醫界人才供過於求、血汗醫護問題如何解?施振榮提2大呼籲、6個解方
醫界人才供過於求、血汗醫護問題如何解?施振榮提2大呼籲、6個解方

宏碁集團創辦人施振榮27日出面呼籲,台灣醫療服務應「走出台灣巿場」,積極推動醫療產業化及國際化,跨領域在台灣ICT產業基礎上發展智慧醫療,也對政府政策面給予6個具體建議,如此醫界人才不僅不會供需失衡,還可創造更大價值。

這番言論可追溯醫界人才供過於求的看法。前衛生署長楊志良就曾只出,台灣的醫療專業人員供過於求,原因在於台灣執業醫師有5萬人,加上每年訓練畢業生1300人以上;牙、藥、中醫、放射師、醫檢師、復健師、職能治療師10多年來增加率大於人口成長率;領照護理師達23萬多人,但實際執業的只有13萬多人,加上每年新增1萬多人,顯示因供過於求就業困難。

醫界人才供過於求?施振榮:海外市場百倍於台灣

對於台灣醫師人力供需議題,施振榮從產業發展的角度指出,面對未來智慧醫療產業的大趨勢,台灣醫療應積極推動朝向「產業化」及「國際化」兩大方向發展,台灣培育的醫師人才就不致供過於求。

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施振榮認為台灣醫院應該出海,拓展百倍市場,彰基就相當有成效。圖為彰基院長陳穆寬。
圖/ 葛翰勳 攝影

他認為國際巿場比台灣大百倍以上,台灣的醫療服務如果不只服務國內巿場,積極面向國際巿場,未來不僅需要更多優秀的醫界人才,還可以創造更大的價值。

施振榮表示,智慧醫療是未來發展的大趨勢,全世界都朝此方向積極推動,台灣的醫療服務也要結合科技及台灣的ICT產業基礎,朝此方向發展,這些都需要更多醫界人才跨領域投入,才能加速智慧醫療產業的發展。

血汗醫護問題怎解?施振榮:高所得者健保自費項目應增加

不只是人才供過於求,醫界也對健保制度有相當大意見。施振榮表示,退休後在2008年與國際醫藥大廠諾華合辦的「醫療機構CEO論壇」中,醫界反應健保制度限制了台灣醫界的發展,有血汗醫護的問題。

圖二_醫護人員透過螢幕即時掌握並監測每位病患獨特風險因子.JPG
醫護人員長期有工時長,薪資收入比健保實施前低落的問題,施振榮建議高所得者應該增加健保自費比率。
圖/ SAS提供

施振榮對此也提出解方,當時建議台灣醫療服務應該要1.開拓國際巿場,同時2.增加國內高所得者的健保自費項目,因為健保制度只是基礎,讓台灣累積能量,如果朝國際化發展,台灣還有很大的空間。

他指出,彰化基督教醫院帶領醫院朝西進及南向發展,就有很好的成效。尤其透過國際化,台灣還可以把服務國外巿場取得的資源,用來培育更多人才,並提升國內的醫療服務水平,造福國人。相較之下,如果服務對象只限於國內巿場,發展就會相對受限。

倡議6建議:TFDA應更有時效、形塑國際品牌形象

最後,施振榮也對政府政策提出6個具體建議。他認為台灣有發展醫療產業的優勢,包括醫護人才水準高、全民健保制度領先國際、有生醫及電子的優秀人才等等,台灣在智慧醫療領域的戰略布局,政府政策也要扮演引導的角色。

英業達英華達
台灣TFDA申請時程長。圖為英華達旗下全家寶「電子血壓計、血糖機/總膽固醇/尿酸三合一監測系統」2019年底拿到TFDA認證,獲得馬偕採用。
圖/ 王郁倫攝影

因此他也建議衛福部在思維上應以1.管制與產業發展並重、2.爭取TFDA時效、3.遠距醫療法規、4.健保給付TFDA核准的智慧醫材、5.國健署採用TFDA核准的智慧醫材來提升國民健康等。

他並建議,6.台灣也要長期經營及形塑TFDA在國際上的品牌形象,在國際巿場上受到認同,如此才能掌握智慧醫療的新機會,並對全人類做出更多貢獻。

關鍵字: #施振榮
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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