賴總統上任後，政府積極推動以AI與ICT賦能的智慧醫療政策，聚焦AI健康服務、精準醫療與精準檢測。近年來，台灣已將AI廣泛應用於醫療影像判讀、疾病風險預測與臨床決策支援，展現強大發展潛力。
不過，相較於醫療領域，照顧產業因規模普遍較小、資訊系統外包、經營模式分散，導致數位轉型步伐緩慢，也使AI應用難以形成規模經濟，成為產業升級的主要挑戰。
智慧照護的五大應用方向
國際間AI與ICT在銀髮照顧已成趨勢，應用涵蓋健康監測、居家照護、認知訓練、流程重構與資料決策五大面向。前者已趨成熟，而未來發展重點將落在「重構照護流程」與「資料驅動決策」兩大領域。
一、重構照護流程與作業模式
多國照護機構導入AI系統協助排班與資源配置，依據長者需求、照服員技能、交通與時段等參數，最佳化服務動線並減少人力浪費。
美國ClearCare平台能自動分配人員與備援；日本Sompo Care導入AI排班系統後，排程效率提升達30%。台灣部分機構亦運用AI自動生成照護計畫，取代人工紀錄，提升一致性與品質。
二、資料驅動的管理決策
AI可整合電子病歷、感測器數據與照護紀錄，協助機構以儀表板形式監控營運與健康指標。英國Tunstall Healthcare的遠距照護平台，整合跌倒偵測、智慧警報與生理監測；日本ExaWizards公司推出的「CareWiz」則以訂閱制協助中小型機構導入AI管理系統，強調低門檻與高彈性。
