智齡科技｜用 AI 重塑全球智慧長照產業的未來

智齡科技的誕生與使命

背景與創立初衷

智齡科技（Jubo Health）於 2018 年由康仕仲教授創立，是一家專注於智慧長照解決方案的新創公司。康教授畢業於美國史丹佛大學，擁有土木工程與人工智慧領域的背景，並曾在加拿大亞伯達大學建立 AI 與機器人實驗室（AIRCon-Lab）。

智齡科技的誕生源於國立台灣大學「人口高齡化議題挑戰計畫」，旨在應對台灣快速進入高齡化社會所帶來的挑戰。康教授在此研究基礎上，結合自身對科技應用的專長，將學術研究轉化為實際產品，並成立智齡科技。公司以「數位轉型」為核心理念，致力於透過人工智慧、雲端技術及資料科學，為長照產業提供創新解決方案。

社會問題與市場需求

台灣正快速邁入超高齡社會。根據國家發展委員會的數據顯示，65 歲以上人口比例已於 2018 年突破 14%，正式進入高齡社會；預計今年 2025 年將達到 20% 以上，成為「超高齡社會」。這一趨勢伴隨著慢性病盛行率上升、失能人口增加，以及家庭結構轉變所帶來的照護壓力。

針對上述情境，台灣的長照模式面臨以下幾項挑戰：
1. 人力短缺：根據勞動部統計，截至 2022 年，全台長照人力缺口已超過 30%，尤其在偏鄉地區更為嚴重。
2. 家庭負擔沉重：由於文化傳統中強調「在地老化」和家庭照護，多數家庭承擔了主要的照護責任。然而隨著少子化及雙薪家庭普及，這種模式已難以持續。
3. 資源分配不均：現有長照機構和服務資源集中於都會區，而偏鄉地區則資源匱乏，導致服務可及性低。
4. 行政效率低下：傳統紙本記錄方式不僅耗時且易出錯，導致機構管理效率低下。

為了應對這些挑戰，政府自 2007 年起推動「長期照顧十年計畫 1.0」，並於 2017 年升級為「長期照顧十年計畫 2.0」（簡稱長照 2.0），強調「在地老化」，希望透過居家、社區及機構式服務的整合來提升長者生活品質。然而，由於資金和人力限制，政策執行效果有限。

智齡科技的使命

智齡科技以科技力量解決長照產業痛點，使命包括以下三大方向：
1. 提升長者生活品質：透過數據分析和智慧化管理工具，提供個人化且高效的照護服務。例如，自動化健康監測系統能即時回饋異常數據，有助於早期發現健康問題。
2. 減輕照護人員負擔：利用 AI 技術自動化繁瑣流程，例如健康數據記錄、用藥提醒等，使專業人員能專注於照護工作，如心理支持和活動設計。
3. 支持政策落實：協助政府實現長照 2.0 目標，例如推動居家服務數位化及提升資源分配效率。

智齡科技如何回應市場需求

智齡科技從成立之初便明確定位於「解決長照產業痛點」，首款產品「Jubo 機構數位化解決方案」於 2018 年底推出，幫助 27 家長期照護機構完成數位轉型，並累積超過 3000 位住民健康資訊記錄。此後，公司持續推出針對日間照護中心及居家服務的數位管理工具，以滿足不同場域需求。

此外，公司還積極拓展國際市場，在北美、日本、新加坡等地設立分支機構或合作夥伴，以分享台灣經驗並進一步拓展智慧長照解決方案的全球影響力。例如，在日本與當地醫療集團合作開發適合日本文化背景的智慧量測推車（VitalTrolley），並成功進入多家醫療院所試用階段。

核心產品與技術架構

主要解決方案介紹

智齡科技以其創新的SaaS（Software as a Service）模式，提供三大核心產品：住宿型照護管理系統、日照管理系統及居家服務管理系統，不僅支援長照機構的數位轉型，更以人性化設計和 AI 技術為基礎，徹底改變傳統長照作業流程，提升效率與服務品質。

1. 住宿型照護管理系統
住宿型照護管理系統專為長期住院或機構內的高齡者設計，結合物聯網（IoT）技術與雲端平台，實現數據即時上傳與分析。該系統能自動記錄長者的生命徵象（如血壓、心跳、體溫等），並整合電子健康紀錄（EHR, Electronic Health Record），使護理人員能隨時掌握住民的健康狀況。根據智齡科技的數據，該系統已成功導入超過 1000 家住宿式機構，累積了超過16.5萬名住民的健康數據。

2. 日照管理系統
日照管理系統針對日間照護中心設計，內建近 50 個模組功能，包括簽到退、交通安排、日常護理紀錄及定期評估等，還包含「家庭聯絡簿」功能，透過 LINE 平台即時分享長者的行事曆、生活照片及健康狀況，增進家屬與機構間的信任與溝通。此外，日照中心可使用智慧量測推車（VitalTrolley），即時記錄並上傳生命徵象數據，使護理人員能專注於臨床工作。

3. 居家服務管理系統
居家服務管理系統則是為居服員及居家服務機構量身打造。其核心應用「Hi 居服 APP」提供直覺易用的介面，可記錄居服員進出案家的時間、服務內容及異常狀況回報。此平台還具備遠距健康監控功能，讓督導能即時監督並快速排除問題。此外，自動生成核銷紀錄和薪資報表功能，大幅降低行政負擔。

技術架構解析

智齡科技的產品設計以技術整合為核心，架構涵蓋以下關鍵技術：

1. 物聯網（IoT）與智慧量測推車
智齡科技的智慧量測推車（VitalTrolley）結合 IoT 技術與醫療級硬體設計，可透過藍牙連接多種量測設備，自動將生命徵象數據上傳至雲端平台。推車配備衛生、防污的鋁合金材質，不僅易於清潔，也符合醫療場所的高標準需求。該推車整合了多種醫療級硬體設備與軟體系統，並具備以下幾項關鍵特性：

a. 多設備藍牙連接與即時數據上傳
推車內建藍牙模組，可連接多種醫療設備，包括血壓計、血氧儀、體溫計、血糖機等，設備測得的生命徵象數據會自動同步至雲端平台，避免手動輸入可能導致的錯誤。根據智齡科技的統計，這一功能可將護理人員的紀錄時間縮短 30% 以上。

b. 醫療級材質與人性化設計
推車採用鋁合金製成，具有耐刮、防污及易清潔特性，適合醫療環境高標準需求。同時，其高度和夾具設計可調整，以適應不同身高和操作習慣的使用者，減少護理人員因頻繁彎腰而導致的職業傷害。

