iVOD / 155340

Field Value
影片長度 656
委員名稱 楊曜
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/f44693e142c0600a004655811cbc701a20a63eef073e7d61f89a95c2b8a96761da277b577d0128215ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 5.43096875
transcript.pyannote[0].end 7.38846875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 14.64471875
transcript.pyannote[1].end 15.91034375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 15.97784375
transcript.pyannote[2].end 16.01159375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 16.43346875
transcript.pyannote[3].end 37.62846875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 39.23159375
transcript.pyannote[4].end 40.98659375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 41.12159375
transcript.pyannote[5].end 53.44034375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 42.67409375
transcript.pyannote[6].end 42.99471875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 53.94659375
transcript.pyannote[7].end 57.67596875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 58.51971875
transcript.pyannote[8].end 64.81409375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 66.09659375
transcript.pyannote[9].end 96.87659375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 97.87221875
transcript.pyannote[10].end 101.23034375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 101.80409375
transcript.pyannote[11].end 105.07784375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 105.71909375
transcript.pyannote[12].end 107.89596875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 107.33909375
transcript.pyannote[13].end 109.56659375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 109.68471875
transcript.pyannote[14].end 120.83909375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 113.19471875
transcript.pyannote[15].end 113.56596875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 118.40909375
transcript.pyannote[16].end 118.88159375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 121.26096875
transcript.pyannote[17].end 124.29846875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 124.68659375
transcript.pyannote[18].end 127.21784375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[19].start 127.96034375
transcript.pyannote[19].end 132.55034375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 132.55034375
transcript.pyannote[20].end 134.77784375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 135.19971875
transcript.pyannote[21].end 136.41471875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[22].start 137.68034375
transcript.pyannote[22].end 141.79784375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 142.92846875
transcript.pyannote[23].end 172.57784375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 173.15159375
transcript.pyannote[24].end 185.68971875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 186.17909375
transcript.pyannote[25].end 187.44471875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 187.76534375
transcript.pyannote[26].end 189.65534375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[27].start 193.78971875
transcript.pyannote[27].end 195.03846875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 195.03846875
transcript.pyannote[28].end 195.20721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 195.20721875
transcript.pyannote[29].end 195.64596875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 195.42659375
transcript.pyannote[30].end 201.99096875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 196.55721875
transcript.pyannote[31].end 196.82721875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 202.32846875
transcript.pyannote[32].end 214.63034375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 204.45471875
transcript.pyannote[33].end 204.94409375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 209.16284375
transcript.pyannote[34].end 210.90096875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 214.66409375
transcript.pyannote[35].end 218.44409375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 218.74784375
transcript.pyannote[36].end 222.22409375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 222.47721875
transcript.pyannote[37].end 224.26596875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 224.56971875
transcript.pyannote[38].end 227.40471875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 227.62409375
transcript.pyannote[39].end 230.62784375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 230.91471875
transcript.pyannote[40].end 232.55159375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 232.60221875
transcript.pyannote[41].end 246.82784375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 248.21159375
transcript.pyannote[42].end 256.24409375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 256.80096875
transcript.pyannote[43].end 277.32096875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 277.89471875
