iVOD / 159680

Field Value
IVOD_ID 159680
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159680
日期 2025-03-27
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-26-4
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 4
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-03-27T10:26:10+08:00
結束時間 2025-03-27T10:36:40+08:00
影片長度 00:10:30
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/ae27c1b40c0db900e5643f3492fd74dc7648dfe0a0275fc51f25d2de176b75bc1c587096f49c00dc5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 盧縣一
委員發言時間 10:26:10 - 10:36:40
會議時間 2025-03-27T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部、勞動部、國家發展委員會、教育部、法務部針對「少子女化衝擊,如何營造友善托育環境」進行專題報告,並備質詢。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 6.08909375
transcript.pyannote[0].end 7.32096875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 8.85659375
transcript.pyannote[1].end 9.53159375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 9.97034375
transcript.pyannote[2].end 10.51034375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 12.88971875
transcript.pyannote[3].end 12.95721875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 16.61909375
transcript.pyannote[4].end 17.07471875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 17.95221875
transcript.pyannote[5].end 19.04909375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[6].start 19.04909375
transcript.pyannote[6].end 19.06596875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 19.06596875
transcript.pyannote[7].end 19.08284375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[8].start 19.57221875
transcript.pyannote[8].end 37.93221875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 37.08846875
transcript.pyannote[9].end 55.22909375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 41.22284375
transcript.pyannote[10].end 41.77971875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[11].start 45.37409375
transcript.pyannote[11].end 45.86346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 55.04346875
transcript.pyannote[12].end 55.60034375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 55.31346875
transcript.pyannote[13].end 57.96284375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 57.74346875
transcript.pyannote[14].end 58.58721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 58.13159375
transcript.pyannote[15].end 68.30721875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[16].start 68.30721875
transcript.pyannote[16].end 68.67846875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 68.32409375
transcript.pyannote[17].end 68.35784375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 68.49284375
transcript.pyannote[18].end 86.92034375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 77.06534375
transcript.pyannote[19].end 77.55471875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 78.28034375
transcript.pyannote[20].end 78.55034375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[21].start 85.77284375
transcript.pyannote[21].end 86.38034375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[22].start 86.78534375
transcript.pyannote[22].end 87.35909375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 87.29159375
transcript.pyannote[23].end 97.04534375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[24].start 93.46784375
transcript.pyannote[24].end 94.37909375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 97.39971875
transcript.pyannote[25].end 103.22159375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 103.66034375
