「居家照護」分哪幾種?與家庭托顧、日間照顧又有什麼不同?
我們想讓你知道的是
可以從家人的失能(或失智)程度、家庭的人力與經濟資源,甚至是生活型態做綜合評估採用居家照護、家庭托顧、日間照顧?
小娟的爺爺二次中風出院後,又歷經了機構照顧、外籍看護,現在爸媽又為了接下來的照顧問題焦頭爛額,小娟也想為家人盡一份心力,上網查之後才發現,原來還有居家照護、家庭托顧、日間照顧,看到各種照顧模式,究竟要怎麼選擇呢?
其實可以從家人的失能(或失智)程度、家庭的人力與經濟資源,甚至是生活型態做綜合評估,以下先與大家介紹居家照護、家庭托顧、日間照顧是什麼?再來評估您的家庭適合哪一種照顧方式。
一、居家照護
- 居家照護服務又分外籍看護、政府長照服務(長照2.0)、居家照顧服務員等等。
以上各種居家照護的方式各有其優缺點,但共同點都是能到您的家中,將居家照顧服務提供給您的家人。讓您能依據目長輩前的狀況(失能或失智的程度),選擇彈性配搭的照顧方案。
例如您有使用政府的長照服務,但若需要更多長照服務、而政府無法提供時,便可自費使用居服員服務,目前有優照護APP可供線上預約專業居服員,在時間與時薪選擇的彈性空間都更大,以滿足照顧家庭各種個別性的需求。
提醒您,無論是外籍看護或是政府長照服務都有其申請條件限制,像是外籍看護申請須符合巴氏量表;政府長照服務須符合長照2.0申請條件,可直接撥打長照專線1966。
- 居家照護的工作範圍:以跟患者或被照顧者有關的事項為範圍
1. 身體照顧服務
包含協助或維護行走安全、洗澡、協助如廁、大小便處理、更換尿布、更衣、協助上下床及移位、翻身拍背、被動關節運動等等。
2. 日常生活照顧服務
陪同外出散步、陪同回診等等。
3. 其他家事
備餐、清潔衣物、房間整潔等,是以被照顧的家人為限。
二、家庭托顧
家庭托顧如同「保母」的概念,我們們將家裡的老人或身心障礙者送到照顧服務員的住所(托顧家庭)接受照顧,家庭托顧是一種介於居家與社區照顧間的服務模式,由托顧家庭在日間協助照顧失能老人,目前每一托顧家庭收托不得超過4人,並且有分全日與半日服務,每日收托時間以10小時為原則,不超過12小時。
家庭托顧可以讓照顧服務員在照顧自己家人同時,可以讓其在家創業穩定經濟收入,還能維持其家庭功能的完整性。
- 家庭托顧的工作範圍
1. 身體照顧服務
包含協助如廁、沐浴、穿換衣服、口腔清潔、進食、服藥、翻身、拍背、簡易被動式肢體關節活動、上下床、陪同運動、協助使用日常生活輔助器具及其他服務等等。
2. 日常生活照顧服務
包含換洗衣物之洗滌及修補、文書服務、備餐服務、陪同或代購生活必須用品、陪同就醫或聯絡醫療機構、文康休閒及協助參與社區活動等服務。
3. 安全性照顧
注意異常狀況、緊急通報醫療機構、協助危機事故處理及其他相關服務。
目前家庭托顧受「長期照顧服務法」規範,若您想查詢社區內是否有提供家庭托顧服務,也可打1966進一步諮詢喔!
三、日間照顧
- 日間照顧是讓長輩白天到日間照顧中心接受、但不過夜的照顧模式
在日間照顧中心會有專業的照護團隊照顧長輩,可自由選擇上午班、下午班或是全日班。不僅減輕家庭的照顧負擔,長輩也可藉由日間照顧中心所設計的活動,增加認知功能、社交互動,進而延緩退化速度、維持長輩身心狀態。
- 日間照顧的服務內容
- 照顧管理(含午餐、點心、午憩等服務)。
- 生活照顧服務。
- 協助及促進老人自我照顧能力。
- 辦理老人教育休閒活動。
- 提供福利、醫療諮詢及轉介服務。
- 舉辦老人家屬教育方案支持團體及聯誼性活動等等。
- 適合對象
失智症的長輩、行動不便需要協助的長輩等等,家屬或外籍看護亦可在旁陪伴。
如同家庭托顧,若您家中的長輩有日間照顧的需求,可直接撥打1966洽詢,在您打電話之前,可將長輩的基本資料準備好,以便在電話中快速核對。
調整搭配最適合您的照顧模式
看完以上三種模式您是否更加清楚了呢?我們再次幫您做個小小總結:
- 居家照護:在居家環境中進行照顧服務。
- 家庭托顧:在照顧服務員的住所(托顧家庭)接受照顧。
- 日間照顧:在日間照顧中心接受照顧。
除了自費的居家照護服務,若要申請政府的長照服務,都有其條件資格限制,因此若能依據長輩目前的狀態做綜合評估後,調整成最適合您的照顧方案,例如日照中心與優照護的居家照顧服務「混搭」,讓長輩能得到最適切的照顧,也能維持全家的生活品質。
備註
- 1966專區查詢:https://1966.gov.tw/LTC/mp-201.html
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責任編輯:蕭汎如
核稿編輯:翁世航
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AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
我們想讓你知道的是
在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!