| IVOD_ID |
165874 |
| IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/165874 |
| 日期 |
2025-11-26 |
| 會議資料.會議代碼 |
委員會-11-4-26-13 |
| 會議資料.會議代碼:str |
第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第13次全體委員會議 |
| 會議資料.屆 |
11 |
| 會議資料.會期 |
4 |
| 會議資料.會次 |
13 |
| 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4會期社會福利及衛生環境委員會第13次全體委員會議 |
| 影片種類 |
Clip |
| 開始時間 |
2025-11-26T11:34:11+08:00 |
| 結束時間 |
2025-11-26T11:42:39+08:00 |
| 影片長度 |
00:08:28 |
| 支援功能[0] |
ai-transcript |
| video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/f5b16bee5fdcc5c14f1b24447e9212fbba7bab90aa47d99979564efc6fe1044b8ee3f4945d85144e5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
| 委員名稱 |
盧縣一 |
| 委員發言時間 |
11:34:11 - 11:42:39 |
| 會議時間 |
2025-11-26T09:00:00+08:00 |
| 會議名稱 |
立法院第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第13次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部部長、財政部及環境部就「蘇丹紅化學原料竄臺,政府如何強化進口把關及後市場查驗,以維護國人健康安全」進行專題報告,並備質詢。
邀請衛生福利部部長、司法院、法務部、勞動部及內政部警政署就「國內醫師、護理人力需求及分布暨防止醫療暴力措施及改善情形」進行專題報告,並備質詢。
(討論事項)
審查
一、委員柯志恩等17人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
二、委員林月琴等17人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
三、委員王育敏等16人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
四、委員顏寬恒等17人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
五、委員萬美玲等16人擬具「醫療法第一百零六條條文修正草案」案。
六、委員顏寬恒等16人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
七、委員邱若華等17人擬具「醫療法第一百零六條條文修正草案」案。
八、委員陳菁徽等17人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
九、委員魯明哲等18人擬具「醫療法第一百零六條條文修正草案」案。
十、委員王鴻薇等20人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
十一、委員林淑芬等25人擬具「醫療法增訂第一百條之一條文草案」案。
十二、委員盧縣一等16人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
十三、委員羅廷瑋等21人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
十四、委員廖偉翔等17人擬具「醫療法第二十四條及第一百零六條條文修正草案」案。
【第十四案,如經復議,則不予審查】【專題報告及討論事項綜合詢答,討論事項僅詢答】) |
| transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[0].start |
5.61659375 |
| transcript.pyannote[0].end |
6.81471875 |
| transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[1].start |
6.91596875 |
| transcript.pyannote[1].end |
7.86096875 |
| transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[2].start |
11.50596875 |
| transcript.pyannote[2].end |
12.88971875 |
| transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[3].start |
13.31159375 |
| transcript.pyannote[3].end |
15.25221875 |
| transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[4].start |
15.47159375 |
| transcript.pyannote[4].end |
19.67346875 |
| transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[5].start |
19.97721875 |
| transcript.pyannote[5].end |
23.45346875 |
| transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[6].start |
23.72346875 |
| transcript.pyannote[6].end |
25.32659375 |
| transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[7].start |
26.15346875 |
| transcript.pyannote[7].end |
29.37659375 |
| transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[8].start |
29.42721875 |
| transcript.pyannote[8].end |
30.67596875 |
| transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[9].start |
31.53659375 |
| transcript.pyannote[9].end |
31.85721875 |
| transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[10].start |
32.27909375 |
| transcript.pyannote[10].end |
35.62034375 |
| transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[11].start |
36.14346875 |
| transcript.pyannote[11].end |
37.96596875 |
| transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[12].start |
38.67471875 |
| transcript.pyannote[12].end |
39.82221875 |
| transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[13].start |
40.09221875 |
| transcript.pyannote[13].end |
41.27346875 |
| transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[14].start |
41.59409375 |