transcript.pyannote[26].end 138.82784375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 134.52471875
transcript.pyannote[27].end 134.86221875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 139.14846875
transcript.pyannote[28].end 150.53909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 149.83034375
transcript.pyannote[29].end 150.20159375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 151.11284375
transcript.pyannote[30].end 158.82471875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 159.16221875
transcript.pyannote[31].end 161.50784375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[32].start 161.94659375
transcript.pyannote[32].end 165.03471875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 165.03471875
transcript.pyannote[33].end 165.05159375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 165.05159375
transcript.pyannote[34].end 165.15284375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 165.15284375
transcript.pyannote[35].end 165.86159375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 165.22034375
transcript.pyannote[36].end 167.02596875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 166.60409375
transcript.pyannote[37].end 183.59721875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 170.65409375
transcript.pyannote[38].end 171.24471875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 175.07534375
transcript.pyannote[39].end 175.59846875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 177.40409375
transcript.pyannote[40].end 178.06221875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[41].start 183.59721875
transcript.pyannote[41].end 183.90096875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 185.26784375
transcript.pyannote[42].end 237.96846875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 218.66346875
transcript.pyannote[43].end 218.96721875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 220.43534375
transcript.pyannote[44].end 220.60409375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 230.45909375
transcript.pyannote[45].end 230.49284375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 230.49284375
transcript.pyannote[46].end 230.81346875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 237.96846875
transcript.pyannote[47].end 238.66034375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 238.89659375
transcript.pyannote[48].end 241.96784375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 241.96784375
transcript.pyannote[49].end 243.11534375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 243.36846875
transcript.pyannote[50].end 243.38534375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 243.38534375
transcript.pyannote[51].end 255.50159375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 255.65346875
transcript.pyannote[52].end 259.36596875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[53].start 259.36596875
transcript.pyannote[53].end 259.58534375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[54].start 259.83846875
transcript.pyannote[54].end 282.06284375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 271.90409375
transcript.pyannote[55].end 273.11909375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 282.18096875
transcript.pyannote[56].end 325.65096875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 326.29221875
transcript.pyannote[57].end 327.37221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 327.72659375
transcript.pyannote[58].end 331.74284375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 332.13096875
transcript.pyannote[59].end 340.65284375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 341.20971875