transcript.pyannote[44].end 279.05909375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 279.24471875
transcript.pyannote[45].end 282.43409375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 283.29471875
transcript.pyannote[46].end 283.93596875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 284.96534375
transcript.pyannote[47].end 309.65346875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 310.29471875
transcript.pyannote[48].end 321.71909375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 323.42346875
transcript.pyannote[49].end 323.81159375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 324.14909375
transcript.pyannote[50].end 325.46534375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 325.93784375
transcript.pyannote[51].end 368.39534375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 369.59346875
transcript.pyannote[52].end 379.61721875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 380.69721875
transcript.pyannote[53].end 393.11721875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[54].start 382.26659375
transcript.pyannote[54].end 383.11034375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 394.66971875
transcript.pyannote[55].end 395.88471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 395.91846875
transcript.pyannote[56].end 396.88034375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 397.33596875
transcript.pyannote[57].end 412.30409375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 413.58659375
transcript.pyannote[58].end 416.60721875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 416.92784375
transcript.pyannote[59].end 417.33284375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 417.92346875
transcript.pyannote[60].end 419.29034375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 419.86409375
transcript.pyannote[61].end 420.75846875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 421.55159375
transcript.pyannote[62].end 422.19284375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 422.81721875
transcript.pyannote[63].end 428.57159375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[64].start 429.49971875
transcript.pyannote[64].end 430.98471875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 431.60909375
transcript.pyannote[65].end 437.86971875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 438.69659375
transcript.pyannote[66].end 443.05034375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 443.43846875
transcript.pyannote[67].end 448.56846875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 448.83846875
transcript.pyannote[68].end 455.40284375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 455.89221875
transcript.pyannote[69].end 456.87096875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 458.62596875
transcript.pyannote[70].end 461.19096875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 462.57471875
transcript.pyannote[71].end 468.54846875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 468.78471875
transcript.pyannote[72].end 471.97409375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 472.48034375
transcript.pyannote[73].end 474.77534375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 475.28159375
transcript.pyannote[74].end 475.92284375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 476.41221875
transcript.pyannote[75].end 477.27284375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 478.18409375
transcript.pyannote[76].end 479.65221875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 480.54659375
transcript.pyannote[77].end 481.74471875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 483.02721875
transcript.pyannote[78].end 483.46596875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 483.90471875
transcript.pyannote[79].end 484.91721875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 485.76096875
transcript.pyannote[80].end 499.63221875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[81].start 486.63846875
transcript.pyannote[81].end 487.63409375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 488.49471875
transcript.pyannote[82].end 489.11909375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 489.57471875
transcript.pyannote[83].end 490.11471875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 500.79659375
transcript.pyannote[84].end 506.09534375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 506.56784375
transcript.pyannote[85].end 513.23346875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 514.34721875
transcript.pyannote[86].end 524.82659375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 524.99534375
transcript.pyannote[87].end 526.22721875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 527.02034375
transcript.pyannote[88].end 532.58909375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 533.07846875