| transcript.pyannote[14].end |
43.48409375 |
| transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[15].start |
43.61909375 |
| transcript.pyannote[15].end |
43.63596875 |
| transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[16].start |
43.63596875 |
| transcript.pyannote[16].end |
44.10846875 |
| transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[17].start |
43.77096875 |
| transcript.pyannote[17].end |
44.00721875 |
| transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[18].start |
44.10846875 |
| transcript.pyannote[18].end |
44.49659375 |
| transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[19].start |
44.58096875 |
| transcript.pyannote[19].end |
44.59784375 |
| transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[20].start |
44.59784375 |
| transcript.pyannote[20].end |
44.90159375 |
| transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[21].start |
44.90159375 |
| transcript.pyannote[21].end |
46.06596875 |
| transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[22].start |
46.43721875 |
| transcript.pyannote[22].end |
51.56721875 |
| transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[23].start |
52.22534375 |
| transcript.pyannote[23].end |
56.76471875 |
| transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[24].start |
57.47346875 |
| transcript.pyannote[24].end |
62.24909375 |
| transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[25].start |
60.17346875 |
| transcript.pyannote[25].end |
60.44346875 |
| transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[26].start |
61.57409375 |
| transcript.pyannote[26].end |
63.85221875 |
| transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[27].start |
64.32471875 |
| transcript.pyannote[27].end |
65.03346875 |
| transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[28].start |
64.91534375 |
| transcript.pyannote[28].end |
66.26534375 |
| transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[29].start |
66.68721875 |
| transcript.pyannote[29].end |
71.34471875 |
| transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[30].start |
68.61096875 |
| transcript.pyannote[30].end |
76.06971875 |
| transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[31].start |
74.28096875 |
| transcript.pyannote[31].end |
74.46659375 |
| transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[32].start |
75.12471875 |
| transcript.pyannote[32].end |
111.03471875 |
| transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[33].start |
82.24596875 |
| transcript.pyannote[33].end |
82.88721875 |
| transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[34].start |
94.61534375 |
| transcript.pyannote[34].end |
94.63221875 |
| transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[35].start |
94.75034375 |
| transcript.pyannote[35].end |
94.83471875 |
| transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[36].start |
109.92096875 |
| transcript.pyannote[36].end |
110.03909375 |
| transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[37].start |
110.12346875 |
| transcript.pyannote[37].end |
110.30909375 |
| transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[38].start |
111.30471875 |
| transcript.pyannote[38].end |
121.39596875 |
| transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[39].start |
121.48034375 |
| transcript.pyannote[39].end |
123.60659375 |
| transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[40].start |
123.96096875 |
| transcript.pyannote[40].end |
125.83409375 |
| transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[41].start |
126.05346875 |
| transcript.pyannote[41].end |
127.94346875 |
| transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[42].start |
127.52159375 |
| transcript.pyannote[42].end |