transcript.pyannote[60].end 344.97284375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 346.72784375
transcript.pyannote[61].end 350.55846875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[62].start 350.99721875
transcript.pyannote[62].end 360.97034375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[63].start 361.05471875
transcript.pyannote[63].end 378.50346875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[64].start 366.87659375
transcript.pyannote[64].end 366.89346875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 374.65596875
transcript.pyannote[65].end 374.68971875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 378.50346875
transcript.pyannote[66].end 383.32971875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[67].start 379.38096875
transcript.pyannote[67].end 379.65096875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 383.86971875
transcript.pyannote[68].end 410.34659375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[69].start 411.62909375
transcript.pyannote[69].end 415.91534375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 414.93659375
transcript.pyannote[70].end 440.78909375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 441.34596875
transcript.pyannote[71].end 442.71284375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 444.43409375
transcript.pyannote[72].end 459.82409375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 445.10909375
transcript.pyannote[73].end 445.17659375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 445.27784375
transcript.pyannote[74].end 445.29471875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 459.82409375
transcript.pyannote[75].end 481.05284375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 481.50846875
transcript.pyannote[76].end 483.24659375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 483.80346875
transcript.pyannote[77].end 486.92534375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 487.61721875
transcript.pyannote[78].end 487.87034375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[79].start 487.87034375
transcript.pyannote[79].end 487.95471875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 487.95471875
transcript.pyannote[80].end 488.07284375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 488.10659375
transcript.pyannote[81].end 488.14034375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[82].start 488.15721875
transcript.pyannote[82].end 493.72596875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 493.59096875
transcript.pyannote[83].end 496.59471875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 496.51034375
transcript.pyannote[84].end 497.30346875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 497.16846875
transcript.pyannote[85].end 529.41659375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 506.87159375
transcript.pyannote[86].end 507.15846875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 529.72034375
transcript.pyannote[87].end 539.40659375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 539.72721875
transcript.pyannote[88].end 559.69034375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[89].start 545.22846875
transcript.pyannote[89].end 545.29596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 560.09534375
transcript.pyannote[90].end 568.90409375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[91].start 570.27096875
transcript.pyannote[91].end 570.35534375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[92].start 570.37221875
