台灣腎臟科醫師都在哪裡？全國密度不低，但縣市平均看不見偏鄉
[!note] 一句話結論 台灣腎臟科的問題不是全國總量不足，而是分布不均——而且縣市平均本身就是錯誤的分析單位。全國腎臟科醫師密度 67.9／百萬人口，在國際上不算低；但台灣同時是東北亞區域中接受治療的末期腎病盛行率最高的地區（3,679／百萬人口）。真正的落差發生在縣市以下：醫療次區域、值班備援（FTE 而非人頭）、醫療生活圈與小人口地區的配置邏輯。任何用「每十萬人口幾位醫師」單一數字做的偏鄉人力判斷，在這四個地方都會系統性失真。
本文位置：本文是
/rural-nephrology/偏鄉腎臟照護 hub 下的資源分配面 spoke，處理「人在哪裡」這一層；偏鄉腎臟科醫師到底在做什麼？ 處理的是「人到位之後能做什麼」。兩篇合起來才是完整的偏鄉腎臟照護能力圖像。
1. 先確定一件事：台灣全國腎臟科密度並不低
討論偏鄉缺不缺人之前，要先把全國基準放對位置，否則很容易得到「台灣腎臟科醫師不夠」這種方向就錯的結論。
依 2023 年 ISN Global Kidney Health Atlas 的東北亞區域報告，台灣的數字是：
| 指標 | 台灣數值 | 換算 |
|---|---|---|
| 腎臟科醫師密度 | 67.9／百萬人口 | 6.79／10 萬人口，約 1 位／14,700 人 |
| 接受治療的末期腎病盛行率 | 3,679／百萬人口 | 該報告中區域最高 |
| CKD 盛行率（估計） | 16.3%（95% CI 15.3–17.3） | 約每 6 人有 1 人 |
把 6.79／10 萬套到 2025 年底全國人口 23,299,132 人，全國約相當於 1,582 位腎臟科醫師人數等值。這是「以密度回推的錨點」，不是 2026 年的實際登記名冊人數。
[!important] 這組數字真正的意思 台灣的腎臟科醫師密度不低，但工作負荷同時是區域最重的。所以「密度看起來還行」不能推論成「人力充裕」——分母（人口）正常，分子（醫師）正常，中間那個被省略的變數（每位醫師實際照顧的透析與 CKD 病人數）才是壓力來源。這一點在偏鄉會被進一步放大，理由在第 5 到第 8 節。
關於台灣末期腎病負擔的長期趨勢，另見 台灣末期腎臟病二十年趨勢分析（2000–2022）。
2. 但「各縣市有幾位腎臟科醫師」這張表，在台灣不存在
這是做這類分析時最容易被跳過、卻最關鍵的一步。
台灣目前公開的醫事人力統計，沒有把次專科拆到縣市層級：
- 醫師公會全國聯合會的縣市執業統計，科別只拆到衛福部指定的 22 大科。腎臟科、心臟血管內科、胸腔內科、消化內科、感染科、血液腫瘤科等全部合併在「內科」項下。2025 年底全國登記內科醫師 11,162 人，這個數字包含上述所有次專科。
- 健保署每日更新的「醫療院所診療科別明細」可以知道哪一家院所有哪些科，但公開欄位只有醫事機構代碼與診療科別，不含該科醫師人數。所以你查得到「這家醫院有腎臟科」，查不到「這家醫院有幾位腎臟科醫師」。
- 學會會員數也不能直接當分子：會員數不等於實際執業的專科醫師數，也不等於全職投入該次專科的人數。
因此，任何一張宣稱「某縣市有 X 位腎臟科醫師／每十萬人口 Y 位」的表，都應該先被問一個問題：分子是從哪裡來的？ 如果答案是「用內科醫師數推的」，那它就是推估值，不能當成實際人數使用；如果答案含糊，那多半不該引用。
這不是技術性的挑剔。把推估值當成實際人數，會讓後續所有「缺額 = 需求 − 供給」的計算變成假精確，而醫療人力決策通常就是在這一步出錯的。
3. 那還能做什麼？一個明說是 proxy 的篩選指標
資料限制不代表不能分析，但要誠實標明它是什麼等級的東西。可行的做法是建一個篩選用（screening）指標，回答的問題不是「哪個縣市缺幾位」，而是：
假設各縣市腎臟科醫師占內科醫師的比例與全國平均大致相同，則各縣市的人力配置，相對於當地腎臟病需求，壓力多大？
3.1 供給端（proxy）
以縣市內科醫師分布，按全國錨點分配：
推估腎專密度 = 6.79 × (縣市內科醫師密度 ÷ 47.9)其中 47.9／10 萬是全國內科醫師密度（11,162 人 ÷ 23,299,132 人 × 100,000）。這背後是一個保守假設：腎臟科醫師大致跟著整體內科醫療資源分布。第 4 節會說明這個假設的代價。