127.92659375 |
| transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[43].start |
128.14596875 |
| transcript.pyannote[43].end |
132.34784375 |
| transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[44].start |
132.46596875 |
| transcript.pyannote[44].end |
138.03471875 |
| transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[45].start |
133.44471875 |
| transcript.pyannote[45].end |
133.74846875 |
| transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[46].start |
134.79471875 |
| transcript.pyannote[46].end |
135.28409375 |
| transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[47].start |
138.06846875 |
| transcript.pyannote[47].end |
139.92471875 |
| transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[48].start |
139.97534375 |
| transcript.pyannote[48].end |
182.93909375 |
| transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[49].start |
147.99096875 |
| transcript.pyannote[49].end |
148.32846875 |
| transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[50].start |
183.44534375 |
| transcript.pyannote[50].end |
217.88721875 |
| transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[51].start |
218.27534375 |
| transcript.pyannote[51].end |
219.13596875 |
| transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[52].start |
219.64221875 |
| transcript.pyannote[52].end |
260.31096875 |
| transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[53].start |
260.42909375 |
| transcript.pyannote[53].end |
269.82846875 |
| transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[54].start |
260.69909375 |
| transcript.pyannote[54].end |
260.78346875 |
| transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[55].start |
270.06471875 |
| transcript.pyannote[55].end |
290.12909375 |
| transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[56].start |
276.98346875 |
| transcript.pyannote[56].end |
277.05096875 |
| transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[57].start |
277.23659375 |
| transcript.pyannote[57].end |
277.35471875 |
| transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[58].start |
290.48346875 |
| transcript.pyannote[58].end |
294.68534375 |
| transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[59].start |
294.95534375 |
| transcript.pyannote[59].end |
296.50784375 |
| transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[60].start |
297.09846875 |
| transcript.pyannote[60].end |
300.03471875 |
| transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[61].start |
300.37221875 |
| transcript.pyannote[61].end |
312.79221875 |
| transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[62].start |
306.26159375 |
| transcript.pyannote[62].end |
306.36284375 |
| transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[63].start |
313.19721875 |
| transcript.pyannote[63].end |
316.26846875 |
| transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[64].start |
316.57221875 |
| transcript.pyannote[64].end |
324.97596875 |
| transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[65].start |
325.24596875 |
| transcript.pyannote[65].end |
329.14409375 |
| transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[66].start |
329.71784375 |
| transcript.pyannote[66].end |
334.44284375 |
| transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[67].start |
335.06721875 |
| transcript.pyannote[67].end |
384.84846875 |
| transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[68].start |
384.89909375 |
| transcript.pyannote[68].end |
406.49909375 |
| transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[69].start |
406.87034375 |
| transcript.pyannote[69].end |
444.14721875 |
| transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[70].start |
422.31096875 |
| transcript.pyannote[70].end |