transcript.pyannote[92].end 581.25659375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 575.73846875
transcript.pyannote[93].end 575.94096875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 578.33721875
transcript.pyannote[94].end 590.41971875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 588.14159375
transcript.pyannote[95].end 588.19221875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 588.24284375
transcript.pyannote[96].end 588.27659375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[97].start 588.27659375
transcript.pyannote[97].end 588.31034375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 590.53784375
transcript.pyannote[98].end 591.55034375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 592.46159375
transcript.pyannote[99].end 618.60096875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 618.73596875
transcript.pyannote[100].end 626.32971875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 626.43096875
transcript.pyannote[101].end 627.89909375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 628.48971875
transcript.pyannote[102].end 628.86096875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 629.95784375
transcript.pyannote[103].end 630.14346875
transcript.whisperx[0].start 6.25
transcript.whisperx[0].end 6.39
transcript.whisperx[0].text 有請次長
transcript.whisperx[1].start 16.733
transcript.whisperx[1].end 41.203
transcript.whisperx[1].text 市長我們像第一次見面嗎沒有沒有那個包委員我們之前我們到那個一起到那個園民那個區域都非常感那個感佩委員對於這一個我們園民相關的福利的這一個我們之前委員有指示嘛就是在這個園鄉地區我們的醫療部分的一個強化非常感謝委員那麼針對我們園鄉的少子化來做一些我們溝通
transcript.whisperx[2].start 42.043
transcript.whisperx[2].end 68.033
transcript.whisperx[2].text 那現在我們小朋友的那個死亡率還是全國的兩倍那也就是說我們目前看到的困境就是說我們衛生所的一個編制其實很少可以特定的說來要求是小兒科或者是婦產科當然也有一些我們所謂的IDS的合作不過還是沒有辦法解決這個問題所以我們來看一下目前我們的產檢次數有的人是一年可能這次生產只有產檢到五次
transcript.whisperx[3].start 68.753
transcript.whisperx[3].end 95.514
transcript.whisperx[3].text 所以造成我們現在嬰兒死亡率還是你看現在大概第二段的部分看到是9.5平地相似10.3跟都會區的5.8還是有差距也就是說目前我們全國大概是4左右我們原住民還在9.5大概是一倍的量看第二個所以說現在看到我們在產檢的部分現在在努力的是我們一個基金會叫至善基金會在新竹他有提供安心媽媽專車那
transcript.whisperx[4].start 97.495
transcript.whisperx[4].end 112.712
transcript.whisperx[4].text 我們全鄉 我們全國大概有30個原鄉如果每一個鄉有這樣的一個服務的話當然那些媽媽會安心的住在我們的原鄉部落可是常常遇到是沒有沒有這方面的一個所謂的慈善單位那我們國家已經
transcript.whisperx[5].start 113.553
transcript.whisperx[5].end 138.552
transcript.whisperx[5].text 可憐到說需要到慈善單位來幫忙做這樣的事情也就是說我們衛福部還是沒有努力在來解決這個問題那叫不到計程車也就算了如果要出去的話可能就是如果沒有這些基金會的話要自己想辦法下山那像我昨天去復興區那最遠的地方到大溪大概也要一兩個小時的時間那更何況是有一些部落的環境還是不是很好所以
transcript.whisperx[6].start 139.472
transcript.whisperx[6].end 158.307
transcript.whisperx[6].text 幾乎我在部落裡面幾乎沒有看到這些所謂的產戶或者是說即將生產的人所以基本上我在想他們應該都是住在都會區然後我們看下一個我們看平均移民的部分就是小朋友的出生率我大概考你一下目前全世界最低的所謂的新生兒的死亡率是在哪裡
transcript.whisperx[7].start 159.352
transcript.whisperx[7].end 183.302
transcript.whisperx[7].text 新生兒死亡率最低目前如果沒有記錯 是不是丹麥對 日本 是日本就芬蘭 日本 盧森堡這些我們大概都在二左右那我們現在台灣是三左右可是我們曾經是世界上最好的可是我們現在竟然是推不到現在這樣子而且我們原住民還是在六左右我們再看一下
transcript.whisperx[8].start 185.43
transcript.whisperx[8].end 205.178
transcript.whisperx[8].text 不僅是這樣 因為我們平均明明是小大概六七歲左右所以我們可以看所有的一些發生率我們的死亡的時間大概都在你們的歲數的大概六七歲的差距那我為什麼要凸顯這一張其實就像剛才王一鳴委員講的現在少子化沒有專責單位我們原住民也沒有專責單位
transcript.whisperx[9].start 206.238
transcript.whisperx[9].end 234.201
transcript.whisperx[9].text 其實在我們在立法的部分在112年的6月21號就已經通過原住民主健康法在第二條第二項裡面他必須要有專責單位可是已經快要兩年了我們還沒有看到這個單位的出行那我們是希望說他能夠在10級以上不然現在上帝李老的那個科號還是這個科的層級裡面所以你要怎麼來解決所有原住民的這些健康的議題所以就剛剛王委員講的你都沒有準備好你要解決這麼多繁雜
transcript.whisperx[10].start 235.862
transcript.whisperx[10].end 254.891
transcript.whisperx[10].text 很困難的事情你要去找誰來解決是是這個部分我可以聽到一點點的聲音嗎有沒有規劃好非常感謝委員那個長期以來對於我們原鄉原住民的一個關心特別是我想我知道那個土耳其人自己也是醫生所以對於這個部分我想那個見解特別特別特別深刻那我們現在是不是先請那個對來請
transcript.whisperx[11].start 260.333
transcript.whisperx[11].end 281.57
