iVOD / 169636

Field Value
IVOD_ID 169636
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/169636
日期 2026-05-26
會議資料.會議代碼 院會-11-5-11
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期第11次會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 5
會議資料.會次 11
會議資料.種類 院會
會議資料.標題 第11屆第5會期第11次會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-05-26T10:48:46+08:00
結束時間 2026-05-26T11:04:46+08:00
影片長度 00:16:00
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/4826035ccdf778d3d2b3f39dc40a2b4a86b99ac3399365e151b5e8c542c4931f5de5def0959499e85ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 伍麗華Saidhai Tahovecahe
委員發言時間 10:48:46 - 11:04:46
會議時間 2026-05-26T09:00:00+08:00
會議名稱 第11屆第5會期第11次會議(事由:一、討論事項:本院國民黨黨團、台灣民眾黨黨團,建請院會作成決議:「邀請行政院院長應即率同大陸委員會、國防部、外交部及經濟部等相關部會首長就『川習會後台美與兩岸局勢變局、國安戰略、外交困境、經貿衝擊等之因應對策』進行專案報告並備質詢。」是否有當?請公決案等2案。二、對行政院院長提出施政方針及施政報告繼續質詢。三、5月22日上午9時至10時為國是論壇時間。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[0].start 15.82596875
transcript.pyannote[0].end 16.85534375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1].start 17.41221875
transcript.pyannote[1].end 18.62721875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 18.76221875
transcript.pyannote[2].end 20.04471875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 30.43971875
transcript.pyannote[3].end 31.03034375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[4].start 31.45221875
transcript.pyannote[4].end 32.12721875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[5].start 33.02159375
transcript.pyannote[5].end 34.54034375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[6].start 34.81034375
transcript.pyannote[6].end 40.32846875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[7].start 40.71659375
transcript.pyannote[7].end 42.65721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[8].start 43.21409375
transcript.pyannote[8].end 44.27721875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[9].start 44.68221875
transcript.pyannote[9].end 50.97659375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 51.48284375
transcript.pyannote[10].end 54.58784375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[11].start 55.12784375
transcript.pyannote[11].end 60.76409375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 61.20284375
transcript.pyannote[12].end 65.20221875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[13].start 65.84346875
transcript.pyannote[13].end 75.29346875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 75.47909375
transcript.pyannote[14].end 78.55034375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[15].start 78.92159375
transcript.pyannote[15].end 81.31784375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 81.55409375
transcript.pyannote[16].end 83.86596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 84.35534375
transcript.pyannote[17].end 89.14784375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 89.55284375
transcript.pyannote[18].end 94.12596875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[19].start 94.54784375
transcript.pyannote[19].end 98.34471875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[20].start 98.68221875
transcript.pyannote[20].end 106.39409375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[21].start 106.64721875
transcript.pyannote[21].end 107.67659375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[22].start 108.40221875
transcript.pyannote[22].end 125.05784375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[23].start 125.19284375
transcript.pyannote[23].end 127.62284375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[24].start 127.97721875
transcript.pyannote[24].end 129.37784375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[25].start 129.64784375
transcript.pyannote[25].end 140.48159375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[26].start 140.97096875