c. 多語言介面支援
為因應台灣長照機構中大量外籍照護人員的需求，智慧量測推車內建中文、英語、越南語及印尼語四種語言介面，確保操作無障礙。

d. 自動異常警示與數據整合
當生命徵象數據出現異常時，系統會自動發出警示並通知相關人員，還可與現有電子健康紀錄系統無縫整合，提供住民健康狀況的全貌。

2. 人工智慧（AI）應用
智齡科技利用 AI 技術進行資料分析，包括異常數據偵測、傷口影像辨識及用藥風險提示等功能。例如，AI 模型可根據歷史數據預測住民可能發生的健康問題，協助護理人員提前介入。主要涵蓋以下幾個領域：

a. 異常數據偵測
智齡科技開發的 AI 模型可即時分析生命徵象數據，例如心跳過快或血壓異常等情況；一旦發現異常，系統會立刻發出警示並通知護理人員進行檢查。

b. 傷口影像辨識
利用電腦視覺（Computer Vision）技術，AI 系統能快速辨識傷口的大小、顏色及癒合狀態，有助於護理人員制定更精確的治療計畫。

c. 用藥風險提示
系統可根據住民的病史和當前健康狀況，自動檢查用藥是否存在交互作用或過量風險，並提供建議以降低醫療錯誤。

d. 大型語言模型（LLM）應用
智齡科技開發了專為長照場域設計的大型語言模型，可自動生成交班紀錄摘要並提取重點，大幅減少護理人員處理文書工作的時間。

3. 雲端架構與資料整合
智齡科技採用雲端架構，確保所有數據能即時同步並安全儲存。其平台支援多國語言介面，包括中文、英語、印尼文及越南文，以滿足外籍長照工作者的需求；平台具有以下特點：

a. 即時同步與高安全性
所有長者健康數據均儲存於雲端伺服器中，並採用多層加密技術以確保資料安全，這種架構允許護理人員在不同裝置上隨時存取最新資料。

b. 跨國語言支援
雲端平台支援多國語言介面，包括中文、英語、越南文及印尼文，以滿足不同文化背景使用者的需求。

c. 大數據驅動決策支持
智齡科技已累積超過 6 億筆照護數據，這些數據經過 AI 模型分析後，可為機構管理者提供趨勢預測及資源分配建議。

4. 跨裝置整合與 EHR 相容性
智齡科技的解決方案可無縫整合現有 EHR 系統，例如 PointClickCare®，並支援跨裝置操作，使護理人員能隨時隨地查看住民健康數據，大幅提升工作效率；系統還支援 API 接口，可快速對接其他第三方軟體。

產品導入效益

智齡科技的解決方案已在多個場域驗證其效益，包括：
– 減少文書負擔：透過自動化記錄功能，護理人員可節省 30% 的時間投入直接照護工作。
– 提升溝通效率：例如「家庭聯絡簿」功能讓家屬能即時了解長者狀況，有助於增進信任；智慧量測推車和雲端平台讓機構內部以及家屬間的信息傳遞更為順暢。
– 優化跨專業協作：智慧交班模組可即時同步資訊，加強跨專業團隊間的合作。
– 降低行政成本：自動生成核銷紀錄和薪資報表功能減少錯誤並提高效率，技術架構使得護理人員能將更多時間投入直接照護工作，而非行政事務。例如，自動化數據記錄功能幫助某機構每月節省了超過50小時的人力工時。

結合實例應用

以某日照中心為例，在導入智齡科技的日照管理系統後，每月核銷時間從原本 3 天縮短至 1 天；而透過智慧量測推車，即時記錄生命徵象數據後，護理人員能更專注於規劃長者活動，大幅提升服務品質。此外，一家居服機構在使用「Hi 居服 APP」後，不僅排班準確率提高了 20%，還減少了 50% 的行政錯誤率。

知識圖譜（Knowledge Graph）

智齡科技的核心 AI 引擎是基於知識圖譜技術，稱為 Jubo Care Graph 和 Jubo Digital Twin（數位孿生），結合醫療專業知識和數據挖掘技術，建立疾病、症狀與治療之間的關聯性，包括：
– 健康模擬與預測：數位孿生可模擬病人健康狀況，預測可能的疾病風險，例如失能進展或褥瘡發生的可能性。
– 個性化建議：根據住民的健康數據，提供個性化的照護建議，例如飲食調整或運動計畫。

透過結合結構化數據（如生命徵象記錄）與非結構化數據（如影像和文字紀錄），系統能生成更全面且精確的健康視圖。此外，其內建推理引擎可自動從關聯數據中挖掘隱藏資訊，例如疾病進展模式或潛在風險因子。知識圖譜本身並非 AI，但它為 AI 提供了語意豐富且結構化的資料基礎，使得 AI 模型能夠更高效地學習和推理：
– 機器學習模型可以基於知識圖譜中的關聯性進行訓練，提升預測準確性。
– 深度學習模型可以透過知識圖譜提供的上下文資訊，更精確地分析影像或文本。

知識圖譜是一種結構化的資料表示方法，將龐大且異質（heterogeneous）的醫療數據（如病歷、生命徵象、影像資料）轉化為可理解、可推理的網絡結構，不僅儲存數據、還能捕捉數據之間的語意關係，並進一步支援 AI 模型進行推理和預測。簡單來說，知識圖譜是一種資料結構，使用圖形化的方式來表示實體（如人、物、事件、概念）及其之間的關係。其核心結構包括：
– 節點（Nodes）：代表實體，例如疾病、症狀、藥物等。
– 邊（Edges）：代表實體之間的關係，例如「症狀屬於疾病」、「藥物治療疾病」。
– 屬性（Attributes）：為節點或邊賦予附加資訊，例如疾病的名稱、藥物的劑量等。

知識圖譜的特點在於它不僅儲存資料，還能捕捉資料之間的語意關係，使其能夠進行推理和分析。這種結構特別適合處理複雜且多維度的資料，例如醫療領域中涉及的患者病史、診斷結果、治療方案等。

在醫療領域，知識圖譜能整合來自不同來源的異質數據，並建立疾病、症狀、治療及患者歷史之間的連結。這種整合方式為臨床決策支持系統提供了基礎，具體應用包括：
1. 診斷輔助：通過連結症狀與疾病，幫助醫師快速縮小診斷範圍。
2. 個人化治療規劃：根據患者病史及相似病例，推薦最佳治療方案。
3. 藥物交互檢測：分析多重用藥間的潛在交互作用，降低風險。

Jubo Care Graph：長照服務的智慧網絡

Jubo Care Graph 是智齡科技專為長照機構設計的知識圖譜系統，其目的是建立一個全面整合的照護服務網絡，結合專業知識挖掘（Knowledge Mining）與專家參與演算法（Expert-in-the-Loop Algorithms），將臨床專家的經驗融入模型訓練過程中，使得 AI 判斷更貼近實際需求，例如在傷口影像診斷中，專家會標記樣本以提高模型準確性。