3.2 需求端（年齡校正）
腎臟科的需求不能只看老人。依 2024 台灣腎病年報所載 2022 年資料：
| 年齡 | 新發透析（12,459 人） | 盛行透析（88,555 人） |
|---|---|---|
| <40 歲 | 3.5% | 3.6% |
| 40–64 歲 | 32.8% | 39.4% |
| 65–74 歲 | 29.9% | 31.6% |
| ≥75 歲 | 33.7% | 25.4% |
| ≥65 歲合計 | 63.6% | 57.0% |
40–64 歲仍占透析工作量的三到四成——這是腎臟科與心臟科在需求模型上最重要的差別，也是為什麼單用「65 歲以上人口比例」當腎臟科需求 proxy 會失真。
以 2022 年全國 65 歲以上人口占 17.56% 為基準反推，可得高齡相對於非高齡的透析負荷比約為：盛行 6.2 倍、新發 8.2 倍。再以 70%（持續性 HD／PD／CKD workload）與 30%（Pre-ESRD、透析準備與新發透析 workload）加權，套到 2025 年底各縣市人口年齡結構。
順帶一提，2022 年新發透析患者中有 90.2% 在透析前一年曾就醫腎臟科。這代表 incident dialysis 可以合理反映一部分 Pre-ESRD 與進階 CKD 的照護量，也代表透析前的照護鏈在台灣整體是接上的——這條線在偏鄉能不能維持，是另一個問題。
3.3 壓力指數
腎臟科人力壓力指數 = 100 × 需求指數 ÷ 供給指數 （全國 = 100）| 指數 | 判定 |
|---|---|
| ≥180 | 極高壓力 |
| 140–179 | 高壓力 |
| 120–139 | 偏高 |
| 90–119 | 接近全國基準 |
| <90 | 相對較充足 |
[!warning] 這是相對篩選指標，不是缺額率 指數 121 的意思是「相對於全國平均高約 21% 的結構性壓力」，不是「缺 21% 的醫師」，更不是主管機關的配置標準。它的用途是決定「下一步該去實地調查哪裡」，不是直接拿來核定員額。
4. 22 縣市結果——以及這張表最該講的一句話
| 縣市 | 65 歲以上 | 內科醫師／10 萬 | 推估腎專／10 萬 | 壓力指數 | 分級 |
|---|---|---|---|---|---|
| 金門縣 | 19.69% | 15.1 | 2.14 | 315 | 極高 |
| 苗栗縣 | 20.23% | 23.2 | 3.28 | 208 | 極高 |
| 南投縣 | 22.66% | 28.9 | 4.09 | 178 | 高 |
| 澎湖縣 | 21.03% | 30.0 | 4.25 | 164 | 高 |
| 新竹縣 | 15.08% | 26.8 | 3.80 | 155 | 高 |
| 連江縣 | 17.14% | 29.4 | 4.16 | 150 | 高 |
| 雲林縣 | 21.76% | 33.8 | 4.79 | 148 | 高 |
| 彰化縣 | 20.37% | 33.0 | 4.67 | 147 | 高 |
| 新北市 | 19.95% | 33.2 | 4.71 | 144 | 高 |
| 嘉義縣 | 24.11% | 40.4 | 5.72 | 132 | 偏高 |
| 臺東縣 | 20.93% | 38.9 | 5.51 | 126 | 偏高 |
| 宜蘭縣 | 20.77% | 39.8 | 5.65 | 123 | 偏高 |
| 屏東縣 | 21.84% | 41.5 | 5.89 | 121 | 偏高 |
| 桃園市 | 16.72% | 38.0 | 5.39 | 115 | 接近基準 |
| 基隆市 | 22.28% | 50.6 | 7.17 | 100 | 接近基準 |
| 臺南市 | 20.48% | 49.5 | 7.02 | 98 | 接近基準 |
| 花蓮縣 | 21.52% | 54.7 | 7.75 | 91 | 接近基準 |
| 高雄市 | 20.79% | 55.8 | 7.91 | 87 | 相對低 |
| 臺中市 | 17.40% | 52.2 | 7.40 | 85 | 相對低 |
| 新竹市 | 16.16% | 51.3 | 7.28 | 84 | 相對低 |
