掛號、候診兩小時、進入診間、描述症狀、醫師看診三分鐘、開藥單、批價領藥。

​這是大多數台灣人熟悉的就醫流程。在這個標準化的SOP中，我們的「病」被看見了，症狀被緩解了，數據被控制了。但走出醫院大門的那一刻，許多人心中或許都閃過一個疑惑：「我的病是暫時壓下去了，但我真的變得更『健康』了嗎？」



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關注健康、科技與經濟快速變動下，制度如何回應，以及這些選擇將把我們帶往什麼樣的未來。

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疾病

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從「修理廠」到「保養廠」：為什麼看病的醫院離真正的「顧健康」那麼遠？


對許多新創團隊而言，能夠進入醫院合作是夢寐以求的里程碑。醫院代表的不只是龐大的市場，更是社會信任的核心。當雙方能形成小成果，再逐步累積大成果，在價值與正當性上形成互補，合作就不再只是供應商與買家的關係，而是共同打造公共價值的夥伴。然而，現實卻是殘酷的：許多技術即使概念新穎，仍常止步於醫院大門之外。


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從賣產品到打造分形式的創新生態系：新創如何落地醫院

在組織管理與流程設計領域，如何清晰劃分責任角色、提升決策效率、確保執行一致性，一直是核心課題。從ARCI到DACI，再到DARE的轉變，不僅是工具演進，更代表組織管理邏輯的根本變革：「從靜態責任分配，轉向快速決策，再到動態決策與即時行動」，以應對高變動、高互動的現代組織環境。 ARCI模型（或RACI與其他變體）誕生於20世紀中葉，其來源已不可考，主要用於大型製造企業與工程專案管理中。ARCI強調的是「誰負責什麼」，避免責任模糊與推諉問題，特別適合層級明確、流程標準化、變動相對較小的環境，如製造業、工程業或政府部門，並因其有效釐清權責、提升執行效率而廣受推崇。台灣許多公部門、集團企業、醫院、學校也引入ARCI或其變體，作為專案管理、內控設計、治理結構梳理的重要工具。其字母代表：A – Accountable（最終負責人）：對成果負責，通常只能有一位，以避免責任模糊。R – Responsible（實際執行者）：負責實際完成任務的人，可由多人擔任。C – Consulted（諮詢對象）：在決策過程中提供意見、需進行雙向溝通的利害關係人。I – Informed（被通知者）：在關鍵節點被動接收資訊的人。 然而，隨著專案複雜度提升、跨部門合作增加，單純劃分責任已無法應對快速決策與推進的需求。為了解決跨部門合作中，誰推動決策？決策權與執行權如何清楚分開？如何在多方意見中快速形成可行結論？1980年代，美國Intuit公司在推動財務軟體產品開發時，率先提出了DACI模型，與ARCI相比，更強調「推進與批准」兩個關鍵節點的清晰劃分。不僅要求誰做事，還規範誰推進決策、誰批准成果，大幅加速了產品開發與跨部門決策速度，特別適用在矽谷科技公司進行軟體的開發。其字母代表：D – Driver（推動者）：負責推進議題，確保決策不被卡住。A – Approver（批准者）：擁有最終批准權的人。C – Contributor（貢獻者）：提供意見、資料或方案的人。I – Informed（被通知者）：需知會但不參與決策的人。 儘管如此，面對高度不確定性與即時應變需求，單靠推進與批准的分工仍顯不足，因此麥肯錫公司（McKinsey）於2022年提出DARE模型，以解決：決策如何更快速流動？建議如何更即時整合？行動需要更快速落地？其字母代表：D – Decide（明快做出決策）：最終決策者，必須迅速作出明確決定，避免責任分散或協商遲滯。A – Advise（提供專業建議）：由具備專業知識或利害關係的成員，適時提供建議，協助決策形成。R – Recommend（提出建議方案並推動形成共識）：整理不同意見，提出可行方案選項供決策參考，並推動形成共識。E – Execute（依決策執行）：基於已作出的決策，迅速且靈活地執行行動並回饋。 DARE強調動態決策流程，關注「如何在變動中快速決策並有效執行」。DARE比DACI更進一步將「建議形成」與「行動落地」細分成不同步驟，將「形成決策→建議形成→推薦方案→執行落地」流動機制完整緊密銜接，兼顧行動與落地。反映出在高度不確定環境下，組織對敏捷治理的極致追求。特別適合：數位轉型團隊、創新研發專案、高變動市場策略制定、遠距或分散式組織治理。結語：從ARCI到DACI再到DARE，組織責任設計經歷了從靜態分工到動態決策執行的深刻轉型，掌握此趨勢將有助於在複雜多變的環境中，提升組織的敏捷性與韌性。 在聯新電子報閱讀全文 : <a href="https://www.landseed.com.tw/news-list/view/EeC9ed2CEa94">https://www.landseed.com.tw/news-list/view/EeC9ed2CEa94</a>

