NO. 2549 期
發行日:2026年 03月 25日 星期三

 

辨識高風險族群 提前介入

輔導會日前舉辦榮民照護數位轉型推動小組第一次會議，臺北榮總高齡醫學中心主任林明憲在會中報告這套風險預測模型，主任委員嚴德發非常重視，認為風險預測是化被動為主動，精準介入，對榮民長輩能發揮最即時的照護效果。

 

本刊特別針對此套系統的內涵與功能，請林明憲主任進一步說明。林主任表示，傳統醫療多以疾病診斷為主，但在高齡社會中，健康風險往往來自多重因素累積，包括慢性疾病、衰弱狀態以及社會支持系統等。透過建立系統化的健康分析與風險預測模型，可以更早辨識高風險族群，並提前介入，減少非預期住院與重症發生，提升整體照護品質。

 

在研究基礎方面，北榮團隊已利用臺灣健保資料庫（NHIRD）建立以診斷碼為基礎的「多重疾病衰弱指數」（Multimorbidity Frailty Index, mFI-v10），透過分析三十八項健康缺損指標，評估高齡者衰弱程度。研究顯示，相較於健康族群，輕度衰弱者死亡風險增加約一點六倍，中度衰弱者增加二點四倍，而重度衰弱者則接近四倍。同時，衰弱程度越高，非預期住院與加護病房使用率也顯著上升，顯示衰弱評估對於預測醫療需求具有高度價值。

 

社會因素 影響健康與長照需求

除了醫療因素之外，社會環境同樣對健康具有長期影響。研究團隊也運用國健署「臺灣老人長期追蹤調查」（TLSA）資料，建立「社會脆弱度指標」（Social Vulnerability Index, SVI）。該指標由五十一項社會相關變項組成，涵蓋居住環境、社會支持、社經地位與人際互動等七大面向。研究發現，社會脆弱度較高的族群，其死亡風險顯著增加，顯示社會因素在健康與長期照護需求上具有重要影響。

 

在實務運作方面，北榮團隊也規劃了一套完整的標準作業流程（SOP），結合輔導會現行的榮民服務體系。首先由地區輔導員在日常訪視過程中，辨識可能需要醫療或照護整合的榮民及眷屬，並由個案管理師蒐集基本人口學資料、健康評估結果、病史與用藥資訊，同時完成周全性評估（ICOPE）。後續資料將匯入健康管理平臺，由後臺工程師進行資料串接與整合，研究人員則負責資料清理與統計分析，建立初步風險預測模型。經由訓練組與驗證組分析後，確認模型與健康預後之關聯性，再由醫師進一步判讀結果並確認其臨床意義。最終，相關模型將整合至平臺系統，建立「風險預測儀表板」，讓臨床人員能即時掌握個案健康風險。

 

榮民健康狀況 依風險程度分級

透過此系統，榮民健康狀況可依風險程度分為「超高風險、高風險、中風險及低風險」等不同層級，並據此調整訪視頻率與照護策略。例如高風險族群可優先安排醫療評估與整合照護服務，而中低風險族群則可透過健康促進與預防措施維持良好健康狀態。

 

林明憲主任指出，未來透過健康資料整合與人工智慧分析，可逐步發展出更精準的健康管理模式，使照護服務從傳統的「被動治療」轉為「主動預防」。這不僅能提升榮民健康福祉，也有助於提升整體醫療與照護資源的運用效率。

 

面對快速到來的超高齡社會，輔導會體系長期肩負照顧榮民的重要使命。透過建立以數據為基礎的健康風險預測機制，並結合高齡醫學、社會支持與長照資源整合，未來可望打造更完整的精準照護體系，讓榮民及眷屬在晚年獲得更安全、安心且有品質的健康照護服務。