| 嘉義市 | 19.90% | 81.4 | 11.54 | 59 | 相對低 |
| 臺北市 | 24.18% | 95.1 | 13.48 | 56 | 相對低 |
人口與內科醫師數：醫師公會全國聯合會 2025 年統計（資料基準日 2025-12-31）。65 歲以上比率：內政部戶政司 114 年底統計。推估腎專密度與壓力指數為依第 3 節公式計算之模型輸出。
這張表最該講的一句話
供給端沒有任何腎臟科專屬資訊。
由第 3.1 節的公式可以直接看出，推估腎專密度 = 內科醫師密度 × 0.142（即 6.79 ÷ 47.9）。這是一個常數倍率，所以：
「推估腎專密度」的縣市排序，與「內科醫師密度」的縣市排序完全相同。
換句話說，這張表的供給欄位只是把內科醫師密度換了一個單位。它之所以還有判別力，理應來自需求端的年齡校正——但需求端的變異其實很小：
| 跨縣市範圍 | 標準差（取對數後） | |
|---|---|---|
| 需求指數 | 新竹縣 0.87 → 臺北市 1.11，約 1.3 倍 | 0.064 |
| 供給指數 | 金門縣 0.31 → 臺北市 1.99，約 6.3 倍 | 0.399 |
供給端的離散程度約為需求端的 6 倍（變異數相差約 39 倍）。實際做變異數分解，壓力指數的跨縣市變異幾乎全部來自供給端——年齡校正對排序的淨貢獻接近於零。
原因不難理解：全台最老的縣市是臺北市（65 歲以上 24.18%），而臺北市同時是醫師密度最高的地方（內科 95.1／10 萬，約全國兩倍）。高齡程度與醫師密度在台灣是弱正相關，不是負相關，所以年齡校正在很多縣市反而互相抵銷。
因此更誠實的描述是：這個壓力指數本質上就是「內科醫師密度倒過來看」，年齡校正只是微調。
這不是說這張表沒用。在還沒有次專科人力普查的前提下，它是可得資料裡最合理的第一輪篩選。但它的解析度就到這裡：它能告訴你該去哪裡看，不能告訴你那裡缺幾個人。以下四節說明它在偏鄉會怎麼失真。
5. 判讀陷阱一：縣市不是照護發生的單位
這是四個陷阱裡最重要的一個，也是典型的 ecological fallacy：縣市平均醫師密度高，不代表縣內每一個生活圈都能得到相同服務。
最清楚的例子是花蓮縣。花蓮壓力指數 91，看起來「接近全國基準」，理由是花蓮縣內科醫師密度達 54.7／10 萬、且有大型醫學中心與腎臟專科訓練量能。但這個數字完全沒有反映南花蓮與山區居民實際要花多少時間才能到得了那個醫學中心。醫師密度是用執業地址計算的，病人卻是用居住地生活的。
同樣的問題在幅員大的縣市都會出現：屏東縣模型結果 121（偏高），但屏東縣從北到南的距離，讓「縣平均」對半島型的偏鄉次區域幾乎沒有解釋力。縣市模型完全沒有納入：
- 縣內醫師分布的南北落差
- 到最近的醫學中心的實際交通時間
- 支援醫師每週只開若干診次的實質量能
- 住院、急診與 ICU 的腎臟照會需求
- 透析室固定病人數與班次
- 夜間、假日與緊急透析的 coverage
- 颱風、交通中斷時的災害韌性
所以合理的敘述是：屏東縣平均壓力 121，但半島型次區域的實際壓力很可能明顯高於 121。 這是模型結構本身可以推出的方向性判斷，不是這張表直接證明的數值。
[!tip] 給要用這類數據做決策的人 看到任何縣市級的醫療人力指標，先問一個問題：這個縣市裡，最遠的那個鄉鎮到最近的該科醫師要多久？ 如果這個問題答不出來，縣市平均對偏鄉的參考價值就相當有限。
6. 判讀陷阱二：headcount 不等於 FTE
模型算的是人頭。但在偏鄉，人頭和實際量能的落差比都會大得多。
一位每週支援一診的腎臟科醫師，和一位全職負責門診＋住院＋透析室＋急診照會＋24 小時緊急透析的腎臟科醫師，在統計上都是「1 位」。這兩個 1 完全不同。
更關鍵的是：在只有一到兩位全職腎臟科醫師的地方，真正缺的往往不是人頭，而是備援（redundancy）。 具體來說是這幾件事同時失去緩衝：
- 值班與 on-call 的輪替
- 請假、進修、生病時的代理
- 門診、住院與透析業務的分流
- AKI／ICU／緊急透析的即時 coverage
- PD、Pre-ESRD 與早期 CKD 管理的擴充量能
這五件事任何一件出問題，服務就會中斷；而它們在「每十萬人口幾位醫師」這個指標裡完全不可見。這也是為什麼偏鄉的第 2 位腎臟科醫師，其邊際效益遠高於都會醫院的第 20 位——前者是把「會中斷」變成「不會中斷」，後者是把「不會中斷」變成「更寬裕」。
