引言：一場安靜的革命正在發生

2025 年，健康照護業迎來兩筆看似獨立卻高度關聯的融資新聞——Carefam 以 AI 驅動的醫護人力調度平台獲得 1,450 萬美元投資，Sage 則透過 AI 協助病人護理流程成功籌集 6,500 萬美元。這不是單純的創投故事，而是整個產業鏈正在經歷深層重組的訊號彈。

老實說，這波 AI 醫療熱潮有點不一樣。過去我們看到的大多是「輔助診斷」或「藥物開發」類型的 AI 新創，但 Carefam 和 Sage 選擇了一條更務實的路徑——直接切入醫療體系最痛的兩個點：人力短缺與照護品質。這不是在實驗室裡搞什麼高深演算法，而是在護理站和長照機構裡解決實際問題。

觀察這兩家公司的發展軌跡，我們看到的是 AI 從「錦上添花」變成「不可或缺」的轉折點。當全球 AI 醫療市場在 2026 年達到 514 億美元規模，並預計在 2027 年突破 694.6 億美元時，Carefam 和 Sage 的融資成功絕非偶然——它們恰好站在產業變革的風口上。

AI 醫療市場為何在 2026 年迎來爆發？

要理解 Carefam 和 Sage 為何能吸引投資人目光，得先搞清楚背後的市場動能。根據 Global Growth Insights 的數據，全球醫療 AI 市場從 2025 年的 380.3 億美元，將在 2026 年成長至 514 億美元，年增率達 35.14%。這不是溫和成長，而是爆發性擴張。

驅動這波成長的三大核心因素：

1. 醫護人力短缺進入臨界點：根據維基百科關於健康專業人員的資料，醫療體系正面臨嚴峻的人力缺口，特別是在護理與照護領域。這不是區域問題，而是全球性危機。
2. 高齡化社會帶來的照護需求爆炸：日本作為全球高齡化最嚴重的國家，65 歲以上人口比例已達 29.1%。這個趨勢正在全球蔓延，老年照護成為各國政府的頭痛問題。
3. 電子健康紀錄（EHR）的普及：約 80% 的醫療機構已採用 EHR 系統，這為 AI 應用提供了必要的數據基礎。沒有數據，AI 就像無米之炊。

Carefam：用 AI 代理解決醫療人力調度的世紀難題

Carefam 的故事相當有意思。這家總部位於紐約的公司，由 Matan Hoffmann 和 Eyal Shulman 共同創立，專注於一個看起來不性感但極其重要的問題：醫療機構的招聘與人力調度。

根據 Tech Funding News 的報導，Carefam 在 2025 年從隱形模式（stealth mode）走出來時，已經獲得由 Pitango HealthTech 領投的 1,450 萬美元融資。值得注意的是，Pitango 是以色列最大的創投基金，管理資產超過 30 億美元，在健康科技領域有深厚佈局。

Carefam 的核心價值主張

與其說 Carefam 是一個招聘平台，不如說它是一個「AI 招聘代理」。它的 AI 系統不只負責發布職缺，還能自動執行：

• 候選人溝通：自動化外聯、面試安排、後續追蹤
• 證照篩選：核對護理人員執照、專業證書是否有效
• 入職流程：減少行政作業時間，讓新進人員更快上線

結果如何？Complete AI Training 的報導指出，Carefam 在 2025 年的成長率達到驚人的 900%。這個數字背後反映的是醫療機構對「人力調度自動化」的迫切需求。

Sage：預測性照護如何翻轉老年照護產業

如果 Carefam 解決的是「人力的供給」問題，那 Sage 處理的就是「照護的品質」問題。這家同樣位於紐約的公司，在 2025 年 3 月宣布完成 6,500 萬美元的 C 輪融資，由 Goldman Sachs Alternatives 領投，IVP 和 Goldcrest 參與。

根據 Reuters 的報導，Sage 的 AI 平台主要服務對象是長照機構和護理之家。它的核心產品 Sage Detect，是一個 AI 驅動的隱私友善監測系統，能夠：

• 即時監測：透過房間感測器，每幾秒鐘掃描一次住民狀態
• 預測性警示：在住民可能跌倒或出現健康惡化前，提前通知照護人員
• 縮短反應時間：將平均反應時間從 45 分鐘縮短至 3 分鐘

這個「從反應性照護轉向預測性照護」的模式，正是 Sage 吸引 Goldman Sachs 的關鍵。截至目前，Sage 的總融資額已達 1.24 億美元，顯示投資人對其商業模式的信心。

從人力配置到臨床決策：AI 正在重塑哪些產業鏈環節？

Carefam 和 Sage 的融資成功，揭示了一個更深層的產業變革：AI 正在從「邊緣應用」走向「核心營運」。這不只是技術升級，而是整個健康照護產業鏈的重構。

產業鏈三大環節正在被 AI 重新定義：

1. 人力資源配置（以 Carefam 為代表）

傳統醫療機構的人力調度高度依賴人工判斷，導致效率低落、錯誤頻發。Carefam 的 AI 代理能夠自動化整個招聘漏斗，從候選人篩選到入職安排，大幅降低行政成本。更重要的是，它能根據病患需求預測，動態調整人力配置——這在過去是幾乎不可能做到的。

