| IVOD_ID |
168578 |
| IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/168578 |
| 日期 |
2026-04-15 |
| 會議資料.會議代碼 |
委員會-11-5-26-6 |
| 會議資料.會議代碼:str |
第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議 |
| 會議資料.屆 |
11 |
| 會議資料.會期 |
5 |
| 會議資料.會次 |
6 |
| 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5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議 |
| 影片種類 |
Clip |
| 開始時間 |
2026-04-15T11:43:18+08:00 |
| 結束時間 |
2026-04-15T11:58:03+08:00 |
| 影片長度 |
00:14:45 |
| 支援功能[0] |
ai-transcript |
| video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/3ec77822e2e6eae38dc5fc15ec99fdb08ea785098ebfecd5e6b800412f8d870b7c3c93a5258e3a4e5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
| 委員名稱 |
陳瑩 |
| 委員發言時間 |
11:43:18 - 11:58:03 |
| 會議時間 |
2026-04-15T09:00:00+08:00 |
| 會議名稱 |
立法院第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部部長、行政院經貿談判辦公室、經濟部、農業部、教育部就「美國貿易代表署發布《2026年各國貿易評估報告》(2026NTE)提及技術性貿易壁壘或食品安全檢驗與動植物防疫檢疫SPS)壁壘之豬肉、牛肉與牛肉產品、β促進劑的最大殘留容許量等各項食農相關產品及技術之要求,我國所承諾之措施、移除產品禁令或取消輸入口岸檢疫程序等,並特就其中開放切片馬鈴薯帶芽(或腐爛或發黴)仍能整批進口與其敦促撤銷基改食品進校園,對我國食品安全造成之衝擊與因應作為」進行專題報告,並備質詢。
邀請衛生福利部、農業部、行政院消費者保護處就「寵物用藥新制上路在即,犬貓及非經濟動物急重症醫療銜接、藥品流向管理、飼主取得可近性與消費權益保障之整體配套」進行專題報告,並備質詢。
【專題報告綜合詢答】) |
| transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[0].start |
6.47721875 |
| transcript.pyannote[0].end |
8.77221875 |
| transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[1].start |
8.90721875 |
| transcript.pyannote[1].end |
9.75096875 |
| transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[2].start |
13.09221875 |
| transcript.pyannote[2].end |
13.71659375 |
| transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[3].start |
13.71659375 |
| transcript.pyannote[3].end |
13.75034375 |
| transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[4].start |
13.96971875 |
| transcript.pyannote[4].end |
15.52221875 |
| transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[5].start |
16.14659375 |
| transcript.pyannote[5].end |
50.36909375 |
| transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[6].start |
50.43659375 |
| transcript.pyannote[6].end |
50.53784375 |
| transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[7].start |
50.53784375 |
| transcript.pyannote[7].end |
50.75721875 |
| transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[8].start |
50.75721875 |
| transcript.pyannote[8].end |
51.21284375 |
| transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[9].start |
51.21284375 |
| transcript.pyannote[9].end |
74.07846875 |
| transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[10].start |
73.25159375 |
| transcript.pyannote[10].end |
73.35284375 |
| transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[11].start |
73.53846875 |
| transcript.pyannote[11].end |
117.71721875 |
| transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[12].start |
118.27409375 |
| transcript.pyannote[12].end |
130.30596875 |
| transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[13].start |
130.27221875 |
| transcript.pyannote[13].end |
130.39034375 |
| transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[14].start |
130.39034375 |
| transcript.pyannote[14].end |
150.60659375 |
| transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[15].start |
150.80909375 |
| transcript.pyannote[15].end |
152.68221875 |
| transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[16].start |
153.17159375 |
| transcript.pyannote[16].end |
158.90909375 |
| transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[17].start |
159.09471875 |
| transcript.pyannote[17].end |
207.66096875 |
| transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[18].start |
207.25596875 |
| transcript.pyannote[18].end |