transcript.pyannote[26].end 141.76409375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[27].start 141.89909375
transcript.pyannote[27].end 151.46721875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[28].start 151.73721875
transcript.pyannote[28].end 152.51346875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 152.98596875
transcript.pyannote[29].end 162.65534375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 163.16159375
transcript.pyannote[30].end 164.93346875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 165.76034375
transcript.pyannote[31].end 168.49409375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[32].start 169.18596875
transcript.pyannote[32].end 175.91909375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[33].start 176.57721875
transcript.pyannote[33].end 194.68409375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 194.98784375
transcript.pyannote[34].end 198.34596875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[35].start 198.70034375
transcript.pyannote[35].end 207.54284375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 208.11659375
transcript.pyannote[36].end 211.28909375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 211.67721875
transcript.pyannote[37].end 213.60096875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 214.42784375
transcript.pyannote[38].end 230.03721875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 230.27346875
transcript.pyannote[39].end 232.66971875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 232.92284375
transcript.pyannote[40].end 241.14096875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 233.95221875
transcript.pyannote[41].end 233.96909375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 236.04471875
transcript.pyannote[42].end 236.36534375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 236.78721875
transcript.pyannote[43].end 237.10784375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[44].start 241.41096875
transcript.pyannote[44].end 251.14784375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 251.14784375
transcript.pyannote[45].end 251.55284375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 251.31659375
transcript.pyannote[46].end 276.61221875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 277.05096875
transcript.pyannote[47].end 278.77221875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[48].start 278.82284375
transcript.pyannote[48].end 284.03721875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 284.47596875
transcript.pyannote[49].end 293.08221875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 293.30159375
transcript.pyannote[50].end 298.66784375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 299.03909375
transcript.pyannote[51].end 300.64221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 301.14846875
transcript.pyannote[52].end 312.85971875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[53].start 313.33221875
transcript.pyannote[53].end 347.74034375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 348.24659375
transcript.pyannote[54].end 351.23346875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 351.55409375
transcript.pyannote[55].end 353.57909375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 353.78159375
transcript.pyannote[56].end 354.64221875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 354.87846875
transcript.pyannote[57].end 355.72221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 356.26221875
transcript.pyannote[58].end 356.90346875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 357.27471875
transcript.pyannote[59].end 357.96659375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 358.37159375
transcript.pyannote[60].end 360.00846875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 360.26159375
transcript.pyannote[61].end 361.20659375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 361.47659375