transcript.whisperx[11].text 謝謝委員有關於專責單位在研究法裡面他希望指定一個專責單位目前我們就是努力朝另外新增一個科的方式在處理我們在爭取人種的部分給我們這樣的一個資源也爭取了一年多所以還在持續努力中
transcript.whisperx[12].start 282.23
transcript.whisperx[12].end 309.616
transcript.whisperx[12].text 好 那至少先看到初型讓他們至少一個盼望那麼再看一下目前在推動的這些所謂要提升我們產婦 嬰兒健康措施陸陸續續都有些計畫然後我看一下IDS 育兒專責意識制度還有周產期高風險期我們的產婦的追蹤關懷計畫上面都寫得很好可是我在想第一個IDS即使它就沒有強制規定說我這個一定要小兒科或者是婦產
transcript.whisperx[13].start 311.096
transcript.whisperx[13].end 323.593
transcript.whisperx[13].text 副廠科的一個科別所以基本上來值班的都是原來的在那邊服務的醫師大部分都是內科或者是加一科的醫師所以這個部分其實沒有辦法真正幫忙到所謂以後要解決兒科的問題那幼兒專制的醫師制度
transcript.whisperx[14].start 326.557
transcript.whisperx[14].end 344.29
transcript.whisperx[14].text 我相信啦在所謂的比如說屏東縣好了把小兒科的醫師全部拉進去然後大家來分所謂的照顧比然後可是其實到最後還是落在衛生所的醫生上面所以其實這個幼兒專責醫師制度真的可以解決我們現在的問題嗎OK好來來來我們請那個郁金副市長來講
transcript.whisperx[15].start 351.061
transcript.whisperx[15].end 374.866
transcript.whisperx[15].text 是謝謝委員的詢問委員剛剛所提到的確實也是我們在推動幼兒專責醫師制度計畫的時候非常重要的考量也就是服務人力的充足了所以我們也知道偏鄉的地區很多時候是仰賴衛生所那也不一定都有兒科醫師在那邊所以我們在幼兒專責醫師制度計畫裡面也納入了家庭醫學科的醫師經過一個適當的訓練也可以來協助推動這個計畫
transcript.whisperx[16].start 378.668
transcript.whisperx[16].end 383.104
transcript.whisperx[16].text 對啦我的意思就是說就是還是原來這些人在承接loading嘛因為很多事情都是
transcript.whisperx[17].start 383.922
transcript.whisperx[17].end 409.929
transcript.whisperx[17].text 反覆的在發生 然後這件事情又是新的所以我覺得這件事情是不是應該要長遠的計畫以後你再招收公費生的時候 應該是把兒科的比例用高一點這樣會以後再找人 不會說都找不到人第二個就是我看到你們的所謂的涵蓋率已經到47.9%這個幼兒中可是我想知道說原住民的比例是多少真正照顧到原住民的比例 你大概知道嗎
transcript.whisperx[18].start 413.273
transcript.whisperx[18].end 440.325
transcript.whisperx[18].text 這個資料我們會會後再去做一下確認我們再看那個周產婦高風險產婦這個桌中關懷計畫我看到一二年應該是說他服務了八千九百七十七人可是呢我看到真正服務員罪名三地員罪名是九百零九也就是說只有十分之一然後看了那個經費是四千五百萬這樣平均看來一個產婦的那個所收的補助大概是五千塊你覺得這樣子是合理的嗎
transcript.whisperx[19].start 441.545
transcript.whisperx[19].end 459.558
transcript.whisperx[19].text 還是要再更多報告委員這個部分的話我們會依據就是實際上在收案管理的時候這個產婦的實際的狀況但這個計畫主要是透過協助這個產婦定期來接受產檢然後以及提升健康適能來增加他在孕產期的整個的健康
transcript.whisperx[20].start 459.978
transcript.whisperx[20].end 484.537
transcript.whisperx[20].text 對啦我知道 可是現在上面寫說收案率打129%可是我就看了這個裡面我們的原住民人數只有909所以我希望是不是因為他比較偏遠所以他可能沒有受到應該有的照顧而是比較偏重於在杜惠區因為這邊是8977那實際原住民是只有909是不是這個部分可以再加強雖然說你們已經說收案率已經達到129%
transcript.whisperx[21].start 488.606
transcript.whisperx[21].end 513.064
transcript.whisperx[21].text 這個收案率是相較於就是說地方政府共同訂定的目標值那這個部分我們會再來留意在比例上面我希望原住民可以多一點可以嗎我們再來留意因為時間的關係我就講到一個就是我上個禮拜接觸的一個問題就是罕見疾病的問題因為一個小朋友他大概國小五年級就因為臉皮血送到醫院結果後來我們再問的時候他就說他不屬於罕見疾病
transcript.whisperx[22].start 513.664
transcript.whisperx[22].end 527.476
transcript.whisperx[22].text 那可是ITP所謂的ITP就是我們知道的免疫性就是血小板引起的止斑不過它的一個特效藥其實就是造成他們生活的困境因為一個月的藥費大概是3萬多塊接近4萬塊不過這個家庭剛好
transcript.whisperx[23].start 529.778
transcript.whisperx[23].end 545.314
transcript.whisperx[23].text 比較可憐的是他們剛好是原住民又剛好是六個兄弟姊妹要養就是造成父母親非常大的壓力可是他們要申請罕見是不符合資格申請重道三病也沒有那個條件所以到底要怎麼來解決他們的困境呢
transcript.whisperx[24].start 546.155
transcript.whisperx[24].end 568.673
transcript.whisperx[24].text 所以那我有問當下的那個我們來辦公室討論的時候他說ITP不算罕見可是我看到罕見的罕見疾病的一個所謂的定義歐盟是百萬分之27到36可是這個ITP的發生率是百萬分之50到100也就是說其實它跟罕見疾病的定義其實沒有差很遠所以是不是應該要把它列入考量
transcript.whisperx[25].start 570.625
transcript.whisperx[25].end 591.205
transcript.whisperx[25].text 非常感謝委員跟委員報告因為他現在目前所罹患這個並不是我們公告的罹病事實上是後天免疫性的疾病其實我後來再去看一下所謂的後天其實它是IdiopathicIdiopathic它的兩個意義就是Spontaneous它是自然發生的第二個就是所謂的我看一下
transcript.whisperx[26].start 592.563
transcript.whisperx[26].end 617.002
transcript.whisperx[26].text 所謂的 peculiar to the individual也就是說它是特定對這個病人的所以它並不是所謂的後天它就是spontaneous它怎麼可能是後天所以我就說其實不要說把它變成是所謂的一出生下來就有它本來就是因為它的基因的問題在那個時間區它就發生了嘛所以這個所謂罕見疾病應該是要把它考慮進去因為它的比例上的問題是不是可以從這邊來認定這樣
transcript.whisperx[27].start 618.883
transcript.whisperx[27].end 627.236
transcript.whisperx[27].text 好不好如果以後如果ITP的小朋友的話在照顧他們會造成就不會造成家長很大的負擔謝謝OK感謝委員謝謝