214.46159375 |
| transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[19].start |
209.26409375 |
| transcript.pyannote[19].end |
209.28096875 |
| transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[20].start |
209.31471875 |
| transcript.pyannote[20].end |
209.34846875 |
| transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[21].start |
209.46659375 |
| transcript.pyannote[21].end |
209.68596875 |
| transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[22].start |
213.80346875 |
| transcript.pyannote[22].end |
217.61721875 |
| transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[23].start |
218.42721875 |
| transcript.pyannote[23].end |
235.11659375 |
| transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[24].start |
235.87596875 |
| transcript.pyannote[24].end |
236.80409375 |
| transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[25].start |
237.25971875 |
| transcript.pyannote[25].end |
256.14284375 |
| transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[26].start |
256.31159375 |
| transcript.pyannote[26].end |
280.44284375 |
| transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[27].start |
280.99971875 |
| transcript.pyannote[27].end |
281.84346875 |
| transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[28].start |
282.68721875 |
| transcript.pyannote[28].end |
322.07346875 |
| transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[29].start |
322.20846875 |
| transcript.pyannote[29].end |
411.25784375 |
| transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[30].start |
410.17784375 |
| transcript.pyannote[30].end |
422.14221875 |
| transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[31].start |
418.93596875 |
| transcript.pyannote[31].end |
420.69096875 |
| transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[32].start |
421.48409375 |
| transcript.pyannote[32].end |
421.75409375 |
| transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[33].start |
421.85534375 |
| transcript.pyannote[33].end |
421.88909375 |
| transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[34].start |
422.24346875 |
| transcript.pyannote[34].end |
426.61409375 |
| transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[35].start |
425.71971875 |
| transcript.pyannote[35].end |
426.17534375 |
| transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[36].start |
426.76596875 |
| transcript.pyannote[36].end |
441.34596875 |
| transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[37].start |
441.78471875 |
| transcript.pyannote[37].end |
472.95284375 |
| transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[38].start |
473.27346875 |
| transcript.pyannote[38].end |
490.35096875 |
| transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[39].start |
490.84034375 |
| transcript.pyannote[39].end |
514.39784375 |
| transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[40].start |
514.41471875 |
| transcript.pyannote[40].end |
514.56659375 |
| transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[41].start |
514.70159375 |
| transcript.pyannote[41].end |
516.37221875 |
| transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[42].start |
516.65909375 |
| transcript.pyannote[42].end |
520.74284375 |
| transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[43].start |
521.53596875 |
| transcript.pyannote[43].end |
534.81659375 |
| transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[44].start |
535.57596875 |
| transcript.pyannote[44].end |
535.84596875 |
| transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[45].start |
535.84596875 |
| transcript.pyannote[45].end |
587.68596875 |
| transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[46].start |
