在家也能享有醫院般照護！急症治療新選擇

日前有網友於Dcard分享獨自照顧中風母親的心路歷程，從換尿布、餵飯，到面對各種併發症需要往返醫院，加上其他家人的冷漠和生活的重擔，令他心力交瘁，獲得網友共鳴「自己照顧真的太辛苦了，愛也漸漸磨損」、「我只想說，辛苦你了」。

2015年，居家醫療的出現拯救許多家庭免於奔波之苦，讓病人得以在熟悉的家中，獲得必要醫療支持，特別是對於肩負年幼子女與年邁父母雙重責任的「三明治世代」來說，無疑大大減輕了生活壓力，家人能在熟悉的環境中接受醫療，不僅更安心，也能更好地平衡家庭與工作，生活不再那麼緊繃；對於那些需要長期照護的病人來說，也減少往返醫院的負擔，讓生活更有尊嚴與舒適。

《網路溫度計DailyView》透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統觀察近半年（2024/02/16~2024/08/15）「居家醫療」的網路討論，焦點為在宅急症、健保署、診療、肺炎、長照、遠距、不便、急診等熱門關鍵字，網友表示「在宅醫療其實是老人社會的趨勢」、「在宅很理想，也是未來趨勢，只是要有相對配套」、「因為在自宅接受服務所以安心感高」、「在家多好多舒服」。

進一步透過系統觀察「居家醫療」探索概念，出現了「在宅急症照護、尿路感染、居家護理、照護機構住民」等字詞，許多討論都與照護內容高度相關，多筆資料都提到2024年7月剛上線的「在宅急症照護」政策，究竟如何申請、哪些人適用？與原先「居家醫療照護整合計畫」又有何差異呢？

現行的健保居家醫療服務多以慢性病照護為主，若病人出現急性感染症狀且需要密集注射抗生素治療時，需要住院治療，則被迫離開熟悉的居住環境，急診候診、檢驗（查）、轉住院待床需要經歷漫長的等待時間，也增加院內交叉感染風險，讓病人及家屬困擾，對於行動不便的失能者或照護機構住民，更是沉重的負擔。

健保署2024年7月推動「在宅急症照護試辦計畫」，不限於居家病人，也適用照護機構住民，當病人出現急性感染症狀，經醫師評估可在家或機構治療，由專業照護團隊到家中或照護機構提供醫療服務（如施打抗生素等） ，讓病人免於長時間候診、檢查和住院的等待，不僅降低了交叉感染風險，也大幅減輕病人及家屬往返醫院的身心壓力。

在宅急症照護試辦計畫主要適用於三種急性感染的情況：肺炎、泌尿道感染、軟組織感染（如丹毒、蜂窩性組織炎等），這些急性感染可在家或照護機構施打長效抗生素來控制病情。

這項服務主要針對3大類族群，首先是平時已接受居家醫療照護的人群，包含依賴呼吸器的患者或居家安寧照護對象；第二是住在照護機構的住民；第三是失能（巴氏量表低於60分）或因身體狀況與疾病特性不便外出的急診病人。

不少人擔心在家中無法得到充分的醫療支援，然而，「在宅急症照護」背後有一整支專業團隊在默默守護，會由醫師、護理師、藥師及呼吸治療師組成照護小組，透過每日訪視和遠距醫療，隨時關注病人的狀況，提供即時醫療服務。

醫師會在病人收案後的三天內親自訪視，隨後會視病人病情，彈性調整親自訪視的頻率；醫師若未親自訪視，也會透過通訊診療來密切關心病情進展，及時調整治療方案；護理人員在照護期間也會每天親自到訪，確保所有照護工作順利進行。此外，也鼓勵醫療院所運用IoT等遠端監測設備掌握生命徵象，確保健康管理不中斷。

透過24小時的專業醫療諮詢服務，若發生緊急狀況，醫師與護理師將迅速安排上門照護，並在需要時啟動緊急後送程序，確保病人得到妥善照護，不僅強化了在宅醫療的支持系統，也讓病人能在家(機構)中安心治療。

從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「在宅急症照護」近半年網路好感度，正面聲量為1,210筆、負面聲量為603筆，正面聲量高於負面聲量1倍以上，網路好感度（P／N值）為2.01，整體來看，民眾目前對在宅急症照護有較多正面輿論。

總結來看，「在宅急症照護」政策提供了更靈活且貼近生活的醫療模式，透過專業在宅急症照護團隊與遠端醫療技術的支持，讓病人在面對急性感染時更安心，且能在熟悉環境中獲得專業的醫療照護。

分析說明

分析區間：本文分析時間範圍為2024年02月16日至2024年08月15日。

資料來源：

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

研究方法：

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統係擁有巨量資料，以人工智慧作為語意分析之工具，每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站。針對討論『居家醫療』、『在宅急症照護』相關文本進行分析，調查「熱門關鍵字」(註1)、「探索概念」(註2)、「網路好感度」(註3)作為本分析依據。

*註1 熱門關鍵字：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞；次數越多，字詞越大；可用來釐清核心議題與重點人事物。

*註2 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。

*註3 網路好感度：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀，並計算正面聲量與總聲量之比率。

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