1. 跨專業協作支持
 — 將護理人員、醫師、藥師及家屬等相關角色連結在同一平台上，透過共享資料促進協作。例如，護理人員記錄住民生命徵象後，數據會即時同步至醫師端，便於後續診斷。

2. 服務流程優化
 — 系統能根據住民需求自動生成個案管理計畫，包括日常照護、復健活動及用藥安排，並提供動態調整建議。某長期照護機構導入 Jubo Care Graph 後，自動生成翻身計畫並追蹤褥瘡癒合進度。相比傳統手工紀錄方式，該系統將褥瘡形成率降低了 30%。

3. 資源分配建議
 — 利用大數據分析機構內部運營數據，例如床位使用率、護理人力需求等，幫助管理者優化資源配置， 例如 在流感季節，系統提前預測人力需求高峰，並建議調配更多護理人員。
 — 對於床位使用率較低的機構，系統提供改善建議，例如調整入住條件或優化排班策略。
— 將機構內部資源（如床位、人力、設備）與住民健康數據連結起來，形成一個動態更新的服務網絡。
 — 例如，當某住民需要特殊護理時，系統會根據 KG 推理結果，自動推薦最適合的護理人員與可用資源。

Jubo Digital Twin：個人健康的數位孿生模型

Jubo Digital Twin 是一個專為患者設計的數位孿生系統，將患者健康數據轉化為可視化模型，用於模擬、監測及預測健康狀況；支援即時動態更新功能，可根據最新健康數據即時調整模型參數，例如在住民血壓突然升高時，系統會重新計算心血管風險並提供對應建議。

1. 多模態數據整合
 — 數位孿生模型將生命徵象（如血壓、心跳）、影像資料（如傷口照片）、行為數據（如活動量）等多種資料整合到同一框架中。

2. 健康模擬與預測
 — 內建「生命徵象異常檢測」與「褥瘡影像診斷」兩大機器學習演算法：
 — 生命徵象異常檢測：通過分析歷史數據，即時發現異常情況並發出警示。
 — 褥瘡影像診斷：利用深度學習技術自動判讀傷口癒合進度，輔助護理人員調整治療方案。

3. 個人化健康建議
 — 根據模型模擬結果，提供客製化的健康建議，例如飲食調整或復健運動計畫。例如，一位失智症長輩在系統模擬下發現躁動行為與睡眠不足相關，因此建議增加日間活動量以改善睡眠品質，結果顯示躁動行為顯著減少。

4. 即時監控與預警
 — 數位孿生模型能即時監控患者健康狀況，並根據預測結果提前發出警示。例如，在褥瘡形成前提醒護理人員進行翻身操作。

機器學習（Machine Learning）

智齡科技開發了多種機器學習模型，用於分析龐大的長照數據並進行預測：
1. 生命徵象異常檢測：透過分析歷史生命徵象數據，模型可即時偵測異常情況，例如心跳過快或血壓過低，並發出警示。
2. 褥瘡影像診斷：利用深度學習（Deep Learning）技術，自動分析傷口影像，判斷褥瘡的大小、顏色及深度，自動標記傷口特徵並追蹤癒合進程，以輔助護理人員制定治療計畫。
3. 用藥風險提示：模型能檢查多重用藥間的交互作用風險，並提供即時建議以降低錯誤機率。
4. 跌倒偵測：透過攝影機監控住民活動，及時發現跌倒事件並通知護理人員。

自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）

智齡科技的 NLP 技術應用於護理紀錄和語音輸入：
– 語音轉文字（STT, Speech-to-Text）：與中華電信合作開發 VoiceFill 系統，可將護理人員的語音輸入轉為文字紀錄，並自動提取關鍵資訊。
– 紀錄摘要生成：AI 可自動生成 SBAR（情境、背景、評估、建議）格式的交班摘要，減少文書工作時間，提高交班效率。

傷口影像辨識系統

一位護理師需要評估病人的傷口狀況：
1. 觀察傷口
2. 測量大小
3. 判斷顏色
4. 評估嚴重程度
5. 記錄所有資訊

智齡科技開發的系統就像一個「數位護理師」，只要拍張照片，它就能自動完成這些工作。

– 模型架構：使用 Inception-ResNet v2 卷積神經網路（CNN），像人腦的視覺系統，但更專業化
– 模型規模：約 5,600 萬個參數
– 訓練資料：使用 2,000 張經專業護理師標註的傷口照片
– 訓練方式：採用監督式學習（Supervised Learning）
– 功能：
 — 傷口定位
 — 大小測量
 — 顏色分析
 — 形狀辨識
 — 等級分類

1. 基本運作方式
 — 輸入：傷口照片
 — 處理：透過多層分析來「理解」照片
 — 輸出：傷口的詳細資訊（位置、大小、顏色等）

2. 為什麼選擇這個模型？
 — 特別擅長處理複雜的醫療影像
 — 可以同時注意到傷口的大範圍特徵和細節
 — 準確率高，錯誤率低

3. 訓練過程
就像訓練一個新護理師，這個 AI 系統也需要學習：

a. 訓練資料
 — 使用 2,000 張傷口照片
 — 每張照片都由專業護理師標記重要資訊
 — 這些照片包含各種不同類型的傷口

b. 學習方式
 — 系統反覆觀看這些照片
 — 學習識別不同傷口的特徵
 — 透過不斷練習提升準確度

3. 提升準確度的方法
 — 照片翻轉：讓系統學會從不同角度看傷口
 — 旋轉照片：增加系統的適應能力
 — 移除雜訊：確保系統專注於重要特徵

Inception-ResNet v2 的基本架構

Inception-ResNet v2 是一個龐大的深度學習模型，總共包含超過 5,400 萬個參數，分布在模型的不同層級中，就像一個精密的影像處理工廠，每個部分都有其特定的工作。在最基礎的卷積層中，每個卷積核負責檢測影像中的特定特徵：以最常見的 3×3 卷積核為例，當它處理一張彩色照片時，需要計算 3×3×3=27 個參數，因為彩色影像包含紅、綠、藍三個顏色 Channel。整個模型中有好幾百個這類的卷積核，分布在不同的層級，共同合作來識別傷口的各種特徵。

在每個卷積運算之後，模型都會使用 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函數，其工作原理很直觀：當輸入是正數時保持不變，是負數時則輸出零，能幫助模型學習現實世界中複雜的非線性關係。例如在傷口辨識中，傷口的嚴重程度並不是簡單地與其大小或顏色成正比，ReLU 引入這種非線性變換，讓模型能夠學習到這些複雜關係。

在模型的最後一層，使用 Softmax 函數將計算結果轉換為機率分布，像是模型給出一個評估報告書，告訴我們每種可能的傷口類型的機率有多大。這個機率分布讓醫護人員能夠更容易理解和使用模型的判斷結果。

