失落的台灣公共衛生體系
失落的台灣公共衛生體系
2003.05.15 |

5月9日,在台北被世界衛生組織(WHO)重新歸類為SARS高度感染區的同一天,萬華成為台北的SARS重災區。從早到晚,萬華區衛生所的電話沒有停過,針對上千戶居家隔離對象,衛生所每天要聯絡一到兩次,確保對方在家、體溫和健康正常,「我們是基層單位,人力本來就吃緊,」一位打電話的護理人員聲音沙啞,在萬華衛生所的會議室,來自慈濟的義工用新增的30線臨時電話聯絡居家隔離者,努力紓解衛生所僅有15位專業護理人員的困境。
「很多衛生所的護士,甚至連居家隔離者的垃圾都要親自去收,」陽明醫學院社區護理所教授盧孳豔難忍氣憤,「在SARS蔓延期間,一個護士要承擔幾百個居家隔離者的照料,根本應付不來。」
在這場號召全民呼應的抗疫行動中,台灣公共衛生體系卻處處顯示資源單薄的窘境。
對抗SARS的長期工作不能僅靠醫療體系,不管是疫情的監控、調查、教育或通報,或針對居家隔離的協助,專業的醫療機構都使不上力,警政、消防人員或義工團體也沒有專業的保健知識,這都需要公共衛生體系的投入,「即使極度信奉市場萬能的經濟學者,面對像SARS這樣的傳染病,大概也不會認為應該由私人市場處理,無庸政府插手,」香港中文大學財務系助理教授葉家興認為,政府應利用龐大的行政資源,將隔離檢疫的措施做好,以控制傳染病的蔓延。

**政策轉向影響力無以為繼

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雖然現在缺乏「龐大的行政資源」,公衛體系卻曾經是台灣對抗惡疾的主力。回顧歷史,台灣在對抗各種高危險性的傳染病上,一直有輝煌成績,在日治時代便建立起普及的基層衛生單位,更在日後發揮關鍵作用,在1950到1970年代間,陸續壓制了在許多落後國家被視為「健康殺手」的瘧疾、肺結核、日本腦炎、小兒麻痺等流行性傳染病,「當時台灣還有WHO會員的身分,許多醫生知道怎麼去處理這些第三世界國家普遍的疾病,防疫成就更被各國當成典範,」研究台灣近代醫療史的清大歷史所教授傅大為分析,「但這些公共衛生的正面經驗,後來卻中斷了。」
所謂的「中斷」大約從20年前開始。1980年代,在政府政策的鼓勵下,原本以防治傳染病和衛生教育為主要工作的基層衛生所,開始將提供醫療服務視為增加收入的工作,醫生取代公共衛生人員,公衛安全遂逐漸淪為醫療以外的次級任務,「只重眼前利益、輕忽要長遠扎根的工作,這是台灣公共衛生體系的大倒退,」成大公共衛生研究所所長陳美霞對這個「轉向」扼腕不已,認為這是今天台灣面臨防疫危機時的關鍵罩門,「醫療行為應該是去補公共衛生體系的不足,台灣近20年來的做法卻是『公衛醫療化,醫療商品化』,完全以專業醫療為主體。」

**醫療保健應該是種投資

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1986年,全台灣的公共衛生體系工作人員約有3800人,而專業醫療體系的醫事人員大約為70000人;到2001年,台灣醫療體系中的醫事人員膨脹了2.4倍,成長至165000人,公衛體系中的工作人員卻僅增加48%,只有5700人。台灣一年花在看病的錢高達4842億新台幣,占總體保健醫療支出的88.2%;相形之下,台灣用在預防疾病、推廣教育和各項公共衛生服務的經費,一年僅有182億新台幣,只占總體保健醫療支出的3.3%,「這是巨人和侏儒的對比,公衛體系已經病入膏肓,」多年來鼓吹振興台灣公衛體系的陳美霞搖頭,「國家沒有提供足夠的養分,一夕之間想靠公衛體系來對抗SARS,當然會『有將無兵』。」
這也暴露出台灣深層的「公共健康」問題。在公衛體系缺乏資源之際,近20年來,急速增加的私立醫療機構成為民眾的主要就醫管道。然而許多原本可以透過宣導、教育和監控預防的慢性疾病(例如高血壓、癌症和心臟病),也不被當成「公共衛生問題」看待,而被視為民眾必須付費購買的「專業醫療服務」。
但這些慢性疾病卻是台灣社會的主要死因,每年消耗上百億甚至上千億的醫療費用,「台灣的衛生政策應該要改變方向,醫療保健的支出應該是一種投資,而不只是消費,」任內積極提倡健保制度改革的前衛生署署長李明亮感嘆,專業醫療應該是衛生保健體系中的最後一道工作,台灣卻在這上面消耗太多資源,「在政策上,我們應該用促進健康(health promotion)及預防疾病(disease prevention),代替傳統的診斷與治療,用購買『健康』來代替購買『治療』。」
「很多人期盼SARS疫苗趕快發明,但歷史上有許多案例,等疫苗發明的時候,傳染病的高峰期通常已經過了,」傅大為提醒,「公共衛生體系的作用,往往比疫苗、解藥這種『高等科學』,對疫情的控制更有幫助。」
短期而言,來自義工團體和其他政府部門的支援,可以暫時補充公衛體系的不足,解除SARS疫情發燒下的燃眉之急。但是長期來看,「台灣應該要好好思考,將醫療保健完全託付給自由市場機制、公共衛生體系卻缺乏資源,會對我們的健康產生什麼影響,」中研院史語所的醫療史學者李尚仁提出呼籲。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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