transcript.pyannote[89].end 534.41159375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 536.28471875
transcript.pyannote[90].end 537.87096875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 537.97221875
transcript.pyannote[91].end 540.82409375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 541.58346875
transcript.pyannote[92].end 542.51159375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 542.76471875
transcript.pyannote[93].end 547.99596875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 548.87346875
transcript.pyannote[94].end 550.02096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 551.28659375
transcript.pyannote[95].end 552.68721875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 554.05409375
transcript.pyannote[96].end 557.47971875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 558.12096875
transcript.pyannote[97].end 559.90971875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 560.65221875
transcript.pyannote[98].end 562.03596875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 562.10346875
transcript.pyannote[99].end 562.74471875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 563.16659375
transcript.pyannote[100].end 563.80784375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 564.12846875
transcript.pyannote[101].end 566.17034375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 568.58346875
transcript.pyannote[102].end 569.49471875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 569.66346875
transcript.pyannote[103].end 570.16971875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[104].start 570.16971875
transcript.pyannote[104].end 570.42284375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[105].start 570.42284375
transcript.pyannote[105].end 570.49034375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[106].start 570.49034375
transcript.pyannote[106].end 577.74659375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 573.46034375
transcript.pyannote[107].end 574.74284375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[108].start 576.29534375
transcript.pyannote[108].end 578.38784375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 578.79284375
transcript.pyannote[109].end 579.99096875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 580.31159375
transcript.pyannote[110].end 581.74596875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 582.16784375
transcript.pyannote[111].end 583.46721875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[112].start 582.60659375
transcript.pyannote[112].end 587.75346875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 586.48784375
transcript.pyannote[113].end 587.09534375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[114].start 587.75346875
transcript.pyannote[114].end 588.47909375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[115].start 587.85471875
transcript.pyannote[115].end 588.39471875
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 588.47909375
transcript.pyannote[116].end 588.49596875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[117].start 588.49596875
transcript.pyannote[117].end 588.52971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[118].start 588.52971875
transcript.pyannote[118].end 588.58034375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[119].start 588.74909375
transcript.pyannote[119].end 588.76596875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[120].start 588.76596875
transcript.pyannote[120].end 588.96846875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[121].start 588.96846875
transcript.pyannote[121].end 589.03596875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[122].start 589.03596875
transcript.pyannote[122].end 591.31409375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[123].start 592.24221875
transcript.pyannote[123].end 592.95096875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[124].start 593.32221875
transcript.pyannote[124].end 597.65909375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[125].start 596.69721875
transcript.pyannote[125].end 604.08846875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[126].start 602.43471875
transcript.pyannote[126].end 602.45159375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[127].start 602.46846875
transcript.pyannote[127].end 602.58659375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[128].start 604.08846875
transcript.pyannote[128].end 604.66221875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 606.06284375
transcript.pyannote[129].end 608.49284375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[130].start 610.93971875
transcript.pyannote[130].end 615.68159375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[131].start 615.93471875
transcript.pyannote[131].end 618.92159375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[132].start 619.41096875