588.29346875 |
| transcript.pyannote[46].end |
588.88409375 |
| transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[47].start |
589.42409375 |
| transcript.pyannote[47].end |
601.28721875 |
| transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[48].start |
601.70909375 |
| transcript.pyannote[48].end |
606.38346875 |
| transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[49].start |
606.78846875 |
| transcript.pyannote[49].end |
607.90221875 |
| transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[50].start |
608.34096875 |
| transcript.pyannote[50].end |
612.37409375 |
| transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[51].start |
612.77909375 |
| transcript.pyannote[51].end |
619.03971875 |
| transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[52].start |
619.79909375 |
| transcript.pyannote[52].end |
620.38971875 |
| transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[53].start |
620.45721875 |
| transcript.pyannote[53].end |
623.41034375 |
| transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[54].start |
624.13596875 |
| transcript.pyannote[54].end |
628.47284375 |
| transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[55].start |
628.89471875 |
| transcript.pyannote[55].end |
641.85471875 |
| transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[56].start |
642.83346875 |
| transcript.pyannote[56].end |
645.12846875 |
| transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[57].start |
645.24659375 |
| transcript.pyannote[57].end |
650.46096875 |
| transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[58].start |
650.69721875 |
| transcript.pyannote[58].end |
654.05534375 |
| transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[59].start |
654.78096875 |
| transcript.pyannote[59].end |
659.86034375 |
| transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[60].start |
660.41721875 |
| transcript.pyannote[60].end |
669.27659375 |
| transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[61].start |
669.71534375 |
| transcript.pyannote[61].end |
672.87096875 |
| transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[62].start |
673.34346875 |
| transcript.pyannote[62].end |
674.91284375 |
| transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[63].start |
675.18284375 |
| transcript.pyannote[63].end |
676.44846875 |
| transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[64].start |
677.02221875 |
| transcript.pyannote[64].end |
679.33409375 |
| transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[65].start |
679.97534375 |
| transcript.pyannote[65].end |
680.65034375 |
| transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[66].start |
681.30846875 |
| transcript.pyannote[66].end |
684.86909375 |
| transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[67].start |
685.27409375 |
| transcript.pyannote[67].end |
701.38971875 |
| transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[68].start |
701.49096875 |
| transcript.pyannote[68].end |
704.74784375 |
| transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[69].start |
705.13596875 |
| transcript.pyannote[69].end |
705.59159375 |
| transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[70].start |
706.28346875 |
| transcript.pyannote[70].end |
714.36659375 |
| transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[71].start |
715.10909375 |
| transcript.pyannote[71].end |
717.55596875 |
| transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[72].start |
718.06221875 |
| transcript.pyannote[72].end |
719.09159375 |
| transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[73].start |
719.56409375 |
| transcript.pyannote[73].end |