transcript.pyannote[62].end 362.23596875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 362.53971875
transcript.pyannote[63].end 365.98221875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 366.28596875
transcript.pyannote[64].end 368.26034375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 368.54721875
transcript.pyannote[65].end 372.74909375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 372.86721875
transcript.pyannote[66].end 374.41971875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 375.04409375
transcript.pyannote[67].end 377.89596875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 378.11534375
transcript.pyannote[68].end 379.00971875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 379.34721875
transcript.pyannote[69].end 381.45659375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 381.97971875
transcript.pyannote[70].end 383.76846875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 384.12284375
transcript.pyannote[71].end 385.38846875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 385.75971875
transcript.pyannote[72].end 396.22221875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 394.12971875
transcript.pyannote[73].end 394.45034375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 394.68659375
transcript.pyannote[74].end 398.53409375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 398.80409375
transcript.pyannote[75].end 400.55909375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[76].start 401.08221875
transcript.pyannote[76].end 403.12409375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[77].start 403.73159375
transcript.pyannote[77].end 406.04346875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 406.43159375
transcript.pyannote[78].end 410.43096875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 410.92034375
transcript.pyannote[79].end 411.81471875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 411.22409375
transcript.pyannote[80].end 412.28721875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[81].start 413.14784375
transcript.pyannote[81].end 416.55659375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 416.89409375
transcript.pyannote[82].end 419.74596875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 419.89784375
transcript.pyannote[83].end 420.96096875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 421.66971875
transcript.pyannote[84].end 427.86284375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 428.11596875
transcript.pyannote[85].end 429.55034375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[86].start 429.93846875
transcript.pyannote[86].end 432.08159375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[87].start 432.50346875
transcript.pyannote[87].end 433.54971875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 433.75221875
transcript.pyannote[88].end 437.81909375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 437.66721875
transcript.pyannote[89].end 437.97096875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 437.97096875
transcript.pyannote[90].end 444.87284375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 446.12159375
transcript.pyannote[91].end 446.49284375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 446.49284375
transcript.pyannote[92].end 457.30971875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 446.52659375
transcript.pyannote[93].end 447.30284375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 457.61346875
transcript.pyannote[94].end 462.00096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 462.33846875
transcript.pyannote[95].end 466.92846875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 467.24909375
transcript.pyannote[96].end 475.12971875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 475.41659375