在訓練過程中，模型使用幾個重要的技術來提升效能：首先是 Dropout，設定為 0.8 的意思是在每次訓練時，隨機保留 80% 的神經元來參與運算，關閉 20% 的神經元，讓模型在學習過程中不能太依賴某些特定的特徵，必須學會從多個角度來理解傷口的特徵，可以防止模型過度擬合訓練數據，提高其在實際應用中的表現。

批次正規化（Batch Normalization）的作用是讓數據在傳遞過程中保持穩定的分布，不讓數據的範圍變化太大；批次正規化調整每一層的輸出，讓數據維持在一個合適的範圍內，不僅加快了訓練速度，還提高了模型的穩定性。

在處理輸入影像時，系統會先將所有照片調整為 299×299 像素的大小，並將像素值縮放到 -1 到 1 之間，標準化處理確保所有輸入數據的一致性，系統還會對訓練數據進行增強處理，包括水平翻轉、旋轉等操作，這樣可以幫助模型學習到更多樣的傷口特徵，提高其在實際應用中的適應能力。一個影像處理的流水線，從輸入照片到輸出結果，經過以下幾個主要階段：

1. Stem Layer（初始處理層）
– 這是第一關，負責處理原始照片
– 輸入是 299×299 像素的彩色照片（3個顏色通道）
– 透過一系列卷積運算，將照片轉換成適合後續處理的特徵圖（Feature Map）

2. 主要處理模組
系統使用三種核心模組，每種都有特定用途：

a. Inception-ResNet-A 模組（35×35 網格）
 — 處理較大尺度的特徵，例如傷口的整體形狀
 — 同時使用 1×1、3×3、5×5 的卷積核
 — 加入殘差連接（Residual Connection）避免梯度消失
殘差連接（Residual Connection）是什麼？如果我們在解數學題：
– 傳統方式：一步步計算，容易累積誤差
– 殘差連接：保留原始數據，讓模型可以「跳過」某些步驟
– 效果：避免深層網路的訓練困難，提高準確度
多尺度特徵提取是什麼？就像同時用好幾個放大鏡觀察傷口：
– 大尺度（5×5）：看整體形狀
– 中尺度（3×3）：看邊緣特徵
– 小尺度（1×1）：看細節紋理
– 這些特徵最後會合併，形成對傷口較完整的理解

b. Inception-ResNet-B 模組（17×17 網格）
 — 處理中等尺度的特徵，例如傷口的邊緣特徵
 — 使用不同組合的卷積核尺寸
 — 同樣包含殘差連接

c. Inception-ResNet-C 模組（8×8 網格）
 — 處理精細特徵，例如傷口的紋理細節
 — 使用更複雜的卷積核組合
 — 保持殘差連接的特性

3. Reduction 模組（降維模組）
– Reduction-A：將 35×35 的特徵圖縮小到 17×17
– Reduction-B：將 17×17 的特徵圖縮小到 8×8
– 目的是逐步提取更抽象的特徵，同時減少計算量

分類與預測分析

智齡科技在預測分析中主要採用以下監督式學習模型：

1. 梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）
我們在學習一個複雜的新知識或技能時，一開始可能會犯很多錯誤，但每次嘗試練習後我們都會特別注意改正前一次的錯誤；梯度提升樹就是用類似這種概念來預測醫療成本和風險。模型會先做出一個簡單的預測，然後在嘗試後會特別關注預測錯誤的地方，在下一次預測時著重修正這些錯誤。這個過程會重複 100 到 200 次，每次都在調整前面的錯誤，最後得到一個非常準確的預測結果。根據研究顯示，在醫療預測任務中，梯度提升樹在 R² 值和平均絕對誤差（MAE）方面都優於其他方法。模型訓練參數包括：
– 學習率（Learning Rate）：0.0001，相當於每次修正時都採取非常謹慎的態度，寧可慢一點但要更準確。
– 樹的深度（Tree Depth）：3–5 層，在做決定時最多考慮 3–5 個層次的因素，避免過度複雜化。
– 最小葉節點樣本數：20。每個決策至少要基於 20 個案例的數據，確保預測有足夠的依據。
– 迭代次數：100–200 次

2. M5 模型
用於處理連續性預測問題，特別是在預測住院天數和醫療資源使用量方面；這個模型結合了決策樹的可解釋性和線性回歸的精確性。M5 模型像一個聰明的助教，結合了兩種思考方式：決策樹的「如果…那麼…」邏輯，和數學中的線性關係。舉例來說，當要預測一個病人會住院多久時，M5 模型會先根據病人的基本情況（如年齡、疾病類型）做出大致的分類，然後在每個分類中再用更精確的數學公式來計算具體的住院天數。這種方法既容易理解（像決策樹），又很精確（像數學公式）。

關聯規則探勘技術的實作

智齡科技採用改良版的 Apriori 演算法進行關聯規則探勘，來發現長照數據中隱藏的重要關聯，在大量的照護紀錄中尋找規律性的關係。Apriori 演算法是一種在大量資料中尋找關聯性的方法。長照機構的經營者可能會想要了解住民的健康狀況之間有什麼關聯，例如「服用某種降血壓藥物的住民，多久之後會出現頭暈症狀」，或是「哪些症狀同時出現時，最容易預示著病情惡化」。它會設定一些基本規則：一個現象必須要出現足夠多次（在智齡科技的案例中是 2%），才會被認為值得關注，如果某個症狀組合在 100 位住民中只出現過 1 次，那可能只是巧合，不值得特別注意。接著，演算法會檢查這些關聯的可靠程度，如果發現「服用 A 藥物的住民中，有 75% 以上的人會在三天內出現 B 症狀」，這個關聯就會被系統記錄下來。為了確保找到的關聯真的有意義，系統還會計算「提升度」（Lift 值）告訴我們，某個關聯的出現頻率是否真的高於隨機機會，如果某兩個症狀同時出現的機率，遠高於它們各自獨立出現的機率相乘，那麼就特別值得注意。

再講細緻一點，系統可能會發現「使用特定降血壓藥物的住民，有 80% 的機率會出現頭暈症狀」，或是「在夏天使用某種利尿劑的長輩，脫水風險會增加三倍」這類的關聯性。為了確保發現的關聯性是真實且有意義的，系統設定了幾個重要的標準：首先，一個現象必須至少在 2% 的案例中出現，這就像是要求一個觀察必須有足夠的樣本數才能被認真考慮。其次，當我們發現兩件事情之間的關聯時，這個關聯必須要有至少 75% 的可信度，這確保我們發現的規律不是偶然的巧合。

