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當照護資訊不再只留在聊天記錄裡

文／施聰穎
MYCARE智慧照護平台創辦人、研發團隊負責人

高齡化對許多家庭來說，不是一個遙遠的社會議題，而是每天都會遇到的照護安排。

長輩今天有沒有按時用藥？食慾、睡眠和精神狀況是否和昨天不同？照護員代墊的費用是否已經說明？下一次回診前，家屬能否快速整理最近的生活觀察？這些看似零碎的小事，往往同時出現在家屬的通訊軟體、照護員的紙本筆記與不同人的記憶裡。

問題並不一定是大家沒有做紀錄，而是紀錄很難被妥善整理、交接與追溯。家屬需要反覆詢問，照護員需要重複說明；當長輩需要看診時，真正有用的日常資訊，也可能因為過於分散而難以快速掌握。

這是我們投入 MYCARE智慧照護平台的起點。

MYCARE不是要取代照護員、醫師或既有的長照服務，而是希望成為家庭照護中的協作工具。家屬可以在平台中管理照護安排；照護員依授權填寫日常照護紀錄與費用；合作診所則可提供公開簡介與預約服務。透過清楚的帳號與權限設計，讓不同角色只看到自己應該處理的資訊。

我們很在意一件事：照護資訊不是越多人看得到越好，而是應該在適當的授權範圍內，被需要的人清楚地使用。

因此，MYCARE將家屬、照護員與診所的資料權限分開處理。例如，照護員可查看自己被授權的照護對象與工作紀錄；家屬可查看日誌、費用、附件與請款狀態；診所不會取得照護費用或收據資料。這不是單純的系統功能，而是我們認為照護平台必須具備的基本責任。

近年 AI 技術受到高度關注，但在照護領域，我們更重視它是否能減少資訊整理的負擔，而不是把它包裝成醫療判斷。

MYCARE 的 AI 使用方向，是在授權資料範圍內協助整理照護紀錄、格式化摘要、提供查詢與提醒。它不提供醫療診斷、不開立醫囑，也不取代醫師或其他專業醫療人員的判斷。當家屬發現健康狀況有疑慮時，平台能協助把近期資料整理得更清楚；但下一步該如何評估與處置，仍應回到合格的醫療專業人員。

對我們而言，科技真正的價值不在於讓系統說得比人更多，而在於幫助參與照護的人少一些資訊落差、多一些可以安心確認的依據。

台灣正在面對高齡化帶來的長期挑戰。未來需要的不只是更多服務據點或更多 App，而是能讓家屬、照護員與醫療端更順暢協作的工具。MYCARE希望從家庭最日常的照護流程開始，讓記錄更清楚、交接更完整、溝通更有依據。

照護不該只在問題發生後才被看見。當每一天的觀察能被妥善保存與整理，家屬才能更早注意到變化，也更有準備地與照護團隊及醫療人員溝通。

這是 MYCARE 想做的事：讓照護資訊有秩序地流動，也讓每一位參與照護的人，都能少一點焦慮、多一點安心。

從被動長照到主動照護：打造值得信任的健康協作平台
——迎戰超高齡社會，資訊整合與法遵合規是關鍵
文／施聰穎
（作者為CARE照護平台創辦人/研發團隊負責人）

台灣正式進入超高齡社會，高齡化已不再只是人口統計上的數字，而是每一個家庭正在面對的現實。

根據國家發展委員會推估，2025年台灣65歲以上人口已突破總人口20%；2030年，高齡人口預估將超過560萬人；到了2040年，每三位國人中，就有一位是高齡長者。高齡照護已從傳統的社會福利議題，演化為攸關醫療、家庭、科技與產業永續發展的重要課題。

近年政府積極推動長照政策，全台至今已有超過2,000家居家式長照機構及上千處日間照顧中心，社區照護網絡已逐步成形。然而從第一線觀察，台灣目前真正缺乏的，往往不是更多單點的服務，而是更系統化的「資訊整合」。

現行的照護生態中，家屬、照護員、基層診所與醫療院所都在盡力扮演好自己的角色，但彼此之間卻存在明顯的資訊斷層。長輩是否按時服藥、食慾與精神狀況變化、乃至於步態異常或跌倒風險，這些關鍵數據往往分散在紙本照護紀錄、診所病歷、家屬的通訊軟體，甚至是口頭描述中。

資訊並沒有消失，只是無法即時且安全地流動。這導致家屬需要反覆確認、照護員重複回報，而醫師在回診時也僅能憑藉有限的資訊做出判斷。當資訊無法對齊，再完善的照護資源也難以發揮最大效益。

隨著生成式AI快速發展，大眾多將焦點放在對話機器人或辦公自動化，但我相信，AI在健康照護領域的長期價值，在於扮演一位極佳的「協作者」——協助整理碎片資訊、分析生活趨勢、辨識異常風險並降低行政負擔，讓所有參與照護的角色能在適當的時間，基於同一份資訊做出最佳判斷。

