護理師荒是人口少子化最先反映出的惡果。護病比入法、降低國考門檻、招收本土護理公費生，都不是解決護理人力荒的有效做法。這是人口結構性的問題，我們必須針對少子化的問題尋求解決之道。
人力短缺是全面性的
近年來，台灣的檳榔林從5.4萬公頃減少至3.8萬公頃，很多檳榔林荒廢了，檳榔嚼食量也下降了一半，檳榔防制成效斐然，但是，我和檳榔中盤商聊過後才知道，產量減少的原因之一是「找不到工人」。檳榔農越來越老，沒有體力採收，想提高薪水招年輕工人，但檳榔價格漲不動，基層農業人力不足幫了檳榔防制的大忙。
我花蓮住家附近的有機小農場找不到台灣年輕人上班，只有外籍移工，為了加班費，他們假日可以不休息加班，每個月能寄1000美金回家鄉。另外，像小吃店、加油站、洗車店員工也一直換，都是因為薪水低留不住年輕人。
以前，我任教的公衛系學生畢業後想當老師，面臨的是「流浪教師」問題，現在反而是學校找不到適當的人來當老師。醫院也缺藥師、驗光師、醫檢師和復健師，只是沒鬧上新聞而已。台積電董事長魏哲家說，台積電現在不只缺地、缺電、缺水，最缺的是高端的「人才」。可見人力短缺是全國性的問題。
護理人力短缺首當其衝
護理人力短缺之所以站在浪頭上，是最先反映出少子化的惡果。因為護理師需求量極大，且就業年齡最輕（五專畢業 20 歲或大學畢業 22 歲即可就業），比台積電需要的高端人才還要早面臨人才荒。
最近護理師公會要求政府「護病比入法」，也就是護理師未達到法定比例，就不能開床。這做法可提高薪資、已屆退休或想退休者也許會再多工作幾年，但是想叫已經離開護理界轉其他行業的人回來，可能性有，但不高，因為離職的護理師追求的是時間自由而非單純的加薪。
「護病比入法」短期可能有效，醫院間會彼此「挖角」。醫學中心會從中小型醫院挖到一些人，但是總人力增加有限，最可能是導致中小型醫院被迫關院，改為門診醫院。大型醫院也不可能招足人員，結果必然是是關閉部分病房，急診塞滿待床病人，ICU、開刀房、急診等業務繁忙的單位更找不到護理人員。
奇怪的解方
近期，行政院卓院長提議放寬護理師國考門檻，護理師是攸關人命的醫療專業，不是體力勞工。現在護理學生入學幾乎沒有篩選機制，如果國考再沒有篩選，讓連健康數值、英文藥品都看不懂的人當護理師，這是在踐踏護理專業、枉顧病人安全。
新光醫院吳東進董事長，在護理師節慶祝大會提出期許，希望政府每年招收一萬名護理公費生，給他們獎學金，畢業後要在醫院服務若干年。現在有些醫院其實已經自己有做，例如慈濟醫院，而且不光是招台灣的學生，甚至還到東南亞招收華裔學生。
招公費護理學生的做法是對的，但是「一萬名」這個數字完全忽略了台灣的人口結構現實。
人口結構無法跟上需求
台灣目前護理人力的中位年齡是39歲（1987年出生，當年有31萬新生兒）；而今年畢業的 22 歲人口有22 萬人；今年準備入學的 16 歲世代僅 16 萬人；可怕的是，2026年的新生兒人數甚至不到 10 萬人。
好消息是，賴清德總統很積極鼓勵育兒政策，至少它是一種合理的「財務重分配」，是對願意為國家生育未來納稅人、服兵役與工作人口的父母的一種實質補償，希望至少能起到止血作用。但是，這政策很難讓出生率回到過去的規模，全面缺乏勞動人力仍然是台灣必須面對的嚴重災難。
過去，每年能夠投入勞動市場的人力最高可達42萬人，現在每年有22萬，已經無法提供足夠勞動力。想想再過20年，所有能投入勞動市場人力不到10萬人，當中會從事護理相關工作的當然更是寥寥無幾。所以，每年一萬名公費護理學生是永遠不可能實現的夢想。
4+8計畫 招收外籍護理師
護理人力荒的困局，每個先進國家都會面臨，招收外籍護理師通常是解方之一。
公醫制度的國家找外籍人士不便，人力不足引發醫護人員罷工的現象到處都有。日韓堅持護理師需通過本國語文的護理師證照考試，因此外籍人力通常只能當護佐及看護工。
台積電等晶片、AI大廠提供的2+4計劃可以吸引高端技術人力，兩年獎學金給優秀外籍學生唸台灣頂大研究所，學生畢業後有義務在台廠正職全薪服務四年。
護理師需要有適應本地醫療環境的能力和國語語言能力，比較可行是4+8計畫，外籍生必需考上台灣的大學或四技，必須四年內學會中文並通過國考。
當然外籍學生人數需要限量，獎學金由醫學中心、區域醫院自行提供。
發展智慧護理、護理機器人
現在智慧醫療、AI機器人發展迅速，智慧醫院也是必然的趨勢，想想未來，總有一天會出現無人醫院。
在智慧醫院的環境下，護理師的角色必定需要重新規劃調整。把量體溫、量血壓、翻身、送藥、打針、洗澡擦身等及庶務文書工作交給AI和機器人；把護理專業的服務專注於病情監控和判斷、與病人互動和溝通，提醒體況控制和治療資訊等，事實上這些也都是AI可協助的工作，護理師需要的是專業判斷和護病關係的經營。
當然這樣的時代可能還很久，但是也可能在人力不足的壓力下，很快就需要上路。有些醫學中心早已開始研發各種自動化、智慧化的醫療護理服務。政府部門應該主導政策方向，成立醫護界的工研院，開啟醫院自動化、智慧化改革大門，辦理研討觀摩、訓練學習等，讓AI醫療照護加速上路。
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