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慢病照護現況
我們正處在一個慢性病快速增加的時代，根據 IDF Diabetes Atlas，到了 2050 年，全球糖尿病人口將突破 8.5 億，比現在增加近 45%。台灣的情況同樣嚴峻，每年都有超過十萬名新診斷的糖尿病患者；而在 65 歲以上人口中，「三高」人口也逐年上升，醫療系統的壓力愈來愈大。
然而，醫療資源與人力並沒有隨之等比例增加。現有的照護模式仍仰賴大量人力與時間堆疊，但面對龐大的患者數量與長期管理需求，診所的成本與人力負擔將會愈來愈大。
同時，病患的期待也在改變。他們希望醫療能更加即時、便利與個人化。
近年來，遠端照護策略（如遠距醫療、遠端監控、智慧醫療設備）逐漸被視為強化慢病管理的重要途徑。美國一項研究向 1,411 名活躍參與遠端照護計畫的患者發送調查，詢問其對遠端照護計畫的滿意度與健康狀況變化。結果顯示：
- 89% 的患者認為遠端照護方案能有效幫助健康管理
- 近一半的患者回報健康狀況與疾病知識均有改善
- 參與時間越長的患者，其滿意度與健康改善效果更為顯著，突顯醫護持續介入的重要性
另一方面，人工智慧在醫療中的角色也日益受到關注。一項涵蓋 18 國、38 篇研究的全球性綜述則指出，超過 75% 的患者相信 AI 在醫療中能帶來實質好處，包括提升診斷準確率、改善效率，以及提供更個人化的照護體驗。
從這些結果可以看見，患者對科技介入醫療的信任度已大幅提升，他們期盼的不再只是疾病控制，而是能透過智慧化工具獲得即時、便利且量身打造的照護模式。
因此，對診所來說，重點在於如何在人力有限的情況下，善用科技提升效率與病患體驗。接下來，我們就來看看 AI 在慢病照護上能扮演什麼角色。
AI 驅動的慢病照護新方向
除了遠端照護方案逐漸普及，人工智慧在慢病照護上的應用也越來越受到關注。從近期的研究可以歸納出三個主要方向：
臨床決策
研究指出，AI 在醫學影像判讀、臨床決策支援與疾病風險預測等方面，能顯著提升效率與準確度。對醫師而言，除了節省時間之外，AI 還能在面對複雜病例時提供可靠的判斷依據，讓治療決策更精準。
護理支持
另一項研究則發現，AI 對護理工作的價值在於協助處理重複性高的任務，例如即時監測生命徵象、異常數值提醒，以及自動生成交班摘要。除了降低人為錯誤，也讓護理人員能夠把時間留給需要臨床判斷與人際關懷的照護重點。
患者日常管理
一篇文獻回顧指出，AI 對患者的自我管理而言，結合穿戴式裝置與數據分析，能提供即時且個人化的健康建議與提醒，幫助他們在日常生活中更容易遵循醫囑。長期之下除了改善依從性，也讓照護成效延伸到診間之外。
綜上所述，無論是臨床決策、護理支持，還是患者日常管理，AI 都正在幫助醫療體系把有限的人力與資源用在更有價值的照護工作上。既然我們已經看到 AI 帶來的效益，下一個關鍵問題便是：診所該如何將這些功能具體導入？又需要什麼樣的平台，才能真正把 AI 的價值落實到日常照護流程中？
雲端照護平台的核心價值
診所面臨的挑戰，不只是病患人數增加，還有照護需求日益多元。若仍依賴人力堆疊與成本投入，終究會遇到瓶頸。下一步的關鍵，在於如何透過智慧化方式，把有限資源轉化為更高效益的照護。
一個能真正幫助診所的雲端平台，應該具備幾個特徵：
- 完整的健康數據：App 與裝置自動上傳，整合血糖、血壓、體重等指標，讓醫師與護理人員有更完整的數據去做更快、更準確的判讀
- 流暢的團隊協作：醫師與護理師能即時共享病患資料，明確分工並提升協作效率；完整的追蹤紀錄與筆記也能加快護理人員的交班流程
- 高效的醫病溝通：透過訊息系統取代部分電話聯繫，讓互動更即時、更省時
- 圖表化輔助判斷：血糖、血壓、體重、飲食等資訊能以專屬圖表呈現，方便快速判讀
- 檢驗與系統整合：HIS/Lab 串接，檢驗、掛號、提醒能一次完成
透過以上功能，診所能用更少的人力與成本，支撐更大的收案量，並提升照護品質。
數位工具如何幫助診所規模化
對多數診所來說，日常工作早已滿檔，醫師和護理人員常常在有限的時間裡疲於奔命。若還需要切換不同數據畫面並自行整合內容，會讓追蹤流程變得耗時且瑣碎，長期下來難以兼顧更多病患。
如果能透過雲端照護平台把流程自動化並簡化，診所就有更多時間可以投入在病患照護上，也能承接更多個案，持續擴大診所的照護規模。
以智抗糖的雲端照護平台為例，從三個面向幫助診所提升效率：
- 個案管理更清晰：可依需求標記、分組與設定追蹤排程，輕鬆整理龐大的病患清單，避免遺漏重點個案。
- 數據分析更直觀：血糖、血壓、體重等數據自動整合與圖表化，並能透過 AI 分析快速判讀，減少人工比對的時間。
- 溝通更省時：平台內建訊息功能，可快速生成貼近患者的回覆，免去反覆潤飾字句。
透過雲端照護平台，診所能用同樣的時間照顧更多病患，同時確保照護品質。效率的提升不只減輕人力壓力，更是創造更大照護價值的關鍵。
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資料來源：
- IDF Diabetes Atlas 2025
- Merrill, M., Zbikowski, S. M., & Jenkins, G. J. (2025). Patient Satisfaction With a Comprehensive Remote Care Program for Chronic Condition Management for Adults Under Medical Care: Observational Study. JMIR human factors, 12, e69586. https://doi.org/10.2196/69586
- Osnat B. (2025). Patient perspectives on artificial intelligence in healthcare: A global scoping review of benefits, ethical concerns, and implementation strategies. International journal of medical informatics, 203, 106007. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2025.106007
- Faiyazuddin, M., Rahman, S. J. Q., Anand, G., Siddiqui, R. K., Mehta, R., Khatib, M. N., Gaidhane, S., Zahiruddin, Q. S., Hussain, A., & Sah, R. (2025). The Impact of Artificial Intelligence on Healthcare: A Comprehensive Review of Advancements in Diagnostics, Treatment, and Operational Efficiency. Health science reports, 8(1), e70312. https://doi.org/10.1002/hsr2.70312
- 陳榆（2025）。AI 技術在護理工作的應用性探討〔碩士論文，國立臺灣大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU202503812
- Hwang, M., Zheng, Y., Cho, Y., & Jiang, Y. (2025). AI Applications for Chronic Condition Self-Management: Scoping Review. Journal of medical Internet research, 27, e59632. https://doi.org/10.2196/59632
文章來源：智抗糖編輯團隊