721.42034375 |
| transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[74].start |
721.60596875 |
| transcript.pyannote[74].end |
727.27596875 |
| transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[75].start |
727.86659375 |
| transcript.pyannote[75].end |
729.68909375 |
| transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_02 |
| transcript.pyannote[76].start |
729.97596875 |
| transcript.pyannote[76].end |
730.04346875 |
| transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[77].start |
730.33034375 |
| transcript.pyannote[77].end |
732.28784375 |
| transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[78].start |
732.96284375 |
| transcript.pyannote[78].end |
735.34221875 |
| transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[79].start |
735.46034375 |
| transcript.pyannote[79].end |
741.31596875 |
| transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[80].start |
741.48471875 |
| transcript.pyannote[80].end |
765.73409375 |
| transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[81].start |
765.66659375 |
| transcript.pyannote[81].end |
800.14221875 |
| transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[82].start |
766.40909375 |
| transcript.pyannote[82].end |
766.83096875 |
| transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[83].start |
767.64096875 |
| transcript.pyannote[83].end |
768.09659375 |
| transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[84].start |
789.30846875 |
| transcript.pyannote[84].end |
789.67971875 |
| transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[85].start |
801.35721875 |
| transcript.pyannote[85].end |
804.10784375 |
| transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[86].start |
802.55534375 |
| transcript.pyannote[86].end |
807.28034375 |
| transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[87].start |
807.36471875 |
| transcript.pyannote[87].end |
814.84034375 |
| transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[88].start |
815.00909375 |
| transcript.pyannote[88].end |
816.39284375 |
| transcript.pyannote[89].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[89].start |
816.08909375 |
| transcript.pyannote[89].end |
819.73409375 |
| transcript.pyannote[90].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[90].start |
817.30409375 |
| transcript.pyannote[90].end |
817.77659375 |
| transcript.pyannote[91].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[91].start |
819.78471875 |
| transcript.pyannote[91].end |
823.37909375 |
| transcript.pyannote[92].speaker |
SPEAKER_01 |
| transcript.pyannote[92].start |
823.68284375 |
| transcript.pyannote[92].end |
881.19284375 |
| transcript.pyannote[93].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[93].start |
881.19284375 |
| transcript.pyannote[93].end |
884.92221875 |
| transcript.pyannote[94].speaker |
SPEAKER_00 |
| transcript.pyannote[94].start |
885.51284375 |
| transcript.pyannote[94].end |
886.08659375 |
| transcript.whisperx[0].start |
6.913 |
| transcript.whisperx[0].end |
9.675 |
| transcript.whisperx[0].text |
謝謝主席 麻煩請石部長請石部長周委員好部長好我最近有看到一篇中央社的報導是有關於這個個縣市65歲以上超高齡人口的比例那我們從這張簡報的標題 |
| transcript.whisperx[1].start |
29.449 |
| transcript.whisperx[1].end |
47.962 |
| transcript.whisperx[1].text |
台北市的佔比是24.18%是全國第一那乍看之下我們很容易就認為說因為台北市的比例是最高的所以衛福部應該投入的長照資源看起來好像也是應該是最高那我不知道這樣的論點部長認為是不是一個絕對正確的論點 |
| transcript.whisperx[2].start |
52.666 |
| transcript.whisperx[2].end |
72.039 |
| transcript.whisperx[2].text |
因為我們的長照是服務跟著人走所以當然人口數多的地方他相對的分配他的資源就比較多那但是呢我們在有一些計畫在實施上還會考慮到他的財政能力分級而有不同的這個補助的比例所以這個是兩個 |
| transcript.whisperx[3].start |
73.66 |
| transcript.whisperx[3].end |
94.607 |
| transcript.whisperx[3].text |