422.63159375 |
| transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[71].start |
436.70534375 |
| transcript.pyannote[71].end |
437.14409375 |
| transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[72].start |
442.93221875 |
| transcript.pyannote[72].end |
458.89596875 |
| transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[73].start |
450.47534375 |
| transcript.pyannote[73].end |
450.91409375 |
| transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[74].start |
453.15846875 |
| transcript.pyannote[74].end |
453.61409375 |
| transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[75].start |
454.69409375 |
| transcript.pyannote[75].end |
455.18346875 |
| transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[76].start |
459.21659375 |
| transcript.pyannote[76].end |
462.18659375 |
| transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[77].start |
462.42284375 |
| transcript.pyannote[77].end |
470.16846875 |
| transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[78].start |
466.89471875 |
| transcript.pyannote[78].end |
467.26596875 |
| transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[79].start |
469.67909375 |
| transcript.pyannote[79].end |
478.40346875 |
| transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[80].start |
478.11659375 |
| transcript.pyannote[80].end |
484.69784375 |
| transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[81].start |
485.05221875 |
| transcript.pyannote[81].end |
499.78409375 |
| transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[82].start |
488.20784375 |
| transcript.pyannote[82].end |
488.49471875 |
| transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[83].start |
497.75909375 |
| transcript.pyannote[83].end |
502.19721875 |
| transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[84].start |
502.19721875 |
| transcript.pyannote[84].end |
504.67784375 |
| transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[85].start |
502.24784375 |
| transcript.pyannote[85].end |
502.26471875 |
| transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[86].start |
502.48409375 |
| transcript.pyannote[86].end |
502.95659375 |
| transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[87].start |
505.87596875 |
| transcript.pyannote[87].end |
506.97284375 |
| transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[88].start |
506.97284375 |
| transcript.pyannote[88].end |
508.76159375 |
| transcript.whisperx[0].start |
5.803 |
| transcript.whisperx[0].end |
29.097 |
| transcript.whisperx[0].text |
主席有請部長 請時部長那你我都是醫護人員那我覺得我們常常面對那個醫療的暴力那我想請問一下你認為大概有多少%的醫生曾經受過各種形式的暴力這個我沒有資料沒有概念我們國內有資料嗎 |
| transcript.whisperx[1].start |
32.335 |
| transcript.whisperx[1].end |
51.289 |
| transcript.whisperx[1].text |
沒有我看到韓國的資料在2016年的資料是很可怕是96.596.5的醫生致訴有受到各種形式的暴力這麼高對其實部長大概知道說這些暴力的最主要的來源大概會是什麼 |
| transcript.whisperx[2].start |
52.407 |
| transcript.whisperx[2].end |
63.504 |
| transcript.whisperx[2].text |
他有好幾個樣態啦那最長的當然是來自於這個這個病人或家屬啦他的那個個人的我的意思是說他的源頭是什麼 |
| transcript.whisperx[3].start |
64.966 |
| transcript.whisperx[3].end |
86.559 |
| transcript.whisperx[3].text |
大概大概就是所谓的不满意治疗的结果或者是他本身他有一些精神状态或者是酒饮酒药饮的也有根据刚刚那篇报道也就是说大概86.4%是源自于医疗的过程他不满意或者是他的一些比如说等候或这些事情 |
| transcript.whisperx[4].start |
87.159 |
| transcript.whisperx[4].end |
109.709 |
| transcript.whisperx[4].text |
那其实我们今天要讲的就是因为面对这些事情的时候你这些接触的人的层面是到底是有多少那我后来查了资料日本没有专法韩国也没有专法台湾当然也没有所以我们才会针对这个医疗法第24跟106条做修正那我刚看了就是英国的大概2018年他有出了所谓的专法 |
| transcript.whisperx[5].start |
110.229 |
| transcript.whisperx[5].end |
127.697 |
| transcript.whisperx[5].text |
那就是說對Emergency Worker Assault的一個專法在2018年的時候結果呢他這個Emergency Worker的那個定義呢就有十種人你看看一下醫療人員只不過是在第十種而已那前面九種都是關於比如說警官啊或者是 |
| transcript.whisperx[6].start |
128.217 |
| transcript.whisperx[6].end |