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從ARCI到DARE：責任角色劃分到快速決策執行的進化之路

當代健康政策所面對的挑戰，早已超越傳統醫療系統所能單獨承擔的範疇。快速高齡化、健康不平等、氣候變遷與醫療人力結構性失衡等問題，使健康議題日益成為一項橫跨社會、經濟與環境的治理難題。過往以部門效能或服務量能為主的政策邏輯，已難以回應這些複雜風險交織下的結構性挑戰。在此背景下，政策設計必須超越部門邊界，

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以全球永續語言ESG 與 SDGs 觀點初探《健康台灣》政策

智慧健康生態系是一個跨越產業(包括：醫療服務提供者、科技公司、政府機構、製藥企業、保險公司及患者)的整合體系，透過技術、數據和協作，最現醫療與保健服務的智慧化與個性化，最終提升患者健康成果並降低醫療成本&nbsp;(McKinsey &amp; Company, 2022)。 本文以McKinsey &amp; Company(2022)的架構作為主軸，結合Deloitte(2024)、PwC(2024)、EY(2024)和KPMG(2024)等最新報告內容闡述未來智慧健康生態系的發展。未來智慧健康生態系的四大核心特徵如下： 1.&nbsp;以患者為中心：通過數據和技術精準了解患者需求，能提供個性化醫療服務，並促使患者從被動的接受者轉變為健康管理的積極參與者。▪ 生成式人工智慧的應用：生成式人工智慧（GenAI）在個性化健康管理中發揮了重要作用，能夠通過自動化生成報告、優化診療流程及加速藥物發現，顯著提升患者健康成果。GenAI技術已成為推動醫療行業效率和效果提升的關鍵驅動力。▪ 健康資源的公平性與可及性：數位健康技術在縮小地理醫療資源差距方面發揮了重要作用。數據共享與遠程醫療的結合，特別在偏遠地區顯著提高了健康服務的可及性。 2.&nbsp;數位數據驅動：生態系的高效運作依賴於全面的數據收集、分析與共享。醫療機構通過電子病歷（EHR）、可穿戴設備和健康應用程式實時獲取患者數據，並借助人工智慧技術進行分析，實現精準診療和預測性醫療。▪ 數位健康平台：作為生態系的核心基礎設施，數位健康平台整合多方數據來源，支持患者數據管理、數字化診療及遠程健康服務。患者參與工具：透過可穿戴設備和健康應用，患者能夠即時監控健康數據，並與醫療專業人員共享，促進更精準的健康管理。▪ 智慧健康解決方案：基於人工智慧和大數據的智慧解決方案，包括自動化診斷系統、健康預測模型及個性化治療方案。▪ 互聯網醫療與遠程健康：遠程醫療與虛擬診療技術的發展，大幅提升了醫療服務的可及性，尤其是對偏遠地區患者的支持。 3.&nbsp;技術創新推動：從生成式人工智慧到區塊鏈技術，提升了醫療效率，同時促進了數據共享的安全性。▪ 數據安全與隱私保護：隨著數據應用的擴大，數據隱私成為健康生態系建構的重要挑戰。建立穩健的數據治理框架是確保隱私保護和數據透明度的關鍵。區塊鏈技術的應用能在保護數據安全的同時提高共享效率。▪ 技術的可持續發展：健康生態系的技術創新需兼顧環境可持續性。通過採用低能耗的智慧設備與減少碳排放的運營模式，醫療行業可實現綠色轉型，支持全球可持續發展目標。 4.&nbsp;協作模式：強調多方協作、資源整合與跨產業協同。▪ 公共與私人合作（PPP）：&nbsp;PPP模式能有效推動技術資金的整合與創新，幫助政府與企業應對資源短缺，並促進創新技術的商業化&nbsp;。▪ 跨產業整合與合作：再生醫療的成功與藥品供應鏈及健康服務提供者的合作密不可分。醫療行業與科技企業的深度融合，能夠通過數據共享技術帶來更多應用突破，從而提高生態系的效率與覆蓋範圍。 結語：未來的智慧健康生態系將會更加智慧化、個性化與可持續化，為患者帶來全新價值。 在聯新電子報閱讀全文 : <a href="https://www.landseed.com.tw/news-list/view/a9C4254d23Ab">https://www.landseed.com.tw/news-list/view/a9C4254d23Ab</a>