那我想是這樣子就是很多人看到就是說這些表象的數據是很容易就立刻會被誤導那如果說我們去考慮到縣市別這個人口的平均壽命可能答案就完全不一樣了那我這邊也稍微提一下就是說 |
| transcript.whisperx[4].start |
95.467 |
| transcript.whisperx[4].end |
116.807 |
| transcript.whisperx[4].text |
因為台北它24.18%那台東也人口數這個老人人口數的這個占比也大概21%左右那因為也有可能我是說台北市的比例高於台東那有可能是就是說 |
| transcript.whisperx[5].start |
118.348 |
| transcript.whisperx[5].end |
133.719 |
| transcript.whisperx[5].text |
台北市的這個醫療資源比較豐沛所以長者在各項疾病跟長照上他可以得到的處理是比較優的所以他可能壽命因此就延長那台東一樣就是說他 |
| transcript.whisperx[6].start |
135.461 |
| transcript.whisperx[6].end |
151.941 |
| transcript.whisperx[6].text |
醫療資源相對就平擠了許多那再加上我們那邊工作機會很少所以很多年輕人都跑光光跑到外地去所以造成說我們的比例的換算上其實那個理由原因可能是不太一樣的那我們這張 |
| transcript.whisperx[7].start |
153.263 |
| transcript.whisperx[7].end |
169.296 |
| transcript.whisperx[7].text |
簡報呢是原住民跟全國全體國民的平均壽命的比較那在資料是這個內政部發布的最新的這個112年的數據顯示原住民的平均壽命是73.25那男性是68.73女性呢77.75歲跟我們全國人民的平均壽命是 |
| transcript.whisperx[8].start |
181.306 |
| transcript.whisperx[8].end |
205.076 |
| transcript.whisperx[8].text |
這個80.23比較起來差了將近7年的壽命所以從這個國民平等的這個角度來看的話呢原住民可以享受到政府的長照資源等於少了7年不過還好就是衛福部呢在這個長照2.0的時候呢雖然就是已經有放寬原住民55歲就可以使用這些長照資源這是很不錯的 |
| transcript.whisperx[9].start |
205.936 |
| transcript.whisperx[9].end |
234.573 |
| transcript.whisperx[9].text |
那不過請不要忘記過去委員積極爭取各項在這個園民區會有特別的調整是謝謝部長我想做球給你你又把球做給我了好那就是說我們但是我們不要忘記就是說很多這個健康的問題還是65歲以後他才慢慢顯現出來所以我們還是應該要去關注這個整個縣市層級的資源分配 |
| transcript.whisperx[10].start |
237.736 |
| transcript.whisperx[10].end |
254.81 |
| transcript.whisperx[10].text |
我看到了原住民人口占了超過三分之一的台東縣還有花蓮、屏東這些原住民都比較多的縣市在事實上使用長照獲得給付的比例還是偏低特別是在專業服務上面 |
| transcript.whisperx[11].start |
257.532 |
| transcript.whisperx[11].end |
280.112 |
| transcript.whisperx[11].text |
在113年给付的人数占所有长照服务项目当中是最低的全年不到1500人那我还特别看了这个失智跟失能的服务机构大部分都围绕在台东市的周边其他偏乡地区的部落要使用其实还是很不方便的 |
| transcript.whisperx[12].start |
281.073 |
| transcript.whisperx[12].end |
304.466 |
| transcript.whisperx[12].text |
最近也特別要感謝卓院長對台東鄉親的關心在本月的4日也視察了台東樂齡社福大樓的工程進度也特別謝謝石部長在3月27日的時候有聽取本席跟莊瑞雄委員還有饒縣長對於台東縣財務的支持 |
| transcript.whisperx[13].start |
308.288 |
| transcript.whisperx[13].end |
337.057 |
| transcript.whisperx[13].text |
不知道就是說長照3.0原住民的部分以及這個卓院長的指示在這個衛福部是不是可以稍微說明一下目前的這個相關規劃跟進度好很謝謝委員提醒的就是因為產化法修法之後讓這個台東的這個財力分級呢大幅的躍升從本來是第五級跑到了第四級第一級去了 |
| transcript.whisperx[14].start |
338.238 |
| transcript.whisperx[14].end |
357.495 |
| transcript.whisperx[14].text |
這個落差實在是太大但是我們也了解像委員提到的其實還有很多資源是相對上是缺乏所以我們還是會以中央的資源那麼雖然中央的資源也變少了但是我們願意更多的投入在這個偏鄉特別是台東這樣的一個 |
| transcript.whisperx[15].start |
358.576 |
| transcript.whisperx[15].end |
385.987 |
| transcript.whisperx[15].text |
支援不足的地區所以在各項的補助條件上呢我們都會按照這個舊的比例來給予支持那當然另外也得考慮到地方的特殊性所以在這個部落的部分那麼應該要有有別於一般的這個長照的布點我們也在討論當中比如說在談的這個住宿式的機構我們傳統都是這種 |
| transcript.whisperx[16].start |
387.988 |
| transcript.whisperx[16].end |
410.025 |
| transcript.whisperx[16].text |
區構式的住宿式機構那麼是不是現在有所謂的共生宅那更貼近於部落的需求這個目前我們也在規劃中也會先從這個部落這邊去優先的推動那另外相關的獨居老人的計畫我們也會先針對那麼資源比較不足的地方優先去推動 |
| transcript.whisperx[17].start |
410.365 |
| transcript.whisperx[17].end |
425.559 |
| transcript.whisperx[17].text |
那在這邊也是稍微提醒一下在部落大樓不多所以我不曉得你們的公生宅是都會去可能在大樓裡面那其他其他的可能你們就也要再思考一下那我們回到這個廠商服務機構這個ABC的分部來談 |
| transcript.whisperx[18].start |
427.421 |
| transcript.whisperx[18].end |
441.016 |
| transcript.whisperx[18].text |
本席有發現就是很多A級跟B級的單位他是同時要支持好幾個鄉鎮的這個照護就像這個聖母醫院聖母居家護理所他要 |
| transcript.whisperx[19].start |
441.837 |
| transcript.whisperx[19].end |
461.072 |
| transcript.whisperx[19].text |
涵蓋他服務範圍要涵蓋太馬里鄉大武鄉達仁鄉的居家護理的服務但是他的地址是在台東市事實上就是說其實他距離也是很長範圍也很廣就或許在實施的難度上 |
| transcript.whisperx[20].start |
462.653 |
| transcript.whisperx[20].end |
489.795 |
| transcript.whisperx[20].text |
它會有一些挑戰所以透過遠距的視訊服務還有巡迴式定點的服務就相對很重要了雖然目前我們台東對於主要提供原住民長照服務的這些文件站在數量上有很多的提升當然它的優點就是說它既靈活又便利 |
| transcript.whisperx[21].start |
490.876 |
| transcript.whisperx[21].end |
513.226 |