transcript.pyannote[97].end 481.37346875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 478.16721875
transcript.pyannote[98].end 478.43721875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 481.62659375
transcript.pyannote[99].end 483.61784375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 484.00596875
transcript.pyannote[100].end 517.08096875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 500.30721875
transcript.pyannote[101].end 500.39159375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 517.58721875
transcript.pyannote[102].end 519.64596875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 519.83159375
transcript.pyannote[103].end 532.77471875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 533.17971875
transcript.pyannote[104].end 567.90846875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 556.50096875
transcript.pyannote[105].end 556.58534375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[106].start 556.63596875
transcript.pyannote[106].end 557.05784375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 558.34034375
transcript.pyannote[107].end 559.06596875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[108].start 560.90534375
transcript.pyannote[108].end 561.22596875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[109].start 562.79534375
transcript.pyannote[109].end 564.97221875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[110].start 566.18721875
transcript.pyannote[110].end 567.13221875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[111].start 568.21221875
transcript.pyannote[111].end 577.94909375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 577.94909375
transcript.pyannote[112].end 578.26971875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[113].start 578.18534375
transcript.pyannote[113].end 579.95721875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[114].start 580.51409375
transcript.pyannote[114].end 587.31471875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 585.00284375
transcript.pyannote[115].end 603.21096875
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 596.49471875
transcript.pyannote[116].end 596.91659375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[117].start 597.89534375
transcript.pyannote[117].end 598.35096875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[118].start 599.51534375
transcript.pyannote[118].end 599.73471875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[119].start 602.35034375
transcript.pyannote[119].end 612.27284375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[120].start 612.49221875
transcript.pyannote[120].end 613.75784375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[121].start 614.33159375
transcript.pyannote[121].end 617.25096875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[122].start 617.43659375
transcript.pyannote[122].end 618.61784375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[123].start 619.00596875
transcript.pyannote[123].end 630.05909375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[124].start 621.40221875
transcript.pyannote[124].end 621.72284375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[125].start 630.39659375
transcript.pyannote[125].end 632.57346875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[126].start 632.82659375
transcript.pyannote[126].end 647.69346875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[127].start 647.89596875
transcript.pyannote[127].end 667.63971875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[128].start 668.14596875
transcript.pyannote[128].end 675.55409375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[129].start 675.92534375
transcript.pyannote[129].end 677.24159375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[130].start 677.59596875
transcript.pyannote[130].end 679.14846875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[131].start 679.51971875