然而，照護平台的核心終究是「法遵與信任」。無論科技再強大，只要涉及個人健康資訊與醫療紀錄，就必須建立在嚴謹的法遵架構上，包括《個人資料保護法》、醫療法規、資安管理、授權控管與完整的稽核機制。唯有在合法合規的前提下，數位工具才能成為值得信任的助手，而非風險來源。

基於此，未來的健康照護平台應建立三大關鍵原則：

一、以法遵為前提： 所有資料交換與應用均需建立在個資保護、資訊安全與使用者授權的基礎上，讓數據流動有邊界、有依據，也有責任。

二、以協作為核心： 科技的目的不是取代專業，而是讓家屬、照護團隊與醫療體系在各自的專業領域中共享必要資訊，實現高效跨界協同。

三、以預防為目標： 透過即時的資訊整合，讓潛在的異常狀況得以提早發現、及早介入，推動照護模式從「被動處理」走向「主動預防」。

這也是我們投入 CARE 照護平台 研發的初衷。

CARE 並非意圖取代現有的長照或醫療體系，而是希望在嚴格的法遵規範與使用者授權下，透過數位科技建構家屬、照護員與基層診所之間更透明、更即時的資訊協作機制，讓照護資訊安全流動，也讓每一位參與照護的人都能因資訊透明而更加安心。

超高齡社會的挑戰已經到來。未來台灣需要的，不只是更多照護資源，而是更有效率的協作機制；不只是更強大的AI技術，而是更值得信任的法遵架構。我們期待 CARE 能以科技串聯每一位照護參與者，翻轉傳統被動等待問題發生的模式，共同守護台灣高齡社會的每一天。

StarMap Lab｜星圖實驗室

經過一段時間的規劃，我正式建立了 StarMap Lab（星圖實驗室），作為 AI 研究與驗證的平台。

目前主要以 GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Flash 與 Claude Fable 5 等大型語言模型進行協作實驗，希望結合不同模型的優勢，探索 Multi-Agent 在真實工作流程中的應用。

目前實驗室分為三個核心領域：

協作實驗室
研究多模型協作、角色分工、決策流程與 AI Team 的運作模式。

程序開發實驗室
專注於程式設計、自動化流程、Agent 工具整合與系統開發。

R11 模型實驗室
持續驗證 R11 多代理治理模型，研究 AI 治理、決策機制、風險控制與協作架構。

這是一個持續進行中的實驗計畫，我會陸續分享測試成果、實作經驗，以及對 AI 協作與治理的一些思考。希望透過不斷驗證，找到更有效率、更可靠的 AI 協作方式。

StarMap Lab
Connecting Knowledge • Exploring Intelligence

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n8n-Based AI Knowledge System (Enhanced MVP)
├─ 1. Knowledge Ingestion Flow
│ ├─ Input → Clean → Structure
│ ├─ Embedding
│ └─ Store (knowledge_base)
├─ 1.5 Lightweight Distillation
│ ├─ Trigger (on insert OR batch)
│ │
│ ├─ AI Processing
│ │ ├─ summary (1~3 lines)
│ │ ├─ key_points (2~5 bullets)
│ │ └─ principles (optional)
│ │
│ ├─ Output
│ │ ├─ distilled_summary
│ │ ├─ distilled_points
│ │
│ └─ Store back into same KB record
├─ 2. AI Conversation Flow (RAG)
│ ├─ Query → Embedding
│ ├─ Vector Search (top_k=3~5)
│ ├─ Retrieval
│ │ ├─ content
│ │ ├─ distilled_summary
│ │ └─ key_points
│ │
│ ├─ Context Builder
│ ├─ AI Answer (with citation)
│ └─ Log
Summarize the following knowledge into:
1. A concise summary (max 2 sentences)
2. 3-5 key points
3. (optional) 1 general principle
Keep it factual and structured.
Return JSON:
{
"summary": "...",
"key_points": ["...", "..."],
"principle": "..."
}
.............................................
MVP Flow (Run-First Version)
├─ 1. Knowledge Ingestion
│ ├─ Input (Webhook / Manual)
│ ├─ OpenAI (clean text)
│ ├─ Generate embedding
│ └─ Save to DB (kb_id + content + vector)
├─ 2. AI Query Flow
│ ├─ User input
│ ├─ Generate query embedding
│ ├─ Vector search (top_k=3)
│ ├─ Build context
│ ├─ AI answer
│ └─ Return result
└─ DONE (no logging / no distillation / no scoring yet)

我並不試圖預測 AI 將如何改變世界。

我更關心的是，當 AI 開始參與決策之後，是否存在一套能夠被驗證、被挑戰、被修正，並且最終由人類承擔責任的治理秩序。

我將這樣的探索稱為「微型憲政實驗」。

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