2. 臨床決策輔助（以 Sage 為代表）

根據維基百科關於醫療 AI 的資料，AI 在臨床決策的應用正在快速擴展，包括診斷輔助、治療方案建議、以及病患監測。Sage 的 Sage Detect 系統就是典型例子：透過即時監測和預測性警示，它讓照護人員能夠「提前介入」，而不是「事後補救」。

3. 電子健康紀錄（EHR）的數據價值釋放

約 80% 的醫療機構已採用 EHR 系統，但這些數據過去大多「沈睡」在資料庫裡。AI 技術的成熟，讓這些數據真正發揮價值——從病患歷史分析到風險預測，EHR 正在成為 AI 醫療應用的「燃料」。

2027 年與未來：無人化營運的可能性與邊界

如果說 2025 年是 AI 醫療應用的「破冰之年」，那麼 2027 年將是「加速之年」。根據市場預測，全球 AI 醫療市場將在 2027 年突破 694.6 億美元，而到 2035 年更可能達到驚人的 7,726 億美元規模。

這樣的成長軌跡，讓人不禁思考：健康照護業是否真的會走向「無人化營運」？

2027 年產業發展三大預測：

1. 「專用 AI 代理」將成為標準配備

類似 Carefam 的 AI 招聘代理，將從「創新應用」變成「基礎設施」。醫療機構不再需要從零開始建立 AI 能力，而是直接訂閱現成的 AI 服務。這將大幅降低 AI 導入門檻，讓中小型醫療機構也能受惠。

2. 預測性照護將成為法規要求

隨著 Sage 類似的預測性監測系統普及，各國監管機構可能開始將「預測性照護能力」納入長照機構的評鑑標準。這不只是技術升級，而是合規要求的變革。

3. 人機協作將成為新常態

AI 不會完全取代醫護人員，但會徹底改變他們的工作方式。護理師不再需要花大量時間在行政作業上，而是能專注於「真正需要人性化」的照護工作。醫師則能在 AI 的輔助下，做出更精準的診斷決策。

然而，我們也必須正視「無人化營運」的邊界。根據維基百科的資料，AI 在醫療領域仍面臨三大挑戰：

• 數據隱私與倫理：病患資料的使用必須符合法規，同時避免演算法偏見。
• 醫護人員接受度：許多醫療工作者對 AI 抱持懷疑態度，推廣過程需要時間。
• 技術可解釋性：AI 的決策過程必須透明，醫療人員才能理解並信任其建議。

常見問題

AI 醫療新創如何解決醫護人力短缺問題？

以 Carefam 為例，它透過 AI 代理自動化招聘流程，包括候選人溝通、證照篩選和入職安排，大幅降低醫療機構的行政負擔。這讓醫療機構能更快找到合適的護理人員，同時減少現有員工的工作壓力。2025 年 Carefam 達到 900% 的成長率，證明這個解決方案確實符合市場需求。

AI 在老年照護領域的應用是否安全可靠？

Sage 的案例展示了 AI 在老年照護的價值。其 Sage Detect 系統透過隱私友善的感測器，即時監測住民狀態並提供預測性警示，將照護反應時間從 45 分鐘縮短至 3 分鐘。更重要的是，AI 並非取代照護人員，而是讓他們能「提前介入」，在問題惡化前就採取行動。這種「預測性輔助」模式，既保留了人性化照護，又大幅提升了效率。

投資者應該如何看待 2026-2027 年的 AI 醫療市場？

全球 AI 醫療市場預計將從 2026 年的 514 億美元，成長至 2027 年的 694.6 億美元，年複合成長率達 35.14%。投資者應關注具備「專用 AI 代理」能力的團隊，以及那些能夠解決「無法逃避的現實問題」（如人力短缺、高齡化照護）的解決方案。此外，數據治理能力和隱私合規性，將是評估 AI 醫療新創的關鍵指標。

下一步行動

Carefam 和 Sage 的融資成功，只是 AI 醫療變革的序章。無論您是健康照護業的決策者、投資者，還是對這個領域有興趣的專業人士，現在都是深入了解 AI 醫療應用的最佳時機。

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參考資料

• Reuters: Sage raises $65 million to expand AI-assisted care for ageing Americans
• McKnights Home Care: Carefam exits stealth mode with $14.5M for AI-powered HR platform
• Global Growth Insights: Healthcare AI Market Size, Trends & Growth Report, 2035
• Mordor Intelligence: Artificial Intelligence In Healthcare Market Size & Share Analysis
• Wikipedia: Artificial intelligence in healthcare
• Wikipedia: Pitango Venture Capital
• Wikipedia: Goldman Sachs
• Wikipedia: Electronic health record
• Wikipedia: Aging of Japan