transcript.pyannote[131].end 683.80596875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[132].start 684.10971875
transcript.pyannote[132].end 691.09596875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[133].start 691.70346875
transcript.pyannote[133].end 698.53784375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[134].start 698.84159375
transcript.pyannote[134].end 714.72096875
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[135].start 714.90659375
transcript.pyannote[135].end 749.50034375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[136].start 749.56784375
transcript.pyannote[136].end 753.68534375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[137].start 754.20846875
transcript.pyannote[137].end 766.96596875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[138].start 765.21096875
transcript.pyannote[138].end 765.59909375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[139].start 766.96596875
transcript.pyannote[139].end 791.60346875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[140].start 791.82284375
transcript.pyannote[140].end 795.65346875
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[141].start 796.32846875
transcript.pyannote[141].end 799.61909375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[142].start 799.80471875
transcript.pyannote[142].end 807.66846875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[143].start 808.39409375
transcript.pyannote[143].end 812.57909375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[144].start 813.00096875
transcript.pyannote[144].end 824.27346875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[145].start 824.72909375
transcript.pyannote[145].end 827.42909375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[146].start 827.68221875
transcript.pyannote[146].end 836.86221875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[147].start 837.77346875
transcript.pyannote[147].end 853.34909375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[148].start 853.43346875
transcript.pyannote[148].end 869.81909375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[149].start 868.50284375
transcript.pyannote[149].end 870.96659375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 871.23659375
transcript.pyannote[150].end 895.03034375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 871.67534375
transcript.pyannote[151].end 872.01284375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[152].start 895.13159375
transcript.pyannote[152].end 898.75971875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[153].start 899.09721875
transcript.pyannote[153].end 905.91471875
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[154].start 906.10034375
transcript.pyannote[154].end 915.76971875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[155].start 916.00596875
transcript.pyannote[155].end 917.32221875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[156].start 917.76096875
transcript.pyannote[156].end 925.86096875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[157].start 926.45159375
transcript.pyannote[157].end 926.50221875
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[158].start 926.70471875
transcript.pyannote[158].end 934.72034375
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[159].start 951.93284375
transcript.pyannote[159].end 952.74284375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[160].start 956.20221875
transcript.pyannote[160].end 959.96534375
transcript.whisperx[0].start 16.248
transcript.whisperx[0].end 19.873
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 有請卓院長麻煩再請卓院長備選務委員好院長早
transcript.whisperx[1].start 33.069
transcript.whisperx[1].end 50.76
transcript.whisperx[1].text 我今天特地來針對原住民族人的健康問題以及健康政策就叫來關心特別現在剛好是原住民族健康法立法通過滿三年
transcript.whisperx[2].start 51.553
transcript.whisperx[2].end 80.432