建構未來智慧健康生態系的全新篇章

在超系統演化邏輯下， 相對於傳統醫療資訊系統（HIS）而全面升級、架構重整、功能重定位的次世代醫療資訊系統 （Next-Generation Hospital Information System），正在進行以下五項根本轉變： 1.&nbsp;從封閉軟體走向開放平台 透過雲端架構與模組化 API 設計，HIS 開始與虛擬健保卡、穿戴裝置、藥局、長照機構對接，成為健康資料協作的中介節點，而非資訊孤島。 2.&nbsp;從單院運作轉型為跨域整合 次世代 HIS 不再只為單一醫院服務，而是透過標準化資料協議（如 HL7 FHIR）與身分驗證機制，促進資料互通與系統擴展性，避免資訊孤島，推動跨院區、跨領域的健康資料共享，成為涵蓋保險、政府、病患與家庭的資訊樞紐。 3.&nbsp;從一體式部署轉向微服務模組 系統功能分解為可插拔模組，提高系統彈性與維護效率，支持多場景應用，符合雲端原生與DevOps（Development and Operations，開發與運維整合）協作模式已成為數位轉型的關鍵策略之一。透過自動化部署、持續整合（Continuous Integration，CI）與持續交付（Continuous Delivery / Continuous Deployment，CD）機制，醫療資訊團隊能快速迭代服務、縮短新功能上線週期，並有效回應臨床現場需求趨勢。可依需求快速部署、獨立升級，並具備跨機構、跨場域的彈性整合能力，從急診、診所到居家場景皆能應用。 4.&nbsp;從被動紀錄升級為主動決策支援 透過整合 AI、臨床決策支援系統（CDSS）與自動化流程，HIS 開始具備預警、建議與行動觸發能力，協助臨床決策、風險預測與個案管理，提升醫療品質與安全，實現智慧醫療的願景。 5.&nbsp;從院內管理工具升級為公共治理基礎 HIS提供健康監測、ESG 永續報告、全民防疫資訊與政策回饋資料的國家級治理平台基石。 將不再只是醫院內部的管理系統，而是整體健康生態系的治理基礎：涵蓋醫院、藥局、長照、居家照護、保險與政府等多方，促進多角色協作，提升整體國民的健康管理成果。 在聯新電子報閱讀全文 : 以超系統觀點看次世代HIS 的五大轉型趨勢：你還在用病歷系統，別人已經在編排整個健康生態系 <a href="https://www.landseed.com.tw/news-list/view/4d041578852c">https://www.landseed.com.tw/news-list/view/4d041578852c</a>