transcript.pyannote[132].end 627.15659375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[133].start 627.79784375
transcript.pyannote[133].end 630.36284375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[134].start 630.97034375
transcript.pyannote[134].end 633.02909375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[135].start 633.70409375
transcript.pyannote[135].end 635.27346875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[136].start 636.13409375
transcript.pyannote[136].end 639.05346875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[137].start 639.69471875
transcript.pyannote[137].end 640.04909375
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[138].start 640.45409375
transcript.pyannote[138].end 641.26409375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[139].start 641.88846875
transcript.pyannote[139].end 643.06971875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[140].start 644.50409375
transcript.pyannote[140].end 655.45596875
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[141].start 652.06409375
transcript.pyannote[141].end 652.08096875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[142].start 652.18221875
transcript.pyannote[142].end 652.51971875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[143].start 652.73909375
transcript.pyannote[143].end 654.79784375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[144].start 655.91159375
transcript.pyannote[144].end 655.96221875
transcript.whisperx[0].start 5.681
transcript.whisperx[0].end 7.074
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席。主席我請教邱部長。
transcript.whisperx[1].start 15.377
transcript.whisperx[1].end 35.753
transcript.whisperx[1].text 部長少子化是一個很嚴重的問題那少子化的因素很多啦其中有一項大概就是照顧的問題所以我想國家在拖音的部分必須要再加把勁那我來跟部長討論一下
transcript.whisperx[2].start 39.478
transcript.whisperx[2].end 63.433
transcript.whisperx[2].text 0到2歲的嬰兒照顧問題就是今年大概有很多報導都指出很多縣市的父母親排不到公脫那我當然知道這個是地方政府的負責的事務不過部裡面這邊的政策跟經費應該是也可以多
transcript.whisperx[3].start 66.203
transcript.whisperx[3].end 96.203
transcript.whisperx[3].text
transcript.whisperx[4].start 98.945
transcript.whisperx[4].end 104.768
transcript.whisperx[4].text 針對公脫設置的速度太慢,衛福部這邊政策方向大概是怎麼樣?
transcript.whisperx[5].start 105.782
transcript.whisperx[5].end 114.067
transcript.whisperx[5].text 當然我們持續一直爭取監會...代理署長回答也可以齁沒有,是實際上一直那個爭取監會齁所以預計我們113人第一會設置...113年就是今年的會設555處可收拖1.7萬名兒童那114人會再增加37處
transcript.whisperx[6].start 127.978
transcript.whisperx[6].end 127.998
transcript.whisperx[6].text 1萬7加1萬8
transcript.whisperx[7].start 144.348
transcript.whisperx[7].end 171.486
transcript.whisperx[7].text 1萬8那就要看部件的地區還是以假如我這邊的資料沒有錯的話大概就是臺北市跟桃園算是最嚴重的這個必須要就是因為少子化算是一個國安層級的問題所以衛福部這邊必須要協助地方政府把可以做的事情做好
transcript.whisperx[8].start 173.227
transcript.whisperx[8].end 184.192
transcript.whisperx[8].text 公脫的部分還有另外一個問題就是就是不當對待的事件也很常發生就是說在擴充量的同時怎麼兼顧照顧的品質
transcript.whisperx[9].start 195.982
transcript.whisperx[9].end 221.704
transcript.whisperx[9].text 委員好這個照顧的部分我想我們大概是放在公托大概就是一個是托嬰中心一個是公共家園或者是給保母那第一個我們當然是要求就是絕對不能夠虐待小孩或不當對待我們就加強這個托育人員的這個教育訓練這是一個那第二個是我們在這個職場裡面的同仁是很辛苦的所以我們衛福部也提高了就跟行政院有爭取經費
transcript.whisperx[10].start 222.54
transcript.whisperx[10].end 246.622
transcript.whisperx[10].text 提高他們的待遇希望是能夠讓他們在職場上面的條件是比較友善的我想這是我們的第二個做法第三個我們也是在加強我們縣市的同仁去做一些查訪平常的查訪以及做評鑑都去看他們有沒有做好照顧的工作
transcript.whisperx[11].start 248.68
transcript.whisperx[11].end 276.194
transcript.whisperx[11].text 這三個方向好像都是正確的啦就是教育訓練然後讓他的專業的能力提高提高待遇讓他的情緒好一點那查核這個方向是對的可是希望能夠落實啦我常常說政策目標也好法律也好
transcript.whisperx[12].start 278.198
transcript.whisperx[12].end 281.805
transcript.whisperx[12].text 訂的再好,落實不了,都是白搭啦。
transcript.whisperx[13].start 285.342
transcript.whisperx[13].end 309.284
transcript.whisperx[13].text 部長我這邊還有一個問題就是監察院有指出說現在大概有176名特殊需求的兒少被安置在一般的護理指教跟身心障礙機構就是不是安置在他應該安置的地方
transcript.whisperx[14].start 310.886
transcript.whisperx[14].end 324.886
transcript.whisperx[14].text 這個案你們應該有,你們現在要怎麼重新安置這一些特殊的、特殊需求的兒少來符合他的最佳利益?好,我想
transcript.whisperx[15].start 326.041
transcript.whisperx[15].end 351.681
transcript.whisperx[15].text 特殊需求兒少安排在成人機構這個是因為有他特殊需求我們也希望想要得到更好的照顧那當然我們終極的目標就是希望他能夠回家不管是回自己的原生家庭或者是安養的一個縮養的家庭都是但是他如果需要還是需要在機構的話我們也會在長照的區域裡面做一個專區
transcript.whisperx[16].start 352.822
transcript.whisperx[16].end 353.483
transcript.whisperx[16].text 所以不得不喊自災
transcript.whisperx[17].start 380.802
transcript.whisperx[17].end 389.88
transcript.whisperx[17].text 理論上應該是這樣子嘛,對不對?那我們把它安置在一般的護理之家或是身心障礙福利機構怎麼落實
transcript.whisperx[18].start 394.924
transcript.whisperx[18].end 397.665
transcript.whisperx[18].text 部長我直接因為我時間的關係我原本是禮拜二
transcript.whisperx[19].start 422.881
transcript.whisperx[19].end 436.835
transcript.whisperx[19].text 就上個禮拜二總質詢的時候的時候要講還是因為就天后的關係所以就蓋成書面還是還是一樣是
transcript.whisperx[20].start 438.929
transcript.whisperx[20].end 460.897
transcript.whisperx[20].text 醫學中心的問題因為我覺得這個醫學中心的的評鑑應該要由部長跟陳時中政委都在的時候來討論會比較好所以我才原本要因為陳時中部長就是一再一再承諾醫學中心一定要有升有降
transcript.whisperx[21].start 462.602
transcript.whisperx[21].end 483.196
transcript.whisperx[21].text 可是他離職了以後卻突然一次評鑑就增加了三家的醫學中心醫學中心一直增加一方面健保的支出會增加會吧?會不會?