| transcript.whisperx[21].text |
嗯但是就是說在文件站可以服務的專業項目呢僅僅是比較基礎的這些血壓量測啦還有健康促進等等喔那而且主要他是由這個園民會負責可是長照3.0呢他真正的專業服務其實還是由衛福部這邊在負責 |
| transcript.whisperx[22].start |
514.847 |
| transcript.whisperx[22].end |
534.534 |
| transcript.whisperx[22].text |
那我今天在這裡想要特別提出以下的建議給衛福部就是第一個是希望你們能夠規劃提供這個巡迴服務的資源以台東為事辦的縣市因為你台東做好了你台東長照能做好你其他縣市一定做得好 |
| transcript.whisperx[23].start |
535.857 |
| transcript.whisperx[23].end |
555.732 |
| transcript.whisperx[23].text |
因為利用這個長照台東縣的這個照管中心跟各個A級機構的這個能量來補助設備跟預算巡迴前往各個部落的文件站來提供這個輔具跟居家無障礙環境改善補助申請的這個評估評估與服務以及這個 |
| transcript.whisperx[24].start |
557.293 |
| transcript.whisperx[24].end |
575.464 |
| transcript.whisperx[24].text |
物理與這個職能治療師的居家賦能還有營養諮詢護理指導等等還有針對這個五至八級失能者到載沐浴車糖尿病的逐步照護等等這些長照專業的特殊服務因為我前面講到的這個各個A級的機構當然我們 |
| transcript.whisperx[25].start |
580.227 |
| transcript.whisperx[25].end |
585.512 |
| transcript.whisperx[25].text |
從這個申請 核定這些繁瑣的程序其實我們來看一下這個A級的機構的分布 |
| transcript.whisperx[26].start |
589.517 |
| transcript.whisperx[26].end |
611.552 |
| transcript.whisperx[26].text |
大部分應該都是A級機構在台東來講應該都是醫院醫院在負責那我們看一下這個台東全長一百七十幾公里但是呢這四家A級的機構全部集中在台東市那如果以在這個根深路跟傳廣路為中間 |
| transcript.whisperx[27].start |
612.953 |
| transcript.whisperx[27].end |
641.02 |
| transcript.whisperx[27].text |
三家聖母醫院基督教醫院還有這個台東部立醫院大概車程五分鐘那馬街在過去一點車程八分鐘左右八到十分鐘左右所以四個A級機構在全場一百七十幾公里的台東呢全部集中在台東市所以當然在這些在這些專業的服務上整個申請到執行核定執行 |
| transcript.whisperx[28].start |
642.867 |
| transcript.whisperx[28].end |
659.31 |
| transcript.whisperx[28].text |
整個這個程序就是服務很集中地理很分散加起來等於就是延遲作業然後甚至在這過程當中還有很多長者是放棄的所以特別所以這個巡迴的服務就很重要了 |
| transcript.whisperx[29].start |
660.475 |
| transcript.whisperx[29].end |
678.873 |
| transcript.whisperx[29].text |
那再來我看了就是依據你們行政院核定的這個長照10年計劃3.0未來文件站它你們規劃是要把它升級強化這個長照資源互助網長照資源互助網這樣子的一個概念 |
| transcript.whisperx[30].start |
681.374 |
| transcript.whisperx[30].end |
705.261 |
| transcript.whisperx[30].text |
看起來就是說我是建議說讓文件站可以跟這個長照管理中心來連線然後遠端提供健康醫療照護等等的諮詢服務以及這個協調交通服務居家服務喘息服務等等這些文件站過去都沒有辦法提供的服務那 |
| transcript.whisperx[31].start |
706.862 |
| transcript.whisperx[31].end |
713.806 |
| transcript.whisperx[31].text |
另外就是說因為這個服務的項目增加了可是文件站的照服員 |
| transcript.whisperx[32].start |
715.168 |
| transcript.whisperx[32].end |
741.008 |
| transcript.whisperx[32].text |
他的薪水也大概就是三萬多那這個部分因為他們的工作量項目會增加所以是不是在薪水的部分也一併希望能夠來做調整這個部分不曉得部長看法怎麼樣因為至少起碼可以跟長照機構服務員的薪水四萬五到七萬這個差距不要那麼大 |
| transcript.whisperx[33].start |
742.75 |
| transcript.whisperx[33].end |
765.445 |
| transcript.whisperx[33].text |
謝謝委員提出這樣的建議就是以這個巡迴服務跟遠距服務來補在地資源的不足這個方向上我們覺得非常支持所以我們再到委員辦公室詳細的討論那麼以台東我們來示範把這些文件站充分的利用 |
| transcript.whisperx[34].start |
766.205 |
| transcript.whisperx[34].end |
789.523 |
| transcript.whisperx[34].text |
請你們提早來規劃那因為平常文件站的照服員其實他們就是說因為大家都知道到市區去這個醫院的距離很遙遠所以有時候他們還要在工作之餘要額外帶長者去市區去看病有時候還要去幫他們取藥很多然後甚至颱風天他們都還要主動一個一個去檢查 |
| transcript.whisperx[35].start |
790.444 |
| transcript.whisperx[35].end |
817.993 |
| transcript.whisperx[35].text |
那現在這個問題在於就是說我想請問就是說這個文件案照服員在一般這樣認知上是可以領加班費的嗎如果額外增加的工作如果他是勞基法的適用人員當然就是可以好那我想請問一下在總預算在他們的整個預算編列上有加班費這個項目嗎這個我要了解一下對所以要請你們了解一下 |
| transcript.whisperx[36].start |
820.796 |
| transcript.whisperx[36].end |
832.372 |
| transcript.whisperx[36].text |
那希望部長可以就是說可以體會本席今天質詢的用意那我們不要表面上被這個數據所誤導那很多原住民的長者他沒有獲得這個 |
| transcript.whisperx[37].start |
834.295 |
| transcript.whisperx[37].end |
852.254 |
| transcript.whisperx[37].text |
到就是沒有獲得政府服務跟補助的資訊喔那甚至有需求呢其實也是不知道要怎麼申請那地方政府的人力跟物力其實都很有限所以更需要中央政府好特別很細心好主動的去這個去體諒好所以希望這個 |
| transcript.whisperx[38].start |
855.917 |
| transcript.whisperx[38].end |
883.238 |
| transcript.whisperx[38].text |
部長可以跟衛福部的這些官員們可以聽進去然後而且真的把資源投入進去那我們的思考就從台東開始因為它的它就是最長然後最善然後長照最困難做好的地方所以我才會說你如果台東做得好那我們整個台灣長照一定做得好好謝謝好謝謝謝謝委員我們來努力 |
| transcript.whisperx[39].start |
883.639 |
| transcript.whisperx[39].end |
883.739 |
| transcript.whisperx[39].text |
謝謝陳穎薇的諮詢 |