你還在用病歷系統，別人已經在編排整個健康生態系

文／林華庭 為了避免「做了很多卻看不見成效」的陷阱， AI 從單一專案轉化為可持續的組織資產，作者提出這套全新的評估框架。同時檢視兩個關鍵面向：問題與技術的對準程度（Problem–Technology Fit，PTF）與組織整合運作能力（Integration Capability，IC）。說明如下：1. 問題與技術的對準程度（PTF）：評估技術是否對應解決真實問題。高 PTF 的導入能直擊痛點（如降低診斷錯誤、優化病房流程），而低 PTF 的導入則常流於表象，AI 成為「象徵創新」的展示櫥窗。 2. 組織整合運作能力（IC）：代表 AI 能否真正融入制度與流程。真正的價值不在演算法，而在整合。高 IC 意味著 AI 已嵌入現場決策鏈與治理節奏，資料流動順暢；低 IC 則使 AI 孤立在資訊部門，成為「無人問津的系統」。 依照這兩個維度， AI 導入的評估可以歸納為四種情境，為 CIO 提供了明確的戰略定位和調整方向： 1. 玩具型（Toy）情境是導入初期最常見的狀況。技術看起來新穎但脫離現場需求，系統上線後即閒置。 CIO 而言的問號是：「這套系統，對誰有用？」 2. 幻象型（Illusion）情境是最危險的陷阱之一。在這種情況下，AI 系統可能技術整合完美，報表自動生成，看似效率大幅提升，但由於缺乏對準真正的業務需求（低 PTF），流程並未被改變，決策也未因此加快。 CIO 在此時必須停下來，強制驗證現場的使用感受和流程變革，而非僅依賴數據的「綠燈」，才能避免資源的空轉。 3. 實驗型（Experiment）情境則代表了高價值的單點成功。雖然解決了明確的痛點（高 PTF），但由於整合規模太小（低 IC），無法跨單位複製，成功案例難以被制度化。CIO 的核心任務是將 MLOps 流程導入此類專案，將其轉化為可擴散的標準化資產。 4. 資產型（Asset）情境是最終目標。在這種成熟狀態下，AI 不再是專案，而是組織日常運作的一部分，它能自我學習、自我修正，醫師、護理師和管理單位都信任並依賴它進行決策。 在 CIO Taiwan 官網閱讀全文 : CIO 如何從「技術導入者」升級為「治理設計師」&nbsp;<a href="https://www.cio.com.tw/103468/">https://www.cio.com.tw/103468/</a>

智慧醫療決勝 CIO導入AI評估四象限

近年來，企業界談論「員工健康」幾乎成了一種顯學。健身補助、心理諮商、正念課程，甚至是昂貴的健檢套餐，看起來像是企業文化的文明進化。但若將時間軸拉長，這股趨勢其實反映了一個更嚴肅、也更冰冷的現實：企業已經開始被迫面對過去數十年來，因過度透支人力而累積的後果。這不只是福利，這是在「還債」。