transcript.whisperx[22].start 485.954
transcript.whisperx[22].end 511.454
transcript.whisperx[22].text 醫學中心跟區醫院幾戶是不一樣的嘛對不對會增加那健保健保收的少然後資的多現在大家一直在討論財源然後你們一直一直在增加醫學中心的數量從我們原本原本就台灣的人口數我們的評估是12家現在已經22家是
transcript.whisperx[23].start 514.397
transcript.whisperx[23].end 540.594
transcript.whisperx[23].text 那假如說我還是我還是因為今天時間的關係我不想佔用其他其他同事的的太多時間我就想說假如說你們只升不降那是不是已經升級的的醫學中心就好好的讓他從事醫療機構就停止他的評鑑要不然他浪費一大堆一大堆時間做出很多書面
transcript.whisperx[24].start 541.636
transcript.whisperx[24].end 562.256
transcript.whisperx[24].text 然後可是對他來講沒有意義因為他已經升到醫學中心他也不可能再升了那台灣的制度除了陳時中部長一直堅持說他一定會有升有降以外卻都是只升不降那何必浪費時間來做評鑑呢
transcript.whisperx[25].start 571.154
transcript.whisperx[25].end 587.604
transcript.whisperx[25].text 平建也是要求當然平建我們希望不要造成醫院太多的行政作業不是 現在是這樣子因為平建是這樣他已經到醫學中心但是現在維持他的平建嘛但他平建無關他平建無關我們都不會幫他
transcript.whisperx[26].start 592.418
transcript.whisperx[26].end 599.508
transcript.whisperx[26].text 現在就是...就是...我現在講的就是...醫學中心是從來沒有...沒有沒有台灣從來沒有醫學中心被降過
transcript.whisperx[27].start 611.581
transcript.whisperx[27].end 634.927
transcript.whisperx[27].text 不然你再想一想因為這個問題我因為還有很多同事要質詢我不想再用大家的時間不過你想一想說臺灣到底在健保的財務已經這麼困難的情況下醫學中心一直加速一直增加
transcript.whisperx[28].start 636.896
transcript.whisperx[28].end 652.293
transcript.whisperx[28].text 對於健保來講是一種傷害那醫學中心只升不降這個會不會造成醫學中心的怠惰這個部長想一想我們有機會再做討論謝謝部長謝謝主席
會議時間 2024-10-09T09:00:00+08:00
委員發言時間 12:04:54 - 12:15:50
會議名稱 立法院第11屆第2會期社會福利及衛生環境委員會第2次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部部長就「我國人工生殖法制化作業進度」、「衛生福利部落實中央政府我國少子女化對策計畫之成效與未來規劃」及「衛生福利部本月因疏於督導地方評估特殊需求兒少利益所受監察院糾正之檢討」進行專題報告,並備質詢。 【10月7日及9日二天一次會】)
gazette.lineno 761
gazette.blocks[0][0] 楊委員曜:(12時5分)謝謝主席。主席,請邱部長。
gazette.blocks[1][0] 邱部長泰源:委員好。
gazette.blocks[2][0] 楊委員曜:部長好。部長,少子化是一個很嚴重的問題,而且少子化的因素很多,其中有一項就是照顧的問題,所以本席認為國家在托嬰的部分必須再加把勁。本席要和部長討論一下0到2歲的嬰兒照顧問題,今年有很多報導都指出,很多縣市的父母親排不到公托。本席當然知道這是地方政府負責的事務,不過衛福部的政策和經費應該也可以多做一些事情,幫縣市解決問題。
gazette.blocks[2][1] 你看,光是臺北市候補的人數就超過6,000人,桃園也超過3,000人,不只是五都,像宜蘭、嘉義這些地方大概都有候補的情形,本席認真看了一下,澎湖倒是沒有這個問題,不過還是必須請問一下,針對公托設置的速度太慢,衛福部的政策方向大概怎麼樣?
gazette.blocks[3][0] 邱部長泰源:當然,我們一直在爭取經費……
gazette.blocks[4][0] 楊委員曜:請代理署長回答也可以。
gazette.blocks[5][0] 邱部長泰源:實際上我們也一直在爭取經費,預計113年底會設置……
gazette.blocks[6][0] 楊委員曜:113年?就是今年。
gazette.blocks[7][0] 邱部長泰源:會設555處,可收托1.7萬名兒童,114年會再增加37處,可以再增加1,200名托育量能。
gazette.blocks[8][0] 楊委員曜:也就是說,明年可以收托1萬5,000人?
gazette.blocks[9][0] 邱部長泰源:1萬7,000人加1,200人,大概是1萬8,000人。
gazette.blocks[10][0] 楊委員曜:還要看布建的地區,假如本席的資料沒有錯的話,臺北市和桃園算是最嚴重的地方。因為少子化算是國安層級的問題,所以衛福部必須協助地方政府,把可以做的事情做好。
gazette.blocks[11][0] 邱部長泰源:是的。
gazette.blocks[12][0] 楊委員曜:公托的部分還有另外一個問題,就是不當對待的事件很常發生,所以在擴充量的同時,怎麼兼顧照顧的品質?
