講到資訊流的部分，長照的部分在以前真的比較是人對人的照顧為優先，針對資料如何留存起來可能沒有這麼即時，但是現在科技進步來說，人對人的照顧、同時要留下資料，可以要說是雙軌了，因此我覺得看到這樣的進步也很好，把這個資訊流能夠即時留下來，才可以進一步做到資料治理，也就是可以回饋到未來照顧的調整，我覺得這個也是我們未來這三、五年可能要努力的地方。

下次可以好好採訪，因為這個也是涉及到其他的縣市。

我之前有看到你們的報導。

我不好意思老王賣瓜。

像去年是連國中學生都來參加，已經不再是很像只有社會人士才可以來參加的活動，感覺到除了廣以外，也開始往下了，縱深也開始有點火花與成效了，非常高興。

剛剛政委也說了很清楚，那個是 2018 年救急救難一站通落地之後，現在更往前一步走，黑客松也是這樣子，當年的競賽解題之外，逐年都希望把議題影響到更大，或者是更擴及到更多的層面，我們看到這樣子除了創新以外，資料流的運用也感覺到社會上有這樣的風氣是很好的。

因為你們有問到我們的黑客松，今年會更不一樣。

前年。

第二次工作坊我們自己進行的是，黑客松接近尾聲了，這時是 10 月中左右，因為在大家努力之下疫情趨緩了，但是還是要有人數的限制，所以我們黑客團隊有分虛擬跟實體的。這張照片讓大家看一下，最上面是虛擬的溝通，下面是實體的，然後要保持距離，這是虛實整合的工作坊，以上分享，謝謝。

我把第一次工作坊找了幾張實況的相片給大家參考，像大家看到每個化身的公仔去報到，還有長官的致詞，後面還有一個黑客心跳，大家聚集在那邊大合照。下面的照片，第一次工作坊的目的是讓黑客們跟專家們請益、交流，這個其實是防疫包，大家看得到、也吃得到。

徵件完成之後也知道非常重要的工作坊，而這個工作坊的活動，也就是用 Gather Town 來辦理，旁邊公仔是每一個人化身為線上的公仔，我們自己都曾經很有經驗辦 2、300 多人的實體活動，我們就是要場布，像臺灣地圖這邊，也就是用實體活動的場布，右邊就是實體的場地活動，也是要有討論區、組員討論，或者是來請教專家等等，這跟實體的活動都是一樣的。

今年到 7 月底時就開始要做徵件的活動，但是發現次數非常地少，大家又不能聚在一起，所以我們說明會臨時啟動線上說明會，但是這個說明會也是在一個月內改變做法，我們是用「U 簡報」，大家都知道這並不是很好用，不好意思，可是這個效果卻非常地不一樣，為什麼？因為四場活動，往例都是北、中、南、東，但是這一次一場活動辦了幾乎 90 分鐘，因為我們加了料，我們跟往年不一樣，也就是用自己的評審委員來說，參與這個黑客松團隊的話，怎麼樣表現跟怎麼樣的資料分析與聚焦，所以大家在線上一直提問題，雖然剛開始非常不熟悉這個軟體，但是後來大家都滿載而歸地下線，大家也說非常節省他們的時間。

這張照片是在還沒有疫情之前，大家在黑客松的活動，2、300 個人就是這樣參加，所以我加了一個標題是「想當年」；但是疫情我們都知道打亂了大家的生活，不只是生活、工作與就學，但是我們也不知道什麼時候可以停止與走回去。

今年自己本身也結合了新媒體宣傳，但是右邊這邊可以看得到，我分析了這兩年政府機關與民間參與的徵件次數，雖然今年有稍微減少一點，可能是因為受疫情的關係，但是政府機關的參與度，也希望可以結合公司、企業、地方政府，將自己擁有的資料與將開放的資料一起融合運用。

黑客松辦理四屆了，明年要辦第五屆，每一年都會選擇一個主題，現在列在這上面給大家參考，明年是由內政部承辦。

黑客松運用了開放資料跟自己的資料結合起來，並作加值的運用。像減少了政府的成本、拉近民眾的參與度，這個就是我們辦黑客松來解決生活上或者是工作上痛點的目的。

像有些地方政府不落地的垃圾，又或者不知道淨灘完的垃圾要怎麼樣實現，要運送到哪裡，都全部結合在這個平台上，也解決了一些淨灘朋友們的痛點。

說明一下辦黑客松的目的，文字就交由大家自己參閱。我想用簡單的實例說明，有一個團體非常喜歡海洋，平常都是在做淨灘的活動，做完之後就會覺得各地方政府的環保局還會再派人去重複淨灘，明明淨灘完了，但是他們還是有人去，他覺得這樣子可能真的是浪費大家政府的資源，所以組合了一些開放的資料，不管是結合海巡署或者是各地方政府的公廁、海邊的圖資，然後就做了 APP，把這個 APP 作為淨灘的平台，也就是在這個平台上很清楚看到誰要去淨灘，像海巡署在執行公務的時候，若發現哪裡的海灘非常骯髒，就把資料丟在這個 APP 上，讓需求者跟供給者可以知道淨灘的活動可以到哪裡去。

大家好，今天跟大家分享一下在疫情之下 2、300 人黑客松的活動怎麼樣進行。

我剛剛有給你名片。

馬上推薦到內政部，你說的那些都在內政部，像土地、消防、淹水都在內政部。

再加上來參加今年的黑客松。

我覺得不要太心急，雖然我不是很懂，但是我感覺，你不要太心急。

那是特斯拉級的。（笑）

我曾經兩屆過，有需要，反正有我的名片，都可以問我。

3月已經確定了，可是後面的流程、公布會晚一點，所以現在2月已經很早了。

走出他自己的道。

說到我們的痛，要逼著我們說什麼。

對，更不會靠近你。

那些學妹都跑出來罵他。

有時專業者就會說：「你不應該這樣子」，他認為應該要審慎、評估、瞭解，因為是聽眾、觀眾，他們就會覺得這樣子。

我覺得這個就是專業者的傲慢。

謝謝主席，剛剛會這麼說是因為我們的長照部分不適用勞務採購，而是用特約的，勞動的，像在部裡面有承包清潔、衛生等等，所以我們才會說不限定長照，我們想說是不是可以再釐清一下。

除此之外，我們覺得還不夠，現在除了老人增加以外，也有很多的家庭是老老照顧，也就是是老人照顧老人以外，還有老人照顧身心障礙者，因此我們會串更多的健保檔或者是一些相關照護老人，但是老人又是失智，希望把這個風險、這樣的家庭更快找出來，之後把這一些名冊定期提供給地方政府或者是公所能夠主動有其他的服務共同結合起來關懷他，介紹一些長照悲歌，以上報告謝謝。

因此剛剛所說的，用機器學習出來的時候，最主要是在前五都，可是現在看起來紅色的字，也就是紅色的百分比其實沒有前五都的分布最高，並且有的到8成、有的到5成，因此我們覺得下一步要做的，除了要把演算法更提升以外，我們把銀髮指數修正，才能找到需要幫助的人。

目前其實用AI或是機器學習，其實我們也擔心會有一個問題，你丟什麼東西下去，其實很容易都有因果關係，但有時這個因果不一定是真正的因果，我們也會擔心，所以我們就規劃了，我們針對現在把這一些8,000多位裡面，我們找1,000位去家訪，所以就丟給22縣市的長照中心來家訪，由專業人員來看他，一個是指標說的，一個是真正的專業人員說的，到底有沒有長照需要，沒想到回來是高達7成有需要，這一點就給我們非常有信心。

我們最後預測的結果是針對沒有使用的，剛剛講的3萬3,600多，找出來1萬4,000多人，本來現在就已經在用了，但有1萬9,540人是沒有在用的，我們用那個指標之後，還有機器學習完之後，找出有需要的是8,030人，8,030這些人主要分布在前五都。

後面的這一些模型只是show給大家看節省時間，就不跟大家一一報告，這個指標數字預測的結果非常好。

完了之後，我們就開始進入了，我們要把這一些拓展到336萬的老人，像108年將近有350萬的老人，因為我們的老人已經逐年上升。做這樣的用意，最主要是想要節省政府的人力、物力及財力。因此如上面的目標所說的，我們的特徵就是用這三個指標，也就是A、N、G，用機器學習的四個方法來找出我們預測想要的人。沒想到後來自己用了這四個方法之後，再用我們的Level 2，也就是比較簡單的Logistic regression去找出潛在個案。

我們找出了這一些人確實用這樣的指數，有41％長照的需要，我們用這一些人再去對照沒有使用的人，還有這個有指標的人，去把它磨合，然後跑出來到底六個指標，哪一些指標是最有代表性，紅色、綠色前面A、N、G，簡單來說是這三個指標，最能夠反映老人的需要，就是我們找到的這一些老人最能夠顯示需要的指標。

首先在分析第一題的部分，我們簡單把它說明一下，我們先把這一些資料庫串起來之後，因為這個是去年的，全臺灣有336萬的老人，因為用這樣的指數套進去之後，把這一些老人都訂有分數，因為時間有限，我們先找出top 1的，也就是3萬3,674位的老人，用這一些老人找出來之後，再看一下這一些人用這樣的指數來對照，是不是已經在使用長照了，後來發現41.97％的人，這個指數滿敏感的，其實是有需求在使用長照了，這個給了第一階段的信心，使用的服務項目是1項。

把這一些資料庫整合，一邊做整合，一邊也會找出想要服務個案樣態長什麼樣子，所以我們就分析了這個步驟。

我們怎麼找呢？我們先針對想要個案的一個樣態，我們自己運用了一些指數，而這一些指數，也運用了跨單位的資料庫，上面所列的不管是物證、人的或者是長照的，又或者是一些建物的部分，像住的地方實價登錄、租金，又或者是離他家範圍是不是有便利站，又或者是有沒有一些7-11或者是診所等等，把資料庫整合之後，訂了一個權重，很謝謝35位的專家訂了這一些指標，我們主要是要把這一些服務到現在長照2.0的服務希望能夠即時送給他。

其實這個的目的，我們想要做這個是符合了黑客松的精神，也就是希望運用政府現有的資料庫，能夠結合起來跨單位，主動找出想要找到一些風險的長照需求個案，也就是我們希望能夠減少每一次在社會上都有一些社會版出現的長照悲歌，我們希望把這一些風險個案主動找出來。

主席、各位與會的長官、同仁大家好，這個銀髮安居指數預測潛在個案使用的分析，是衛福部、內政部共同組成的團隊，在今年黑客松非常榮幸獲得了前5名。