企業

競爭力

少子化

心理諮商

勞動

員工

負債

人力

成本

公司欠下的「健康債」，正與少子化聯手反噬台灣競爭力


文 / 林華庭 近年來，許多醫療體系與大型健康機構試圖將健檢、預防醫學、保健產品與慢病管理等「非核心醫療業務」從醫院主體中剝離，透過成立獨立事業群或子公司來推動「健康生態系」。此類策略旨在擺脫醫療本業的重資產結構、法規束縛與成長天花板，轉而進攻更具彈性的消費健康市場。然而，多數組織在轉型初期，往往面臨績效停滯、導流斷裂、文化衝突與顧客體驗破碎等挑戰，陷入典型的變革 J 曲線（J-Curve）谷底（Kotter, 1996）。 ​一、診斷：為何「分治」未能帶來「綜效」？ ​國際健康體系常透過組織結構的分離來尋求業務擴張，但若缺乏配套，與醫療核心的斷裂往往導致綜效不升反降。以美國Cleveland Clinic為例，當其將預防醫學與生活管理業務獨立時，初期即遭遇與醫療端協作降溫、醫師導流意願低落及文化隔閡等問題（Roizen &amp; Oz, 2013）。新加坡 SingHealth 在推動跨院區健康促進與社區照護整合時，同樣面臨臨床醫師對非醫療專案興趣缺缺、跨單位誘因不對稱的挑戰（Lim &amp; Koh, 2020）。這些現象具體反映出三項系統性的斷裂： ‧流量斷裂： 這是初期停滯最常見的主因。醫院雖天然具備病患流量與專業信任資產，但一旦健康業務在組織架構上被劃分出去，若未建立強制性或誘因導向的導流機制，醫師將缺乏推薦動力。這切斷了原本自然的「病患轉消費者」路徑。Kaiser Permanente 的研究即顯示，導流誘因與跨部門績效結構，是決定預防醫學採用率的關鍵變數（Chen et al., 2019）。 ‧​文化排斥： 醫療文化崇尚科學精準、權威階層與零失誤；反觀健康促進與保健領域，則更側重體驗行銷、顧客關係管理與商業邏輯。Mayo Clinic在 2000 年代推動集團健康管理平台時，便遭遇醫師將健康服務視為「非專業範疇」的阻力，形成「象牙塔效應」般的跨文化隔閡（Berry &amp; Seltman, 2008）。 ‧體驗斷裂： 用戶旅程的破碎增加了摩擦成本，阻礙了消費健康業務的擴張。Bupa 在跨國整合保險、醫療與健康管理時發現，因系統資料缺乏互通，顧客需在不同服務節點重複驗證身分與病史，導致轉化率與滿意度雙雙下滑（Fitzgerald &amp; Simon, 2021）。若缺乏強而有力的資訊整合架構，結構上的分拆反而會製造更多顧客阻力。 ​二、決策框架：升級承諾，還是及時止損？ ​作為雙元組織轉型的一環，結構分拆極易引發短期的績效陣痛，這正是變革管理文獻中 J 曲線的谷底特徵。然而，決策的關鍵不在於績效是否下滑，而在於判斷其成因是「戰略謬誤」還是「執行摩擦」。​若市場需求匱乏、價值主張薄弱或組織無法創造差異化，則屬戰略性偏誤，應考慮終止；但若市場需求強勁、消費者信任基礎穩固，瓶頸僅來自轉介誘因不足、資訊孤島或內部文化摩擦，則多屬執行層次問題，應採取補強策略而非撤退。SingHealth 的經驗表明，初期的停滯多源於跨部門摩擦而非市場失靈，最終透過跨機構 KPI 與共用數據平台，成功釋放了生態系價值。 ​三、破局方向：從「結構分拆」走向「相互依存的雙元模式」 ​國際案例顯示，成功的健康生態系並非單純依賴組織結構的「分家」，而是建立跨領域誘因、數據與顧客路徑的深度整合。 ‧​誘因治理： 必須跨越組織邊界。Cleveland Clinic 後來採行「醫師轉介分潤制度」與「共享數據介面」，顯著提升了導流率。若醫療端缺乏推動健康產品的誘因，生態系將難以形成正向循環。 ‧​數據整合： 需建立單一互通的會員識別架構。國際經驗證實，預防醫學與個人化建議的成效，高度依賴跨場域的數據整合（Chen et al., 2019）。Bupa 透過會員數據一體化，重新定義了顧客終身價值，成功將健康服務轉化為保險本業的延伸。 ‧​價值重塑： KPI 需從單純的年度營收，轉向「顧客終身價值」與「跨域轉換率」。健康促進與預防醫學本質上屬於需要長期灌溉的「耕耘型業務」（Berry &amp; Seltman, 2008），不應僅以短期財務績效作為唯一衡量標準。 ​四、結語：堅定航向，修復價值流 ​國際經驗清晰地指出，醫療機構向預防與健康市場延伸時的初期停滯，多源自跨領域誘因與數據鏈的斷裂，而非戰略方向的錯誤。隨著全球醫療本業利潤受到擠壓，發展健康生態系已是未來十年不可逆的趨勢。正因如此，組織切勿將短期的整合摩擦誤判為戰略失敗。當務之急，是啟動以「價值流修復」為核心的專案，重建誘因機制、打通數據孤島並優化顧客旅程。若在調整後能觀測到跨域轉換率的回升，那將是組織應堅持並升級承諾的最佳明證。

​生態系的悖論：當「醫療」與「健康」分家，為何成長反而停滯？

       美國心臟協會 (AHA) 在 2022 年於 Circulation 期刊發表了名為 Life’s Essential 8（八大要素）的權威準則，是目前全球最具代表性的長壽與心血管健康指標。