transcript.whisperx[2].text 所以在這裡呢要讓院長了解一下當時在立法的時候其實最主要的三支箭三個訴求第一個就是希望能夠成立一個委員會那最後呢雖然叫做原住民族健康政策委員會但是當時我們訴求的實質功能希望是可以審議那最後其實還是退而求其次最後落板的文字是諮詢
transcript.whisperx[3].start 82.033
transcript.whisperx[3].end 107.175
transcript.whisperx[3].text 所以這個呢我們是帶有遺憾那另外呢就是希望成立援助民族健康研究中心那為什麼呢因為我們是為了要能夠去做正確的好的有效的健康政策那當時呢其實我們更希望的是能夠框定法定的經費預算編列可是因為
transcript.whisperx[4].start 109.176
transcript.whisperx[4].end 127.006
transcript.whisperx[4].text 當時我們有財政紀律法的問題所以也退而求其次最後文字是寫寬列經費好那都沒有關係我們可以逐年逐步的來檢討那第一個部分我在這裡也要特別的感謝因為衛福部的組織法
transcript.whisperx[5].start 128.087
transcript.whisperx[5].end 151.137
transcript.whisperx[5].text 在前些日子有在做排審有在做修正那雖然還沒有完成但是我在這邊要謝謝衛福部長因為當時他有特別的來承諾會把這個現在的這個照護師改為護理及援助民族健康照護師而且呢會增加一顆並且
transcript.whisperx[6].start 153.038
transcript.whisperx[6].end 168.24
transcript.whisperx[6].text 他提到增加這一顆是為了要實質增加人力經費編制所以呢我們覺得非常的期待可是我們來看一下在原住民族健康中心
transcript.whisperx[7].start 169.261
transcript.whisperx[7].end 196.973
transcript.whisperx[7].text 我們現在看到的就是他是一個虛擬的中心因為他掛在國衛院底下那在國衛院底下也沒有關係我們原本是希望去落實原建法裡面很重要的四個文字叫做文化安全可是呢我們看到目前為止只能夠國衛院的院長來兼任主任那研究員來兼任
transcript.whisperx[8].start 197.633
transcript.whisperx[8].end 213.418
transcript.whisperx[8].text 執行秘書那其他呢是有增加人力但是目前是有五個研究助理他們呢都是屬於計劃型的人力但是這樣子做還是有一個困境為什麼因為他們人為言輕啊
transcript.whisperx[9].start 214.488
transcript.whisperx[9].end 229.116
transcript.whisperx[9].text 我們為了要去處理原建法最重要的目標就是改善原住民族健康不平等的現象我們光是看平均餘命壽命目前最新的資料差距是8.17歲其實這是一個很驚人的數字
transcript.whisperx[10].start 233.058
transcript.whisperx[10].end 250.493
transcript.whisperx[10].text 那我們要特別講的就是這一些原建中心的這一些計劃人力呢他可能要資料很困難因為我們知道像教育部這些學童資料可能也拿不到那你說園民會過去他們都會有所謂的健康年報
transcript.whisperx[11].start 251.394
transcript.whisperx[11].end 275.207
transcript.whisperx[11].text 但是他們的健康年報可能也都是撈健保的資料而且都只做描述性的統計缺乏這種交叉的分析所以在這個部分就沒有辦法去精準分析讓這個健康政策沒有辦法落實所以在院長這邊我第一個就是希望說因為我有去質詢過中研院
transcript.whisperx[12].start 277.108
transcript.whisperx[12].end 292.458
transcript.whisperx[12].text 他們有一個令我們非常驕傲的就是台灣精準醫療計畫成功的招募50萬名的參與者建構了全球最大的漢人族群的一個基因庫
transcript.whisperx[13].start 293.439
transcript.whisperx[13].end 312.121
transcript.whisperx[13].text 那麼也榮登全球國際最頂尖的期刊Nature這個是台灣的驕傲我有跟他們說原住民的部分可不可以做他們說有困難因為現在要諮商同意資料取得很困難所以為什麼我重整講這些
transcript.whisperx[14].start 313.422
transcript.whisperx[14].end 328.934
transcript.whisperx[14].text 做原住民健康政策資料很重要分析很重要但是呢我們必須要有一個數據共享的機制所以我特別到院會這邊來質詢就是希望院長您能不能夠去責成
transcript.whisperx[15].start 329.694
transcript.whisperx[15].end 347.506
transcript.whisperx[15].text 要求我們相關的各部會在這個部分能夠去找出一個處理的方法去重新調整需要的倫理規範那在保障族人的同意跟促進醫學政策的這個方面能夠取得一個平衡院長您的意見如何
transcript.whisperx[16].start 348.731
transcript.whisperx[16].end 373.253
transcript.whisperx[16].text 謝謝委員你提出這樣的一個要求保障族人同意權跟促進醫學進展這個提議我會讓原民會衛福部的部會去了解不過剛剛除了謝謝委員長期對原住民族健康的關注之外剛剛有一個數字我們應該要對一下因為依照我們現在手上的資料113年全國平均壽命均率是80.77歲
transcript.whisperx[17].start 375.114
transcript.whisperx[17].end 382.058
transcript.whisperx[17].text 原住民的平均壽命是73.23相差是113年是7.54那103年的時候是8.24就是這10年來103到113我們是從差距從8.24縮短到7.54我的數字應該沒有錯可以再補充一下院長我跟您補充確實因為您可能不知道
transcript.whisperx[18].start 401.209
transcript.whisperx[18].end 420.297
transcript.whisperx[18].text 在原建法之前在文化健康戰這個政策上路之前三十年只縮短一歲但是很奇妙蔡英文總統的文化健康戰的政策上路之後在短短的五年間縮短了將近兩歲
transcript.whisperx[19].start 421.718
transcript.whisperx[19].end 444.557
transcript.whisperx[19].text 但是這個只是一個普通的數據沒有一個嚴謹的研究分析所以我們才會覺得說對原住民族健康促進來講取得資料做政策的一個規劃分析其實是非常重要的所以特別希望院長就是可以同意這個部分我們是不是來跨部會的來成立一個平台
transcript.whisperx[20].start 447.302
transcript.whisperx[20].end 470.453
transcript.whisperx[20].text 這個我來跟委員說明這個其實原建法通過之後我們也完成了幾件事情這個雖然我們這個原住民政策這個政策會啊那麼雖然是智商性質但是我們很重視我們最近要提出這個原住民族健康的照護中長城計畫就是由這一些這個我們原住民族這個政策會的委員
transcript.whisperx[21].start 471.235
transcript.whisperx[21].end 498.924
transcript.whisperx[21].text 先分組審查然後最後我們才彙整起來之後按照委員的意見修正再提送到行政院所以發揮了非常重要的政策制定功能第二個呢那麼這個國衛院的這個原民健康研究中心他也不斷的在增加計畫就是把這些資料的收集或分析做更精確所以我們未來的人力也會隨著計畫的增加來充實擴充那第三個呢剛剛提到的是這個
transcript.whisperx[22].start 500.124
transcript.whisperx[22].end 516.931
transcript.whisperx[22].text 資料庫的運用的部分那麼確實是因為在人體研究法裡面有特別提到如果你這個人體研究涉及到原住民族為研究目的或對象的時候那必須要有這個部落或者是原住民族會議的同意
transcript.whisperx[23].start 517.651
transcript.whisperx[23].end 535.798
transcript.whisperx[23].text 有別於一般的人體研究但是在BioBank就是人體這個生物資料庫管理條例裡面就沒有這個規定了所以現在的問題就是在於說如果你是人體生物資料庫裡面的資料那麼能不能夠區分出它是不是
transcript.whisperx[24].start 537.339
transcript.whisperx[24].end 560.174
transcript.whisperx[24].text 進資料庫的時候有沒有辦法區分他的是不是漢民族或者是原住民族有沒有這樣的資料那未來怎麼樣去提供比較精準的研究這個我會來因為這個在上次我親自主持原住民族政策會的時候也有委員提出這個問題所以我也會來召集
transcript.whisperx[25].start 561.98
transcript.whisperx[25].end 579.589
transcript.whisperx[25].text 跨部會的這個讓大家這個法規上清楚是可行的是可行的部長其實您提到這個我也是蠻疑惑的因為在中研院的台灣精準醫療計畫其實它是可以正確的撈取漢人的資料所以我就不懂那為什麼
transcript.whisperx[26].start 580.629
transcript.whisperx[26].end 596.38
transcript.whisperx[26].text 非漢人的資料就無法來抓取沒有關係這個我希望各位可以在平台上討論剛剛您提到這個39個生物資料庫中研院那個他的蒐集的時候他的那個變相裡面有這個這個民族和民族
transcript.whisperx[27].start 597.3
transcript.whisperx[27].end 599.642
transcript.whisperx[27].text 延續的一個問題就是說我們的長照我剛剛有提到
transcript.whisperx[28].start 614.595
transcript.whisperx[28].end 629.801
transcript.whisperx[28].text 過去九年來的文化健康戰真的是帶給原鄉尤其是長者非常大的改變除了促進在地就業之外真的對原住民長者的健康照護真的非常的好但是有一塊做得比較不好
transcript.whisperx[29].start 630.501
transcript.whisperx[29].end 647.33
transcript.whisperx[29].text 就是住宿型的機構而是用所謂的日間照顧這種或者家托站來取代所以我們一直希望這個長照的部分住宿型機構是很重要那麼來看一下長照資源發展講注辦法有提到
transcript.whisperx[30].start 648.971
transcript.whisperx[30].end 667.41
transcript.whisperx[30].text 這個獎勵補助要對離島偏鄉原住民族及其他長照資源服務不足地區要優先予以獎助但是在113年發布的這個辦法裡面我們發現不見區域並沒有原鄉那我在這裡有去提出質疑
transcript.whisperx[31].start 668.231
transcript.whisperx[31].end 690.833
transcript.whisperx[31].text 得到的回應是告訴我說其實現在我們過去前瞻計畫做的這些長照機構空床率很高所以覺得不需要但是實際的情形是什麼我們原住民在都會區他們可以說要去長照住宿型機構幾乎我沒有聽過有幾個人有能力去
transcript.whisperx[32].start 691.755
transcript.whisperx[32].end 707.11
transcript.whisperx[32].text 那麼在一般縣市當然我們講原鄉沒有但是在一般縣市我們也發現他們也住不起所以我要講的是說這個不是有床沒床的問題而是條件跟經濟的排除
transcript.whisperx[33].start 707.751
transcript.whisperx[33].end 727.58
transcript.whisperx[33].text 因為他們如果未達失能四級或者不具中低收入戶身份他們其實是進不去的所以我就希望說是不是能夠有在園鄉設置一個文化安全特色的住宿型機構非常感謝也有允諾我了
transcript.whisperx[34].start 728.66
transcript.whisperx[34].end 752.811
transcript.whisperx[34].text 有很多的族人在都會區他們真的住不起我說能不能夠提供那些住宿型機構休散費或者是原住民專屬的長照床位讓他們有機會進去那我也非常高興已經有允諾我了所以這個部分我只是要請教院長跟部長是不是能夠在一年內啊能夠就這兩件事我們可以看到開花結果
transcript.whisperx[35].start 754.592
transcript.whisperx[35].end 778.332
transcript.whisperx[35].text 會 我們在長照3.0裡面會去特別著重在原鄉特別是原住民的兼顧他的安全文化的這個服務機構所以我們會來努力謝謝 因為我們必須要盡速的完成這件事情我在原鄉或者都會區看到太多需要住宿型機構的老人家
transcript.whisperx[36].start 778.792
transcript.whisperx[36].end 804.636
transcript.whisperx[36].text 他其實是很辛苦的安置在自己的家裡那家裡人呢也負擔不起變成是他們家庭很重的一個負擔那希望這個部分能夠在一年內可以看到成果那再來就是都會區文件站我也很關心為什麼呢現在原鄉有430站但是在都會區只有95站可是實際住在都會區的有70%的原住民
transcript.whisperx[37].start 808.864
transcript.whisperx[37].end 836.59
transcript.whisperx[37].text 落極的50%實際居住的高達七成所以我們現在遇到一個路障就是有一個一村裡一巷弄的原則就變成在都會地區只要那個地方有據點就變成申請文件站的時候過不了因為長照基金比較不願意去支付這樣的金額所以在這個部分我不曉得院長或部長針對這個部分能不能去做改善
transcript.whisperx[38].start 837.99
transcript.whisperx[38].end 852.707
transcript.whisperx[38].text 跟委員說明確實因為我們為了這個資源部件的均衡性會有設定一定的範圍那不過剛剛您特別去著重到文化敏感度這個的問題那我們來評估看看對於這個
transcript.whisperx[39].start 854.078
transcript.whisperx[39].end 869.805
transcript.whisperx[39].text 你這指的就是都會原住民所以如果在都會區的原住民的人數比較高我們跟這個原民會會來討論那麼看看是不是以比較具原住民特色的這個據點對 我們是希望依實際需求
transcript.whisperx[40].start 871.626
transcript.whisperx[40].end 898.461
transcript.whisperx[40].text 去做一個增設然後專案的核定那我想這個部分文建站目前其實依照人口比例來講的話他還是有增設的一個需要所以希望這個部分來處理那最後因為時間的關係我再問一題就是關於疫苗公費疫苗 帶狀砲診疫苗我們都知道疫苗是最佳的健康投資那文建站是最貼近族人的照護模式
transcript.whisperx[41].start 899.181
transcript.whisperx[41].end 925.597
transcript.whisperx[41].text 所以我想說的是很多的縣市其實現在都有這個帶狀皰疹的公費疫苗可是有些縣市沒有可是我想說的是原住民的人口啊這些需要的人啊他不能夠淪為戶籍抽獎啊所以我算了一下如果這些沒有的55歲以上的原住民老人14萬人有沒有辦法加入政府的公費疫苗
transcript.whisperx[42].start 926.963
transcript.whisperx[42].end 951.953
transcript.whisperx[42].text 跟委員說明有關於這個帶狀皰疹的疫苗公費疫苗政策我們現在正由這個疾管署好 謝謝
transcript.whisperx[43].start 956.237
transcript.whisperx[43].end 956.357
transcript.whisperx[43].text 好 謝謝吳麗華委員的資訊