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Our Co-Editor-in-Chief: Professor Emeritus Dr. Mao-Ming Hsu MD (1935-2022)

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紀念醫策會溫暖的守護神：前副執行長周照芳女士（1940－2022）

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後疫情時代的醫院整合醫學照護模式

臺灣在高齡化的情況下，多重疾病、衰弱與失能變得普遍，多重用藥與高醫療耗用的問題隨之浮現。照顧高齡衰弱病人，應重視健康促進與功能維持，將目標由「治癒」轉向「照顧」，因此需要跨領域團隊合作進行全人照護，並將照護場域由醫療機構延伸至社區居家。這樣的照護就是整合醫學的核心理念，根據病人本身意願，以價值為導向，提供「全人、全程、全家、全團隊、全社區」的「五全」照護模式。在這背景下，各國的醫療體系開始面臨重整，包括：減少治療疾病的急性病床、擴增以功能回復為目標的急性後期或是恢復期病床、同時提升在宅醫療的量能。疫情導致的就醫限制，促使遠距與居家醫療的趨勢獲得普遍重視。後疫情時代的醫院整合醫學照護模式，應有專責病房來照顧多重疾病、高醫療耗用、身心失能的病人，並強化社區連結、建立在宅醫療團隊、提升遠距醫療能力，以提供病人從醫院到社區的全程健康照護服務。

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醫院整合醫學照護與社區轉銜：臺北市立聯合醫院為例

醫院整合醫學從2009年引進臺灣之後，從院內科別與團隊整合開始，逐步擴散到院際之間的合作，並於分級醫療的架構下，作上、中下游連續性照護的垂直轉銜，樹立了醫療網的典範，目前全國有二十多所醫院參與衛生福利部的醫院整合醫學與醫療銜接照護試辦計畫，並發展出在地特色的醫院與社區轉銜模式，本文以臺北市立聯合醫院的整合醫學照護科為例，分享都會區轉銜的經驗與挑戰，期盼不分層級、醫界共好，攜手合作成為民眾健康的守護者。

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中醫參與社區醫療及長照服務之經驗分享

隨著臺灣逐漸步入超高齡社會，重病或行動不便導致就醫不便的民眾正逐漸增加，居家醫療的需求也隨之而起。中醫於2019年納入「全民健康保險居家醫療照護整合計畫」，中醫師加入居家醫療照護及中西醫療整合，共同提升醫療服務與品質。2020年衛生福利部（以下簡稱衛福部）實施「建立中醫社區醫療及長期照顧服務網絡計畫」，從社區醫療、居家個案及長照服務發現需求，提供適切的資源。另由中醫師公會全國聯合會執行來自衛福部長照司核定的「一般及複雜照顧問題生活調養解決方案之專業指導」試辦計畫，透過跨專業之照顧，提高高齡者主動參與日常生活活動能力，解決困難照顧問題。本文將從人口老化與照護負擔至中醫在長照中所扮演的角色，分享中醫參與社區醫療及長照服務之經驗，希冀更多中醫師能夠參與，共創全民健康福祉。

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長者看牙不麻煩－特殊需求者牙科醫療服務示範中心分享

臺灣即將在2025年邁入超高齡社會（Super-Aged Society），屆時470萬人以上65歲長者口腔照護是一個重要的議題。我國政府自2010年起，在臺灣北、中、南、東區各醫學中心或醫院，共成立7所特殊需求者牙科醫療服務示範中心。本文將就高齡者牙科就醫問題，提出以「特殊需求者口腔醫學科牙醫醫療服務」作為最新的服務模式，並就高齡者常見口腔問題，分享「臺大醫院特殊需求者牙科醫療服務示範中心」基於34年的實務經驗，並提供建議，期能在未來的高齡社會挑戰中，協助特殊需求者牙科的醫療同業們，一起為高齡長者們提供完善的口腔醫療服務。

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年齡歧視如何影響高齡者健康品質與介入改善策略

年齡歧視是對高齡者產生刻板印象、偏見與差別對待之負面認知態度及行為，是全球嚴重議題，本文探討年齡歧視如何影響高齡者健康品質與介入改善策略。年齡歧視造成健康品質負面效應包括：被排除接受醫療服務與治療、缺少工作機會、心智疾病、身體疾病、被排除參與臨床研究、影響生活品質與幸福感等11項健康領域。健康專業人員與高齡者本身對年齡歧視也造成醫療決策與溝通模式負面效應。改善年齡歧視介入策略包括：運用高齡正面教育與接觸體驗模式、同理心擬真訓練與實證研究彌補實務落差。結語：年齡歧視存在於社會、高齡者、健康專業人員與醫療體系，藉由促進世代間相互瞭解，跨專業之教育訓練與研究合作，以改善年齡歧視，提升高齡者健康品質。

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教學醫院醫事人員研究能力之現況調查

目的：教學醫院評鑑制度鼓勵醫事人員從事研究發表。本研究期能瞭解並協助醫事人員解決研究上的困境，建立對研究的興趣與能力。材料與方法：針對醫事人員進行問卷調查，包括基本資料、研究及投稿經驗、研究需求調查以及開放式回饋，共28題。結果：113份問卷，其中有54.9%的醫事人員有接觸過研究，投稿類型以國內期刊及會議居多；六成的人對於研究感到興趣及願意嘗試研究。在從事研究上的瓶頸為研究分析、論文寫作以及投稿修訂。希望加強的地方則以文稿寫作及統計軟體應用的比例較高。結論：藉由醫事人員研究能力需求調查及經驗回饋，可作為醫事教育課程與相關政策規劃時的參考，落實協助醫事人員研究過程之進行，讓實務與研究更加的結合。

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優化健診顧客於放射科受檢流程

目的：本計畫針對健診顧客於放射科檢查之流程進行探討與改善，以提升健診顧客於放射科之顧客滿意度。材料與方法：問卷製作參考PZB缺口模型理論，並以SERVQUAL量表作為模板，分為5大項，設計共23個題目。依據調查結果以「動線標示或指標清楚」、「檢查動線的流暢度」列為2大改善方向，改善方法利用資訊流如：路線指示影片、QR code、APP等。結果：「動線標示或指標清楚」滿意度由87.2%提升至90.2%（p=0.06）；「檢查動線的流暢度」滿意度由87.8%明顯提升至92%（p=0.02）。再將改善後23個問題的重視度及滿意度結果繪製成IPA（importance-performance analysis）分析圖，進行結果分析與探討。結論：滿意度結合重視度一起分析，可以更客觀瞭解顧客是否感到滿意，進而針對問題改善，有效地改善顧客滿意度。

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精神醫療再進化：結合人工智慧與精神醫學

精神疾病常被認為僅是心理問題，而忽略了大腦病理機轉的重要影響，造成精神醫學的診斷和評估仍停滯於主觀的症狀學診斷，而未能如內科疾病引入客觀的儀器診斷。近年來，越來越多的證據顯示精神疾病是大腦的問題。對於結構性和功能性磁振造影的解析，使得精神醫學有機會邁入生物標記診斷評估精神疾病的新階段。而機器學習方法的興起，對於大腦結構和功能數據的分析，更是帶來重要突破和深遠的影響。運用人工智慧與腦影像大數據，我們將有機會建立客觀評估精神疾病診斷與症狀嚴重程度的科學方法，除了能有效協助臨床醫師輔助評估精神疾病，提升精神醫療的照護品質，更重要的是能進一步解析大腦結構和功能與精神症狀的病理機轉，促進我們對於大腦此一人體最複雜的器官的理解，加速現代精神醫學的再進化。