系統在尋找關聯時，會計算三個關鍵的數值來評估關聯的重要性：第一個是「支持度」，它告訴我們這個現象發生的頻率；第二個是「信賴度」，表示這個關聯的可靠程度；第三個是「提升度」，用來衡量這個關聯是否真的有意義，而不是隨機發生的巧合。這種分析方法在實際應用中非常有價值，例如系統可能發現某些藥物組合會增加跌倒風險，或是特定的照護方式能夠改善睡眠品質，能幫助護理人員制定更好的照護計畫，預防潛在的健康風險。用這種方式，智齡科技不只是在收集數據，而是在幫助長照機構從數據中獲得實用的洞察，進而提供更好的照護服務。

1. 演算法參數設定
– 最小支持度（Minimum Support）：2%
– 最小信賴度（Minimum Confidence）：75%
– 最大項目集大小：5 個項目

2. 規則生成流程
“`python
def generate_rules(data):
 frequent_itemsets = find_frequent_itemsets(data, min_support=0.02)
 rules = generate_association_rules(frequent_itemsets, min_confidence=0.75)
 return filter_rules(rules, max_items=5)
“`

3. 規則評估指標
– Support(X→Y) = freq(X∪Y)/n
– Confidence(X→Y) = freq(X∪Y)/freq(X)
– Lift 值用於衡量規則的重要性

假設我們想研究「服用降血壓藥物」(X) 和「出現頭暈症狀」(Y) 之間的關係，支持度（Support）：Support(X→Y) = freq(X∪Y)/n 是說如果機構裡有1000 位住民（n=1000），其中有 40 位同時「服用降血壓藥物且出現頭暈」（freq(X∪Y)=40），那麼支持度就是 40/1000 = 4%，告訴我們這種情況的普遍程度。信賴度（Confidence）：Confidence(X→Y) = freq(X∪Y)/freq(X) 如果機構裡服用降血壓藥物的住民總共有 50 位（freq(X)=50），而其中有 40 位出現頭暈（freq(X∪Y)=40），那麼信賴度就是 40/50 = 80%，表示服用該藥物的住民中，有 80% 會出現頭暈症狀，告訴我們這個關聯的可靠程度。最後是提升度（Lift），這個指標最重要，因為它告訴我們這個關聯是否真的有意義，而不是純屬巧合。如果頭暈在所有住民中本來就很常見（比如 50% 的住民都會頭暈），那麼服用降血壓藥物的人出現頭暈就可能只是巧合。但如果服用藥物的人出現頭暈的機率（80%）遠高於一般人（50%），這個提升度（80%/50%=1.6）就說明這個關聯是真實且重要的。智齡科技的系統就是透過這三個指標的綜合判斷，從海量的照護數據中發掘出真正重要且可靠的健康關聯性，幫助醫護人員更準確地預測和預防潛在的健康問題。

異常檢測系統的技術

智齡科技的異常檢測系統採用多層次架構，使用三種不同的方法來監測和預警可能的健康問題，每種方法都有其特殊的用途。

第一種方法叫做孤立森林，這就像是在茂密的森林中找出與眾不同的那棵樹；系統會觀察住民的各種生命徵象數據，當某個數值特別異常時，就很容易被「孤立」出來，如果一位住民的血壓突然比平常高出許多，或是心跳速度異常，系統就能快速發現。這個方法每次會觀察 256 組數據，並且設定大約 10% 的觀察值可能是異常的，這樣可以避免系統過度敏感或遲鈍。

第二種方法是自編碼器，這就像是教電腦認識什麼是「正常」的數據模式。小時候我們學習寫書法，一開始老師會給標準字帖，透過不斷臨摹，慢慢學會什麼是標準的字體。自編碼器也會先學習大量正常的健康數據，建立起對「正常」的認識。當新的數據進來時，如果這個數據和學習到的正常模式差異太大，系統就會發出警告，特別適合發現複雜的異常模式，比如多個生命徵象同時出現的異常組合。

第三種方法是長短期記憶網絡，不只看當下的數據，還會記住過去 24 小時內的所有變化，適合發現隨時間變化的異常模式。例如，某位住民的血糖值雖然還在正常範圍內，但過去幾小時內一直在緩慢上升，這可能預示著即將出現的健康問題。系統每次會分析 32 組數據，這樣可以在保持準確性的同時，也能快速做出反應。

這三種方法互相配合，形成了一個全面的健康監測網絡：一個專注於發現明顯的異常，一個負責察覺複雜的異常模式，還有一個則特別注意健康狀況的變化趨勢。這樣的組合使得智齡科技的系統能夠及早發現潛在的健康問題，讓護理人員能夠及時採取適當的照護措施，能夠提前 24 到 48 小時預警可能發生的健康問題，準確率達到 89%，提升長照機構的照護品質和效率。

1. 無監督學習模型
– 孤立森林（Isolation Forest）：
 — 樣本大小：256
 — 污染因子：0.1
 — 估計器數量：100
用於檢測生命徵象的異常值，特別適合處理高維數據。

2. 深度學習模型
– 自編碼器（Autoencoder）：
 “`python
 model = Sequential([
 Dense(128, activation=’relu’, input_shape=(input_dim,)),
 Dense(64, activation=’relu’),
 Dense(32, activation=’relu’),
 Dense(64, activation=’relu’),
 Dense(128, activation=’relu’),
 Dense(input_dim, activation=’sigmoid’)
 ])
 “`
 用於學習正常數據的模式，任何重建誤差較大的數據點被視為異常。

3. 時序異常檢測
– 長短期記憶網絡（LSTM）：
 — 隱藏層單元數：64
 — 時間窗口大小：24 小時
 — 批次大小：32
用於檢測時間序列數據中的異常模式，特別適用於連續監測的生命徵象數據。

這些技術的整合應用使智齡科技能夠：
– 預測跌倒風險的準確率達到 89%
– 降低用藥錯誤率 40%
– 提前 24–48 小時預警潛在的健康風險

數據價值的具體展現

智齡科技透過強大的數據分析平台，為長照機構創造了多層面的商業價值。在營運效率方面，系統透過自動化數據收集與分析功能，成功將護理人員的文書工作時間減少了 30%。智慧排班系統能根據住民的照護需求和可用人力資源，自動生成最佳化的排班方案，大幅提升了人力運用效率。系統還能自動產生各類必要的行政報表，讓護理人員能將更多時間投入實際照護工作。

在照護品質方面，智齡科技的系統運用數據分析技術，協助機構建立更精準的個人化照護計畫。系統能即時監測住民的健康狀況，追蹤照護品質指標，並透過預警機制降低醫療疏失風險。透過這些功能，機構不僅提升了照護品質，更能有效預防各種潛在的健康風險。

在資源配置方面，智齡科技的數據分析能力展現出驚人的效果。系統能準確預測人力需求，協助機構進行合理的人力調配；在藥品和醫療用品管理上，透過智慧化的庫存管理系統，大幅降低浪費，同時確保供應充足；在預算規劃方面，系統能根據歷史數據和預測模型，協助機構制定更精準的財務計畫。

