長期照顧在英語叫Long-Term Care，簡稱LTC，在臺灣以【長期照顧服務法】為母法，在該法中，長期照顧(長照)是指身心失能持續已達6個月以上，依其個人或其照顧者之需要，所提供之生活支持、協助、社會參與、照顧及相關之醫護服務。

由是可見，長期照顧的對象，在我國現行的【長期照顧服務法】中，便是身心失能者，而所謂的身心失能者，該法的定義是指身體或心智功能部分或全部喪失，致其日常生活需他人協助者，而在實際上，臺灣具有此類狀況的，以銀髮族、老年人居多，所以現在臺灣一般講到長照，大都把對象鎖定在這類人。

我國在人口統計上，習慣將65歲以上人口定義為老年人口、15~64歲人口定義為工作人口、14歲以下人口定義為幼年人口，而一般討論臺灣人口老化的問題時，都會提到老年人口比例、扶老比，但其實衡量人口老化的程度還有一個指標，它叫做老化指數。

其中，老年人口比例是指老年人口占總人口的比例，扶老比是指老年人口除以工作人口後再乘上100%的數值，老化指數則是指老年人口除以幼年人口的數值，依據內政部戶政司今年9月的最新統計數據，國內目前老年人口比例約17.33%、扶老比約24.59%、老化指數約1.42。

在老人學的分類中，老人還可以分成65~74歲的年輕老人(young-old)、75~84歲的中年老人(old-old)、85歲以上的老老人(oldest-old)，依據內政部戶政司的最新人口統計資料，臺灣截至今年9月，85歲以上老老人占全體老年人口約10.33%。

再依據國家發展委員會【人口推估查詢系統】開放下載的2022至2070年人口推估報告之分析，到了2070年時，臺灣的老年人口比例將達到約43.6%、扶老比將達到約90.9%、老化指數將達到約5.13、老老人占全體老年人口的比例將提高至約31.3%。

所以對長期照顧的推動來說，老人照顧將會是往後的重中之重，不過目前臺灣由於人口高齡化的緣故，已經造成長照費用長期赤字，也因為政府的公益性質以致無法照顧到基本所有需要照顧的對象。

此外，我國的長期照顧產業的收入不如一般的商業模式，偏向做功德的性質，因此願意投入的人也相對較少，換言之，我國的長照產業對年輕人的吸引力不大，這從每年大學科系選擇，或者求職者在就業博覽會活動上的偏好，都不難發現跟長期照顧有關的，均沒啥人感興趣。

長期照顧的內容，依照【長期照顧服務法】第9條第1項規定，長期照顧服務可區分為居家式、社區式、機構住宿式、家庭照顧者支持服務等經衛福部公告的服務方式。

其中，居家式顧名思義就是到宅提供服務；社區式是指在社區設置一定場所及設施，提供日間照顧、家庭托顧、臨時住宿、團體家屋、小規模多機能及其他整合性服務；機構住宿式是指以受照顧者入住之方式，提供全時照顧或夜間住宿等之服務；家庭照顧者支持服務式指為家庭照顧者所提供之定點、到宅等支持服務。

【長期照顧服務法】第9條第2項則規定，第1項所列出來的各類服務，長期照顧服務機構可以合併提供，而在該法之中，長期照顧服務機構是指以提供長期照顧服務或長期照顧需要之評估服務為目的而依該法設立的機構。

【長期照顧服務法】第9條第3項，還針對社區式長期照顧服務，規定可由縣市政府邀集社區代表、長期照顧服務提供者代表及專家學者協調、審議與諮詢長期照顧服務及其相關計畫、社區式整合性服務區域之劃分，社區長期照顧服務之社區人力資源開發、收退費、人員薪資、服務項目、爭議事件協調等相關事項。

再綜合【長期照顧服務法】第9至12條的列舉規定，居家式、社區式、機構住宿式長期照顧的服務項目，都包含身體照顧服務、日常生活照顧服務、餐飲及營養服務、輔具服務、心理支持服務、醫事照護服務、預防引發其他失能或加重失能之服務。

另外，社區式、機構住宿式長期照顧還有提供居家式照顧服務沒有提供的社會參與服務，且兩者也都有提供住宿服務，惟社區式長期照顧模式提供的住宿服務，是臨時性的。

【長期照顧服務法】當中，居家式、社區式、機構住宿式等三種主要的長期照顧服務模式，還各自提供一些別種沒有的服務，其中居家式還提供家事服務、必要之住家設施調整及改善服務、緊急救援服務；社區式服務還提供交通接送服務；機構式服務則還提供家屬教育服務。

【長期照顧服務法】第13條第1項的列舉規定則指出，家庭照顧者支持服務提供的項目，包含有關資訊之提供及轉介、情緒支持及團體服務之轉介、喘息服務，還有長期照顧知識、技能訓練。

高虹安在【人工智慧導論】中關於智能家庭/社交生活領域中的AI技術應用，主張若將聊天機器人應用在家庭生活上，成為一個居家陪伴機器人，透過機器人與家人的對話，收集家庭成員的情緒、行為，則有助於促進家庭生活的和諧。

以此，我想高虹安所說的這種居家陪伴機器人，或許可以在居家式長期照顧服務之中，提供被照顧者心理支持，也可以提供家庭照顧者一些情緒支持。

再來，高虹安認為在安全生活領域中，若有助於火災預防的煙霧偵測器等關於居家安全的各式感測器，如果都進化到符合物聯網標準的智慧型居家安全感測器，就可以建構安全的智慧生活，也認為整合物聯網的智慧型感測器，結合人工智慧的演算法，可以讓人隨時監控家庭中的安全狀況，形成一個虛擬的智能家庭安全保全員。

這類安全生活領域中的AI技術運用，我想或許也可以用在居家式、社區式或機構住宿式長照服務之中，以確保接受長期照顧服務的老人家，能有一個安全受到保障的生活起居處所。

最後，長期照顧服務的法定項目中，一般都認為以醫事照護服務最為重要，而高虹安在【人工智慧導論】關於健康/醫療生活領域之AI技術應用的介紹中，有提到美國國際商業機器公司IBM提出一套人工智慧工具Watson Health，用來累積醫療大數據以加快診療流程、提高診療成功率；她另外也提到，臺大癌醫中心醫院目前有整合一些物聯網技術，運用在病房管理、病患關懷。

對此，我認為若將大數據分析、物聯網技術運用在長期照顧機構的醫事照顧服務，或許也能夠提升服務的效率、品質，這對於長期照顧服務機構之中的老人家會有關鍵的幫助。

雖說AI技術算是面對人力不足問題時的一個因應選項，不過以臺灣的實況來說，AI技術要充分運用在長期照顧服務之中，還有很長的一段路要走，除了經費赤字的問題之外，還有就是被照顧者的家人親友，可能還無法接受應用AI技術的機器人提供服務。