【屏東縣高樹鄉精神病患傷人事件,為何制度上難以在前端預防?】
9月26日屏東縣高樹鄉發生衛生局列管的精神病患傷人事件,一名患有思覺失調症的男子因不滿便利超商女店員提醒需戴上口罩,跳入櫃檯壓制攻擊女店員,致其雙眼重傷,送醫搶救恐有失明之虞。事發過程經媒體曝光,引起社會譁然,屏東縣長潘孟安也於第一時間表示要深切檢討、補強社會安全網,與中央衛福部討論,希望強化法令,「讓精神病患不再成為社區的隱形炸彈」。
隨著這些年來精神病人的攻擊事件反覆發生,「補破網」的呼聲不斷,主責精神病患刑事案件的兩個主管機關,也因為新聞效應公開表態回應:司法院於昨(29日)晚間於官方臉書粉專強調去(2020)年底通過《刑事訴訟法》修正草案,重大刑事案件被告在法院判決確定前,若有精神障礙且具有危害與急迫性時,不需要等到判決有罪,法院可以即時運用「緊急監護」的制度,命被告進行監護治療;衛福部心口司司長諶立中接受《中央社》訪問時也提到,4年內將社區關懷訪視員增至1000人以上,明(2022)年則一定可以設置4到6家「司法精神病房」,以風險程度分級分流處理,安置高暴力風險、高復發風險的精神病患。
在公部門許諾更安全的未來到來之前,到底是什麼緣故,使得制度上難以在前端預防高風險精神病患傷人事件?
◼︎發生刑事案件之前,《精神衛生法》扮演最前端的預防角色
從2016年小燈泡案兇手王景玉、今年9月無期徒刑定讞的台中牙醫師命案兇手賴亞生,到甫發生傷害事件的屏東縣高樹鄉楊姓男子,他們共通的身分都是地方衛生局列管的「嚴重精神病人」,由公衛護士與社區關懷訪視員定期追蹤,據統計全台灣約有14萬名這樣的個案。
即便14萬名個案中有暴力犯罪比例微小,不能斷然將不定時炸彈與嚴重精神病人劃上等號,然而因其隨機性、大眾難以理解犯案動機等因素,使得整體社會將其風險放大檢視,更因部分個案過往曾有失序行為、反覆入出院的紀錄,而讓民眾擔心並質疑為何無法從更前端預防,讓有風險的精神病人強制住院治療。
然而,在《報導者》過去幾年針對精神醫療處遇的訪查,要釐清病患處遇與社會安全之間難以達成的平衡,得回到制度面的設計,甚至更需要在刑罰之外,強化社區醫療體系的治療。
現行針對精神病患的強制治療處遇,包括司法偵查中的「緊急監護」、判決定讞後的「監護處分」、規劃中的司法精神病房等,都是在發生觸法行為後,刑事案件進入正式司法程序,才會啟動。在實際的犯罪事件之前,在最前端能介入的是《精神衛生法》第41條,當發生嚴重精神病人疑似滋擾或危害公共安全,並有自傷或傷人之虞時,就可強制將其送醫或強制住院。
但實務上第一個常遇到的問題,是各縣市並無統一作業流程,「第一步通常都是call警消,有的縣市跨單位協調資源比較充足,遇到精神病人出現傷害或暴力事件,醫療人員會隨同出車評估,但有的地方人力不足,到現場的只有警消,不一定能判斷該送警局還是醫院,」屏安醫院精神科醫師、台灣司法精神醫學會學術教育暨出版委員彭啟倫在此事件後接受《報導者》採訪時表示。
◼︎強制住院形同剝奪人身自由,法定程序問題持續爭議
若是進入強制就醫的流程,得在5日內由兩位精神科專科醫師鑑定,並經過由社工、心理師、職能治療師、家屬與律師代表組成的審查委員會評估,才能啟動強制住院,強制住院最長不能超過60日,若有必要延長,必須再重啟審查程序。
「強制住院審查委員會代表國家剝奪一個人的人身自由,近年一直有一些爭議,醫界普遍認為,應該由法官透過正當法律程序來裁定(法官保留)。」彭啟倫說。
去年10月,時代力量立委王婉諭曾舉辦《精神衛生法》修法公聽會,其中討論的重點就包括現行強制住院要經過一連串行政程序,部分民眾與家屬認為門檻過高,但醫療與司法界代表則基於法定程序與病患人權,表示現行機制是對患者的程序保障,不需調整。
根據衛福部數據,近年全國每年強制住院案件,在2012年約1200件後逐年下降,近5年大多維持700件上下,經審查委員會通過的許可率則在9成以上;對照之下,另一種機構處遇外的「強制社區治療」則乏人問津,此一2013年開始,基於預防大於治療的措施,透過門診、居家治療與社區精神復健,將嚴重病人的自由限制減到最低,支持協助病人在社區中繼續接受治療、逐步適應社會生活,全國每年申請與通過件數都在50到70件上下,究其原因,常跟醫療院所須耗費過多人力成本、病人不易配合常須協調警察、健保給付缺乏誘因有關。
◼︎猶待正視的醫療與社區治療環境落差
隨著屏東高樹鄉楊姓男子過往經歷曝光,會發現他歷年來都有短暫住院治療紀錄,但過不久又出院,為此潘孟安強調,要請醫院評估「長期收治」。此一個案凸顯出精神醫療專業評估精神狀態改善,出院後當家庭資源與社區現實無法順利承接,兩者間可能出現的空窗與落差。
「在作息正常、常規化的醫院環境,我們比較知道怎麼應對這些個案,他們受到的刺激相對小,當暴力或自殺風險下降,就達到可以出院的標準,但醫療的角度很難評估社區中會遭受的刺激,這跟出院後家庭支持度、醫療與社區公衛的銜接有關,若其中出現三不管地帶,很容易出事情。」彭啟倫說。
在承擔民眾對於整體社會安全的想像,以及維護個案健康與人身自由之間,精神醫療在相關社會事件中,屢屢陷入兩難的局面,或許在政府部門許諾要以更嚴格法規彌補社會安全網前,應先正視前端包括強制就醫/住院的制度流程,社區治療模式不彰的長年問題,才能在既有的經驗與基礎上,朝向更積極的改善方向。(文/張子午)
#延伸閱讀
【直視刑罰與治療的極限──如何務實修正精神障礙犯罪監護處分?】https://bit.ly/3F4r61L
【與受苦者相遇──社區精神病人關懷訪視員的現場反思】https://bit.ly/3mfXh5T
【一場艱難的對話:一名精神障礙者如何走向殺人之路】https://bit.ly/3D2etSO
#精神疾病 #思覺失調症 #屏東 #超商 #社區治療 #司法 #報導者
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創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
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