智齡科技開發的視覺化儀表板，更是讓這些數據分析成果變得直觀易懂。管理階層能透過清晰的圖表，即時掌握住民的健康趨勢、人力資源配置狀況、營運效能指標，以及財務績效等關鍵資訊。系統還整合了智慧決策支援功能，包括異常事件預警、用藥安全提醒、照護品質監控等，協助管理者快速做出正確決策。

在實際應用中，某長照機構在導入智齡科技的用藥分析系統後，用藥錯誤率降低了 40%，用藥準時率提升至 95%，同時減少了 20% 的藥品浪費。另一家日照中心則透過數據分析平台，將排班效率提升 30%，人力成本降低 15%，同時提高了員工滿意度。某養護中心運用數據驅動決策後，成功將跌倒事件發生率降低 25%，住民滿意度提升 20%。

商業模式與市場拓展：智齡科技的成長策略

創新的訂閱制 SaaS 服務模式

智齡科技採用 Software as a Service（SaaS）的訂閱制商業模式，依照不同類型的照護機構提供差異化的計費方案。住宿型照護管理與居服管理採用每床每月新台幣 125 元的收費標準，而日照管理則為每床每月新台幣 200 元（含家人安心寶功能），這種彈性的定價策略不僅降低了長照機構的導入門檻，也為智齡科技創造穩定的營收來源。

長照機構無需投入大量前期資金建置資訊系統，降低了數位化轉型的門檻。按床位計費的方式讓機構可以根據實際規模來調整支出，確保成本效益。訂閱制模式為智齡科技帶來持續性收入，支持其持續投入研發與服務優化。在實際營運表現上，智齡科技的訂閱制模式成效顯著，每年營業額呈現 300% 的高速成長。截至 2022 年 4 月，其市場佔有率已超過 30%，成為台灣智慧長照領域的領導品牌。

全球市場佈局與在地化策略

智齡科技的國際化策略可分為三個主要市場：

1. 北美市場突破
智齡科技於 2022 年底進軍北美市場，短短三個月內就獲得 25 家長照機構簽約，其中最重要的里程碑是與北美最大的長照系統供應商 PointClickCare（PCC）建立合作關係，該平台服務超過 20,000 家長照機構。這項策略性合作為智齡科技打開了龐大的北美市場。

2. 日本市場布局
在日本市場，智齡科技採取與當地大型上市公司合作的策略。2023 年，公司在日本推出 JuboLink for Dental 試用版，專門針對牙科診所提供生命徵象即時監測服務。這種針對特定領域的切入策略，展現了智齡科技在市場開發上的靈活性。

3. 新加坡與其他亞洲市場
智齡科技在新加坡設立子公司，作為拓展東南亞市場的據點。公司透過在地化的產品開發與服務支援，逐步擴大其在亞洲市場的影響力。

資金實力與未來展望

智齡科技的快速成長獲得投資者高度認可，2024 年 7 月完成 2.5 億元 B 輪募資，使總募資金額累計達到 6.2 億元，新一輪募資的資金主要用於三個方向：
1. 海外市場擴展（特別是北美與日本市場）
2. 策略夥伴合作
3. 內部軟硬體技術強化

在國際化過程中，智齡科技發現各國長照需求的共通性，因此將重點放在照護紀錄、異常狀況警示、跨專業溝通與家屬聯繫等核心功能上，確保產品能快速落地。這種策略使得 2024 年海外營收預計突破 1 億新台幣的目標。

創新整合與市場擴張

2023 年 7 月，智齡科技併購雲果資訊，進一步擴大市場版圖。這次併購使其服務客戶數從 700 家增加到 1,000 家，強化了公司在台灣市場的領導地位。同時，公司推出「評鑑雲」服務，協助機構進行評鑑準備，提升工作效率達 20%。

智齡科技的成功關鍵在於其完整的生態系統思維，不僅提供基礎的照護管理系統，還涵蓋從居家服務、居家復能到機構照護的完整解決方案。未來更計劃延伸服務至連續性照護社區（Continuing Care Retirement Communities），建構更完整的照護服務網絡。

智齡科技正朝向 2025 年在台灣 IPO 的目標邁進，持續強化其在 AI 技術、照護管理系統與國際市場拓展等方面的優勢，致力於成為全球智慧長照領域的領導者。

跨領域團隊與企業文化：智齡科技的創新基因

智齡科技的核心競爭力來自其獨特的跨領域團隊組成和以人為本的企業文化。這家成立於 2018 年的新創公司，在短短幾年內快速成長，很大程度上歸功於其多元化的人才結構和創新的組織文化。

多元專業的團隊組成

智齡科技的團隊由來自不同專業領域的人才組成，形成了一個高度互補的知識生態系統。創辦人康仕仲教授本身具備土木工程與人工智慧的跨領域背景，這種跨界思維也反映在公司的人才招募策略上。目前團隊包含：工程技術團隊由資深軟體工程師和 AI 專家組成，擁有紮實的技術背景，平均具有 8 年以上的相關經驗，不僅精通各種程式語言和開發框架，團隊在開發電子病歷系統時，特別注重與護理人員的密切溝通，確保系統設計符合實際工作流程。

產品設計團隊則由具有醫療背景的 UX 設計師和服務設計專家組成，不只關注介面的美觀性，更重視系統的可用性和工作流程的順暢度。他們定期進行實地觀察和使用者訪談，深入了解護理人員和住民的實際需求。例如，團隊發現許多護理人員需要在夜間查看病歷，因此特別設計了夜間模式，降低螢幕亮度對眼睛的刺激。

醫療顧問團隊包括資深護理師、復健治療師和醫師，提供專業的臨床建議，確保系統功能符合醫療實務需求。顧問不只是被動的建議者，而是積極參與產品開發的每個階段，定期與技術團隊進行討論，提供第一線的使用回饋，幫助優化系統功能。

資料科學團隊則專注於大數據分析和 AI 模型開發，由具備統計學、機器學習和醫療資訊背景的專家組成，負責開發預測模型和數據分析工具，不僅要處理複雜的數據分析任務，還要確保分析結果能轉化為實用的臨床建議。

創新的協作模式

智齡科技採用敏捷開發（Agile Development）方法，每兩週進行一次產品迭代，這種快速迭代的開發模式特別適合醫療照護領域，因為使用者需求經常會隨著實際使用情況而改變。團隊通過每日站立會議和雙週衝刺會議保持緊密溝通，確保開發進度和品質。

公司重視跨團隊協作，採用矩陣式管理結構。每個專案都由不同領域的專家組成核心團隊，確保產品開發過程中能兼顧技術可行性、使用者體驗和醫療專業性。例如，在開發智慧量測推車（VitalTrolley）時，工程師、設計師和護理人員緊密合作，反覆測試和改良，希望打造出既實用又人性化的產品。