gazette.blocks[13][0] 張代理署長美美:委員好,關於照顧,在公托的部分,一個是托嬰中心,一個是公共家園,或者是給保姆帶。第一個,我們當然是要求絕對不能虐待小孩或不當對待。
gazette.blocks[14][0] 楊委員曜:對,當然是這樣。
gazette.blocks[15][0] 張代理署長美美:我們就是加強托育人員的教育訓練,這是一個。第二個,這個職場的同仁是很辛苦的,所以衛福部也向行政院爭取經費,提高他們的待遇,希望讓他們的職場條件比較友善,這是我們第二個做法。第三個,我們也會請縣市同仁加強查訪,不管是平常的查訪以及評鑑,都會去看他們有沒有做好照顧的工作。
gazette.blocks[16][0] 楊委員曜:這三個方向好像都是正確的,就是實施教育訓練,讓他的專業能力提高,提高待遇讓他的情緒好一點,還有查核,這個方向是對的,可是也希望你們能夠落實啦!本席常說不管是政策目標也好、法律也好,不管定的再好,如果落實不了都是白搭啦!
gazette.blocks[16][1] 部長,本席還有一個問題,監察院指出現在大概有176名特殊需求兒少被安置在一般的護理之家和身心障礙機構,不是安置在他應該安置的地方,你們現在要怎麼重新安置這些有特殊需求的兒少,以符合他的最佳利益?
gazette.blocks[17][0] 邱部長泰源:特殊需求的兒少安排在成人機構,這是因為他有特殊需求,我們希望他得到更好的照顧,當然,我們終極的目標就是希望他能夠回家,不管是回自己的原生家庭或者收養家庭,但如果他還是需要留在機構的話,我們也會在長照裡面做一個專區來好好照顧。另外,大家比較擔心的教育部分,我們也會有一個專門負責教育的團隊處理。當然,今天也有委員指教關於時間上的配合,這部分我們也會修正,保障他受教的權利。
gazette.blocks[18][0] 楊委員曜:這些特殊需求的兒少,有的因為情況比較特殊,所以不得不安置在那裡,理論上應該是這樣子嘛!
gazette.blocks[19][0] 邱部長泰源:是的。
gazette.blocks[20][0] 楊委員曜:我們把他安置在一般的護理之家或是身心障礙福利機構,怎麼落實機構裡面的人員對相關兒少的照顧?因為照顧成年人和照顧兒少還是有區隔的嘛!怎麼落實他們的專業?這點還是必須要做好,好不好?
gazette.blocks[21][0] 邱部長泰源:是的。
gazette.blocks[22][0] 楊委員曜:部長,原本本席是上個禮拜二總質詢的時候要說,因為天候的關係改成書面。一樣是醫學中心的問題,因為本席覺得醫學中心的評鑑應該是部長和陳時中政委都在的時候,一起討論比較好,所以本席原本要在總質詢時提問。因為陳時中部長一再承諾,醫學中心一定要有升有降,可是他離職以後,一次評鑑就突然增加三家醫學中心,醫學中心一直增加,健保的支出也會增加,會吧?會不會?醫學中心和區域醫院的給付是不一樣的嘛!對不對?
gazette.blocks[23][0] 邱部長泰源:會增加。
gazette.blocks[24][0] 楊委員曜:健保收的少,但是支出變多,現在大家也一直在討論財源,但你們卻一直在增加醫學中心的數量,就臺灣的人口數,原本的評估是12家,現在已經有22家。今天因為時間的關係,本席不想占用其他同事太多時間,假如你們只升不降,那已經升級的醫學中心,就好好讓他們做醫療機構該做的事,停止他們的評鑑,而不是讓他們浪費一大堆時間做書面資料,這對他們來說沒有意義,因為他們已經升到醫學中心,也不可能再升了。這是臺灣的制度,除了陳時中部長一直堅持會有升有降以外,都是只升不降,那麼又何必浪費時間做評鑑呢?部長覺得如何?