144.114 |
| transcript.whisperx[6].text |
警卓啊一些就是会约束他的人啊或者是监狱检索管理这些只要面对紧急状况会去处理这些面对面的这些事情的人都应该列入医疗暴力的这个 |
| transcript.whisperx[7].start |
145.095 |
| transcript.whisperx[7].end |
163.677 |
| transcript.whisperx[7].text |
範圍裡面這是我們台灣目前沒有去考慮的這個層面所以希望以後我們在立法例的時候可能這些部分還是要不僅是加驗或者是說他的罰金這些我是覺得那都是其次可是你要保護的是哪些人我覺得還是要匡列起來然後還有我們就是通報跟處理機制的一個部分 |
| transcript.whisperx[8].start |
164.298 |
| transcript.whisperx[8].end |
182.79 |
| transcript.whisperx[8].text |
因為我覺得我們是不是有一個管道可以很迅速的來處理這件事情我們的地檢這邊有相當配合的人力嗎那我們2025年4月9號看到日本的明星他攻擊了護理人員他的下場是什麼呢就是直接羈押那我們台灣有沒有可能是 |
| transcript.whisperx[9].start |
184.371 |
| transcript.whisperx[9].end |
198.57 |
| transcript.whisperx[9].text |
走这个方向因为你只有这样你可以嚇阻病人也可以保护我们的医护人员我就直接加了一个他的一个诉求我觉得这个部分应该也可以考虑进去讲到这个那我想说 |
| transcript.whisperx[10].start |
199.571 |
| transcript.whisperx[10].end |
215.821 |
| transcript.whisperx[10].text |
我們就講到我們現在偏鄉好了因為這個大家都有講過了那我一直在講IDS那個支付機制還有我們的醫護人員當然在偏鄉很難去做增加或者是去馬上去把它培養出來這些人力所以我們常常是要去 |
| transcript.whisperx[11].start |
216.381 |
| transcript.whisperx[11].end |
238.059 |
| transcript.whisperx[11].text |
替我们偏乡的人力说那IDS已经那么多年我91年到春日卫生所你看我从进去到离开的时候IDS的费用其实完全没有调整过那我们看到一些大饼比如说二期偏乡计划几十亿七十亿进去你说真正有对我们的我们这个 |
| transcript.whisperx[12].start |
239.019 |
| transcript.whisperx[12].end |
259.573 |
| transcript.whisperx[12].text |
是實際在工作的人有幫忙嗎然後我們先看到這個醫療偏鄉的需求我們看到補助延遲這個補助延遲這個我覺得我們在護理人員他有一個專門在做我們車馬費補助的這個其實這個我覺得對護理人員造成很大的一個loading因為他要收集所有各部落的單據 |
| transcript.whisperx[13].start |
260.754 |
| transcript.whisperx[13].end |
289.926 |
| transcript.whisperx[13].text |
比如说他到平基看他就要去算他到几公里他要当一个算法然后呢他一个一户一户去收收集了以后一张一张凭证那结果几十万的凭证这么厚然后我们主任也要给一个盖你不觉得这个是旷日废死的事情已经是现在是AI的时代了我觉得这种补助的东西我觉得应该是可以找一个窗口做我们智慧型的改变而不是一而再再而三做重复的事情然后当机不见还要叫家属再去医院拿 |
| transcript.whisperx[14].start |
290.546 |
| transcript.whisperx[14].end |
312.502 |
| transcript.whisperx[14].text |
我觉得这个部分是最让人诟病的那下一个我们看一下我们的那个护理人员就是我们常常在讲说能不能帮他们提供一些比如说他们想要留任的一个想法因为护理人员他要做什么呢他比如说他要做行政还要做防疫还要做防癌还要做医疗 |
| transcript.whisperx[15].start |
313.263 |
| transcript.whisperx[15].end |
334.274 |
| transcript.whisperx[15].text |
那這些人其實都是重複的這些人可是我們的衛生所其實是從日據時代一直沿用到現在然後我們那時候可能剛光復的時候是用村裡別來就是聘用我們的護理人員結果會造成比如說林洛鄉 返山鄉只有三個村的時候整個衛生所的人力正式編制只有五個人 |
| transcript.whisperx[16].start |
335.114 |
| transcript.whisperx[16].end |
349.887 |
| transcript.whisperx[16].text |
那你他的人口明明就非常多可能超過幾萬可是林靜香可能只有只有幾千人可是他的村莊比較多結果他的邊子就有20人那你說20人跟5個人做的工作是一樣甚至是5個人做的工作是非常的多 |
| transcript.whisperx[17].start |
350.387 |
| transcript.whisperx[17].end |
376.144 |
| transcript.whisperx[17].text |
所以我在想說衛生所的編制它為什麼沒有辦法因為人口或者是說用零理我們用零來去做而不是實際以村莊來弄甚至在偏鄉你可以用公里數比如說這個衛生所是距離衛生所最遠的這樣合理可以有兩個護士來照顧這個村莊所以我一直在想說你要怎麼把我們偏鄉的這些醫療的 |
| transcript.whisperx[18].start |
377.105 |
| transcript.whisperx[18].end |
403.606 |
| transcript.whisperx[18].text |
人力補足我是覺得這個從那個制度上面我覺得部長應該要去體會或者是去考量這件事情好謝謝委員關心到這個偏鄉的人力我先簡單的回應第一個就是說IDS的部分確實那個行政程序上怎麼去簡化我們把它我們最近也都在推一化智慧化我們會把它納入在這個下一下一波的這個簡化來處理 |
| transcript.whisperx[19].start |
407.329 |
| transcript.whisperx[19].end |
434.55 |
| transcript.whisperx[19].text |
讓這個行政量可以下降那第二個這個給付的部分是這樣雖然說我們在IDS的給付是有加成也有保障點值的做法但是確實是應該還是要再調整所以我們現在也把那個預算這個健保裡面的那個偏鄉的預算從過去一年的9億明年會增加到14億那一方面IDS然後再導入這個遠距醫療來協助 |
| transcript.whisperx[20].start |
436.671 |
| transcript.whisperx[20].end |
458.566 |
| transcript.whisperx[20].text |
至於說這個我們增加之後的預算有沒有到這個人員的口袋裡面那才是重點所以退休的醫師如果要投入偏鄉的話你的那個鼓勵的一個作為我們也是沒有看到你有這樣的想法可是還沒有一個應該實際的他們應該可以獲得的一些待遇我們沒有看到那最後一個就是我們看到醫療的那個就是 |
| transcript.whisperx[21].start |
459.666 |
| transcript.whisperx[21].end |
482.36 |
| transcript.whisperx[21].text |
現在看到急診室說很像每個案件可以多少%可是你說真正會到醫師跟護理人員的那個比例我們就沒有看到我們會來著重說我們調高給負之後那多少比例要到這個人員的然後最後一個問題就是護理人員他說那個跨科資源這個問題這個問題有在解決嗎 |
| transcript.whisperx[22].start |
485.1 |
| transcript.whisperx[22].end |
507.531 |
| transcript.whisperx[22].text |
跨科資源因為護理界有不同的聲音啦有些是希望不要定這個跨科資源的這些原則但是有些又希望定所以這個護理界的這個聲音有不同那當然通常都是從一個想法就是希望不要再增加他們的loading好謝謝好謝謝盧委員謝謝部長 |