以人為本的設計理念

智齡科技的產品開發過程始終圍繞著「以人為本」的核心理念，貫穿整個產品開發週期的指導原則。團隊採用設計思考方法，深入了解使用者需求，並將這些洞察轉化為具體的產品功能；在實際執行層面，團隊會定期進行實地觀察和深度訪談。例如，在開發護理紀錄系統時，設計師會跟隨護理人員完整體驗一天的工作流程，了解他們在不同時段面臨的挑戰。這種深入的觀察讓團隊發現了許多細節性的需求，如護理人員經常需要在走動時記錄資料，因此開發了語音輸入功能。

公司也建立了完整的使用者回饋機制，每個月都會舉辦使用者座談會，邀請不同機構的護理主管和一線人員分享使用心得，這些回饋直接影響產品的改進方向，確保系統功能始終符合實際需求。例如，根據使用者建議，團隊開發了自動提醒功能，協助護理人員追蹤住民的用藥時間和照護計畫。

持續學習的文化

智齡科技特別重視團隊的持續成長，每週舉辦技術分享會，讓不同領域的專家分享最新的技術發展和實務經驗。同時，也定期邀請外部專家進行專業培訓，涵蓋醫療照護、人工智慧、設計思考等多元主題。

公司還建立了導師制度，讓資深團隊成員指導新進人員，加速知識傳承和團隊融合。這種文化不只促進了專業能力的提升，也強化了團隊的凝聚力。例如，工程師會定期與護理顧問進行交流，深入了解醫療實務需求，這種跨領域的學習讓產品開發更加貼近使用者需求。

財務成就與資金運用：智齡科技的成長軌跡

智齡科技自 2018 年成立以來，透過多輪募資與營運績效的持續提升，在台灣智慧長照市場建立了穩固的領導地位。

募資歷程與策略性投資者

智齡科技的募資之路展現出投資者對其商業模式的高度信心：首輪增資由達盈管顧領投，並成功引進國發基金加強投資策略性服務業專案共同投資。在 A 輪募資中，成功籌得新台幣 1.95 億元。2023 年中完成 pre-B 輪募資 1.5 億元，獲得嘉新水泥、緯創資通等企業的第二輪加碼投資，同時也吸引了媒體巨擘聯合報和專注 AI 領域的彰能資本加入。

2024 年 7 月，智齡科技完成了具有里程碑意義的 B 輪募資，成功募得 2.5 億元，使總募資金額達到新台幣 6.2 億元。這輪募資特別引入了具有國際影響力的投資者，包括工研院成立的創新工業技術移轉股份有限公司（ITIC），以及由 ITIC 與日本最大銀行三菱日聯金融集團（Mitsubishi UFJ Financial Group）旗下 MUCAP 共同管理的台日三號基金。

這些策略性投資者的加入不僅為智齡科技注入資金，更重要的是帶來了產業資源與國際市場拓展機會，透過台日三號基金的投資，智齡科技強化了與日本市場的連結，為其在日本的業務發展奠定了重要基礎。

資金運用與業務發展

智齡科技將募得的資金主要投入三大領域：

首先是產品研發與技術創新，公司持續強化其 AI 技術實力，包括開發 JuboGPT 等創新應用。截至 2022 年底，公司已取得 27 項設計及發明專利與商標，其中主打產品「AI 智慧量測推車」更獲得台灣、美國、加拿大等多國專利認證。

其次是國際市場拓展，特別是北美與日本市場：在北美，智齡科技已與市佔率第一的 PointClickCare 建立合作關係，服務超過 20,000 家長照機構；在日本市場，公司推出了 JuboLink for Dental 試用版，展現出國際化的實力。

第三是加強策略合作與可能的併購。2023 年 7 月，智齡科技成功併購雲果資訊，使服務客戶數從 700 家增加到 1,000 家，進一步鞏固市場地位。

營收成長與市場領導地位

智齡科技採用 SaaS 訂閱制商業模式，以每床每月收費的方式提供服務，創造了穩定的營收來源，公司營收連續多年保持 300% 的年增長率，展現出強勁的業務擴張動能。市場佔有率方面，智齡科技於 2022 年 4 月已躍升至 30% 以上，穩居台灣智慧長照市場龍頭地位。公司在國際市場的表現同樣亮眼，僅在進入北美市場三個月內就獲得 25 家長照機構簽約，目前北美市場營收已占整體營收的 10%；預計 2024 年海外營收將突破 1 億新台幣，展現出強勁的國際市場發展潛力。

未來發展與IPO規劃

智齡科技已明確設定今（2025）年在台灣完成 IPO 的目標，為達成這個目標，公司正積極強化其競爭優勢，包括持續投資 AI 技術研發、擴大市場佔有率，以及加速國際市場布局。

公司的財務實力與市場地位不僅反映在數字上，更展現在其產品的市場接受度與實際應用成效上。例如，透過 AI 技術協助護理人員提升工作效率，成功降低用藥錯誤率 40%，並能提前 24–48 小時預警潛在健康風險，這些具體成效都強化了投資者的信心。

實際應用案例剖析：智齡科技的實戰成效

智齡科技透過創新的數位化解決方案，在多個長照機構中展現出顯著的實際效益。

宜蘭松柏日照中心的數位轉型之路

宜蘭松柏社區長照機構是宜蘭第一間失智型日照中心，位於幾米公園旁。在導入智齡科技的系統前，該中心面臨著繁重的行政工作負擔。護理師徐伊萱分享，過去每月的核銷作業需要透過 Excel 試算、核對，再輸入至照管平台，往往需要 2–3 天才能完成。導入智齡系統後，這項工作縮短至一天內就能完成，大幅提升了工作效率。

這個改變不僅體現在時間的節省上，更重要的是讓護理人員能夠將更多心力投入到長輩照護工作中，省下來的時間讓她們能夠為長輩規劃更多復能和延緩退化的活動，提升整體照護品質。

新北宏祈老人長照中心的醫療整合案例

在新北市瑞芳的宏祈老人長照中心，智齡科技的系統在失智症照護方面展現出特殊價值：一位 90 多歲的失智症奶奶，她在入住前曾多次就醫，但始終無法改善躁動行為，讓家屬感到束手無策。透過智齡科技的智慧照護系統，護理人員得以強化就醫需求紀錄表的完整性，詳細記錄住民的生活作息、情緒變化、用藥反應等資訊。這些完整的數位化紀錄幫助醫師快速掌握病人狀況，發現躁動行為與睡眠品質和特定時段的用藥有關，進而調整治療方案，成功改善了病人的症狀。

高齡友善建築生態系：智齡科技的創新願景

智齡科技正在開創一個結合高齡友善設計與物聯網技術的智慧照護建築生態系統，這個願景不僅回應了台灣即將在 2025 年邁入超高齡社會的迫切需求，更展現了科技創新與人性化設計的結合。