gazette.blocks[25][0] 邱部長泰源:評鑑也是一種要求。當然,我們也希望不要因為評鑑,讓醫院有太多的行政作業啦!
gazette.blocks[26][0] 楊委員曜:不是的,現在是這樣,因為他們已經達到醫學中心的等級……
gazette.blocks[27][0] 邱部長泰源:但是他們也要維持品質,如果不考試的話……
gazette.blocks[28][0] 楊委員曜:但是不管他們的品質如何,我們也不會降低等級嘛!本席現在說的是,醫學中心從來沒有……
gazette.blocks[29][0] 邱部長泰源:也不是沒有降喔!就我的了解,如果分數沒有達到的話,應該是要降啦!
gazette.blocks[30][0] 楊委員曜:沒有!臺灣從來沒有醫學中心被降過等級。部長,你再想一想,因為還有很多同事要質詢,本席不想占用大家的時間,不過你想一想,臺灣在健保財務已經這麼困難的情況之下,醫學中心的家數還一直增加,對健保來說也是一種傷害。醫學中心只升不降,這樣會不會造成醫學中心的怠惰?請部長想一想,我們有機會再討論,謝謝部長,謝謝主席。
gazette.blocks[31][0] 邱部長泰源:好,謝謝。
gazette.blocks[32][0] 主席:謝謝楊委員,謝謝部長。接著請黃國昌委員質詢。
gazette.agenda.page_end 346
gazette.agenda.meet_id 委員會-11-2-26-2
gazette.agenda.speakers[0] 蘇清泉
gazette.agenda.speakers[1] 林月琴
gazette.agenda.speakers[2] 陳昭姿
gazette.agenda.speakers[3] 陳菁徽
gazette.agenda.speakers[4] 廖偉翔
gazette.agenda.speakers[5] 盧縣一
gazette.agenda.speakers[6] 林淑芬
gazette.agenda.speakers[7] 邱鎮軍
gazette.agenda.speakers[8] 王育敏
gazette.agenda.speakers[9] 王正旭
gazette.agenda.speakers[10] 黃秀芳
gazette.agenda.speakers[11] 李坤城
gazette.agenda.speakers[12] 楊曜
gazette.agenda.speakers[13] 黃國昌
gazette.agenda.speakers[14] 鍾佳濱
gazette.agenda.speakers[15] 林楚茵
gazette.agenda.speakers[16] 洪申翰
gazette.agenda.speakers[17] 黃捷
gazette.agenda.speakers[18] 吳春城
gazette.agenda.speakers[19] 洪孟楷
gazette.agenda.speakers[20] 楊瓊瓔
gazette.agenda.speakers[21] 何欣純
gazette.agenda.speakers[22] 林宜瑾
gazette.agenda.speakers[23] 羅智強
gazette.agenda.speakers[24] 張雅琳
gazette.agenda.speakers[25] 涂權吉
gazette.agenda.speakers[26] 陳培瑜
gazette.agenda.speakers[27] 劉建國
gazette.agenda.speakers[28] 陳瑩
gazette.agenda.speakers[29] 林倩綺
gazette.agenda.speakers[30] 張嘉郡
gazette.agenda.page_start 257
gazette.agenda.meetingDate[0] 2024-10-09
gazette.agenda.gazette_id 1138201
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1138201_00006
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第2會期社會福利及衛生環境委員會第2次全體委員會議紀錄
gazette.agenda.content 邀請衛生福利部部長就「我國人工生殖法制化作業進度」、「衛生福利部落實中央政府我國少子 女化對策計畫之成效與未來規劃」及「衛生福利部本月因疏於督導地方評估特殊需求兒少利益所 受監察院糾正之檢討」進行專題報告,並備質詢
gazette.agenda.agenda_id 1138201_00005
IVOD_ID 155340
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/155340
日期 2024-10-09
會議資料.會議代碼 委員會-11-2-26-2
會議資料.屆 11
會議資料.會期 2
會議資料.會次 2
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.標題 第11屆第2會期社會福利及衛生環境委員會第2次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-10-09T12:04:54+08:00
結束時間 2024-10-09T12:15:50+08:00
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette