並前往救援。此外，居家機器人則可提醒服藥，協助病人提出問題、取得聯繫。他認為，這類應用在未來一、兩年內應會成功。
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姜志雄：從醫療現場需求出發，人機協作改善就醫體驗
姜志雄指出，數位健康的下一步與AI密切相關，應用將從數位世界延伸至實際場域。科技業應扮演生態整合、內容創作及平台解決方案提供者，結合軟硬體，推動創新應用。他也區分工廠與醫院的情境，醫院是有溫度的地方，科技導入則應著重人機協作，最終仍要讓病人受益。
他強調，開發醫療機器人不能只待在實驗室，而應走進醫院，以同理心了解醫護痛點、使用者體驗與流程。以運送檢體為例，除了從一處送往另一處，還要考慮途中是否安全、誰能取用等問題，這些都是深入現場才能發現的需求。他也提到，機器人的設計須兼顧理性與感性，並建立為他人著想的個性。
談到數據基礎，姜志雄以「下水道工程」形容相關建設。他表示，既有資訊系統雖可應付日常需求，面對AI應用所需的量能，仍須重新建立能整合資料的架構，才能支援後續應用。
至於臨床經驗的留存與承襲，他說，診斷經驗與臨床直覺，不應隨人的老去或離開而消失；透過監督式學習與建模，可把人的智慧留下來。他期待台灣善用IC、AI與臨床醫療優勢，成為全球精準健康的創新樞紐。
在病人體驗上，姜志雄認為，醫院導入科技後，病人未必需要感受到科技本身，而應感到被理解、有溫度。他期待病人不必一再重複病史，也不用跨科別奔波，而是能確切透過科技協助處理、改善就醫流程。他強調，數位健康的目標，仍是改善醫護工作負荷與病人就醫感受。