高齡友善建築的基礎框架

智齡科技的高齡友善建築生態系統建立在深入理解高齡者需求的基礎上；根據內政部建築研究所的研究，高齡者的居住環境必須同時考慮三個層面：居家安全、生活便利性和社交互動性。智齡科技透過整合 IoT 技術與建築設計，創造出符合這些需求的智慧空間。

在空間規劃方面，系統特別注重無障礙設計與智慧化整合，例如在浴室和廁所安裝智慧感測器，可以偵測跌倒事件並自動通報；在走道和樓梯設置動態感應照明，確保夜間行動安全；在廚房安裝智慧瓦斯偵測器，預防意外發生。

IoT 技術的創新應用

智齡科技的物聯網應用體現在多個層面。首先是建築本體的智慧化，包括：
– 智慧環境控制系統，可根據長輩的生理需求自動調節溫度、濕度和照明
– 智慧門禁系統，結合臉部辨識技術，確保居住安全
– 智慧能源管理系統，優化能源使用，降低營運成本

其次是照護服務的數位化整合。系統透過各種感測器收集住戶的生活數據，包括活動模式、生理指標等，這些數據經過 AI 分析後，可以預測潛在的健康風險，並提供及時的照護建議。

跨領域整合的創新模式

智齡科技的生態系統特別強調跨領域整合。根據內政部建築研究所的規劃，未來的高齡友善建築必須整合醫療照護、社會服務和智慧科技三大領域。智齡科技正是依循這個方向，建立了完整的服務網絡：

1. 醫療照護整合
系統與醫療院所建立資訊連結，實現遠距醫療諮詢和健康監測。當發現異常狀況時，系統可以立即通知相關醫護人員進行處置。

2. 社會服務連結
建築內設置社區活動空間，並透過智慧系統協助組織各類活動，促進住戶間的社交互動。系統也能根據住戶的興趣和需求，推薦適合的活動和服務。

永續發展的商業模式

智齡科技的高齡友善建築生態系採用創新的商業模式，結合硬體建設和軟體服務：

1. 建築硬體部分
採用模組化設計，便於未來擴充和更新。建築設計特別注重空間的靈活運用，可根據住戶需求進行調整。

2. 服務軟體部分
提供全方位的智慧照護服務，包括日常生活協助、健康監測、緊急救援等，並採用訂閱制的收費模式，確保服務的持續性和品質。

挑戰與未來展望：智齡科技的全球願景與實際挑戰

面臨的挑戰

智齡科技在發展過程中，雖然已取得顯著成就，但仍需克服以下三大挑戰：

跨文化適應性
隨著智齡科技進軍北美、日本、新加坡等國際市場，如何適應不同文化背景和醫療體系成為一大挑戰。例如，在日本市場，長照機構對於數位化工具的接受度相對較低，且當地護理人員更習慣以紙本記錄工作流程。智齡科技必須調整產品設計，以符合當地使用者的需求，例如提供更直觀的介面或支援日文專業術語。此外，各國對於數據隱私和醫療合規性的要求也不盡相同，例如北美市場需要符合 HIPAA（健康保險可攜性與責任法案），而歐洲則需遵守 GDPR（通用數據保護條例），要求智齡科技在產品設計和法律合規上投入更多資源。

市場競爭加劇
智慧長照市場正吸引越來越多的新創公司和大型企業進入，例如北美市場已有多家競爭者推出類似的 SaaS 解決方案，而日本市場則有當地的大型 IT 公司參與競爭。這些競爭者不僅擁有強大的資金支持，還具有深厚的本地化經驗。智齡科技需要持續強化其技術優勢，例如提升 AI 模型的準確性和易用性，同時加強與當地合作夥伴的聯繫，以鞏固市場地位。

AI倫理問題
AI 在醫療領域的應用帶來了許多倫理挑戰，例如如何確保 AI 模型不會因訓練數據中的偏見而產生不公平的結果？如何在使用 AI 進行健康預測時，平衡數據隱私與診斷準確性？根據研究，許多 AI 系統可能因為訓練數據的不完整或偏差，導致某些族群（例如長輩或少數族裔）受到不公平對待。此外，AI 系統的透明度也是一個重大問題：如果醫護人員無法理解 AI 系統做出某個建議的原因，他們可能會對系統失去信任。因此，智齡科技需要採取更高標準的透明性和問責機制，例如提供詳細的模型解釋功能，並定期進行演算法審核。

願景與策略規劃

儘管面臨諸多挑戰，智齡科技仍然秉持其願景，即成為全球領先的智慧長照解決方案提供者。為實現這一目標，公司制定了以下策略：

1. 深化AI應用
智齡科技將持續投入資源研發更先進的 AI 技術，公司正在開發新一代的大型語言模型，用於自動生成護理紀錄摘要和健康報告，不僅能減輕護理人員的文書負擔，還能提高資訊傳遞效率。此外，公司計劃整合更多生物感測器，例如可穿戴設備，以收集更全面的健康數據，用於預測住民可能出現的健康問題。

2. 加強國際合作
為了加速國際市場拓展，智齡科技採取了「本地化合作」策略。在北美，公司與 PointClickCare 合作，共同開發適合當地需求的解決方案；在日本，公司則與當地大型 IT 企業合作推廣智慧量測推車（VitalTrolley）。這些合作不僅幫助公司快速進入新市場，也讓產品能更好地符合當地使用者需求。

3. 強化倫理與透明性
面對 AI 倫理問題，智齡科技承諾採取「負責任 AI」原則，包括：
– 定期審核算法偏見
– 提供透明且可解釋的模型結果
– 建立數據隱私保護機制，例如加密技術和分散式存儲
此外，公司還計劃成立一個專門的倫理委員會，由醫療專家、法律顧問和技術專家組成，以確保產品開發過程符合最高道德標準。

4. 擴大服務範圍
未來，智齡科技將不僅局限於長照機構，而是計劃拓展至社區和居家照護領域，公司正在開發一款針對居家使用者的健康管理 App，可連接智慧血壓計、血糖儀等設備，提供即時健康監測和遠距醫療服務。

結語：邁向全球領導地位

智齡科技正在以穩健且創新的方式應對成長過程中的挑戰，透過深化 AI 技術應用、加強國際合作、強化倫理透明性以及擴大服務範圍，公司正逐步實現其成為全球智慧長照解決方案領導者的目標。在未來，高品質且人性化的智慧照護服務將不再是少數人的特權，而是每位高齡長輩都能享受的一種生活方式。智齡科技正以其獨特的創新能力和社會責任感，引領這場智慧長照革命。

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📒 Compiled by — 台中慈濟醫院復健科 R3 陳佳菁醫師 Sigrid Chen, PM&R Resident Physician at Taichung Tzu Chi Hospital, Taiwan; Former Medical Consultant at ASUS Intelligent Cloud Services.