關於偏鄉如何在有限備援下處理需要時程規劃的臨床決策，可參考 CKD 第五期該何時準備透析管路？。
7. 判讀陷阱三：行政邊界不是醫療生活圈
新北市在模型中壓力指數 144（高），推估腎專密度 4.71／10 萬；臺北市則是 56，推估密度 13.48／10 萬。但兩者相鄰、交通高度整合，實際上應該當成同一個醫療生活圈來看。
只用「醫師執業地址 ÷ 戶籍人口」會同時造成三個偏誤：
- 高估臺北市的人力寬裕（臺北的醫師實際服務人口遠不只臺北市民）
- 高估新北市的人力短缺（新北病人可大量跨市就醫）
- 忽略醫學中心的轉診 inflow
新竹縣（155）與新竹市（84）是同一個結構。新竹縣 65 歲以上人口只有 15.08%，全台最低，壓力指數卻仍達 155，原因純粹是內科醫師密度只有 26.8／10 萬（約全國 56%），加上腎臟科需求本來就不只看老人（見第 3.2 節）。但新竹市的人力密度會部分緩衝新竹縣的缺口。
[!warning] 這個修正是不對稱的 跨區就醫可以救「行政邊界切錯的都會縣市」，救不了偏鄉。新北病人跨到臺北是 30 分鐘的事；南部半島型次區域的病人跨到最近的醫學中心不是。所以在解讀這張表時，都會型的高指數（新北、新竹縣）應該往下修，偏鄉型的高指數（苗栗、南投、雲林、臺東、屏東）不該往下修——甚至該往上修，理由見第 5 節。
這也意味著：如果只做「加入跨縣市就醫流向」這一項修正，會讓都會縣市的指數下降、偏鄉相對排名上升。這個方向是對的，但單獨做這一項仍不足以反映次區域落差。
8. 判讀陷阱四：小人口地區不能用比例配置
金門縣指數 315、澎湖縣 164、連江縣 150，看起來是最嚴重的三個。但小人口地區有明顯的 small-number instability：連江縣的模型推估值是 0.57 人數等值——這個數字的意思不是「需要 0.57 個人」，而是這個模型在這個人口規模下已經失去意義。只要增減一位醫師，每十萬人口密度就會劇烈改變。
離島（以及本島的極小服務人口區）應該改用不同的配置邏輯：
最低安全配置（minimum safe staffing） ≠ 人口比例配置實務上要決定的是這幾件事的組合，而不是一個密度數字：
- 固定專科醫師 vs 兼任／支援醫師的比例
- 定期巡迴門診的頻率
- 遠距腎臟科照會的可用性
- 急重症後送（含航空後送）的路徑與時效
- 與區域醫學中心的固定共同照護關係
因此金門雖然指數最高，不宜與本島縣市直接排名比較——它的醫療模式本來就不同。
9. 一個比壓力指數更硬的結構訊號：訓練人力的集中度
壓力指數的供給端是推估的。但有一項供給資料是實際人數、公開、且不需要推估：腎臟專科醫師訓練醫院與指導醫師。
依台灣腎臟醫學會 115 年度名單，全國共 34 家訓練醫院、363 名指導醫師。依醫院所在縣市歸戶：
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| 六都合計指導醫師 | 307 名 |
| 占全國指導醫師 | 84.6% |
| 六都人口占全國 | 69.9% |
| 差距 | +14.7 個百分點 |
也就是說，腎臟科的高階培訓、教學與 tertiary care 人力，比人口分布更加集中。
更值得注意的是名單的缺口。以下 9 個縣市在 115 年度沒有任何一家腎臟專科醫師訓練醫院：
新竹縣、苗栗縣、南投縣、屏東縣、宜蘭縣、臺東縣、澎湖縣、金門縣、連江縣
把這份名單和第 4 節的壓力指數對照，重疊得相當徹底：這 9 個沒有訓練醫院的縣市，全部落在壓力指數的前 13 名之內——金門（315）、苗栗（208）、南投（178）、澎湖（164）、新竹縣（155）、連江（150）、臺東（126）、宜蘭（123）、屏東（121）。
這一點值得特別注意，因為兩份資料是互相獨立的：壓力指數的供給端是用內科醫師密度推估的，訓練醫院名單則是實際名冊。兩者指向同一群縣市，代表這不太可能只是推估模型的假象。
這不代表當地沒有腎臟科醫師。它代表的是另一件事：
當地缺乏在地培訓、住院教學、研究，以及年輕腎臟科醫師留下來的 pipeline。
長期而言，這個問題可能比「多派一兩位支援醫師」更難處理，也更決定十年後的分布。一個沒有訓練量能的地區，補人只能靠外部供給；有訓練量能的地區，才有機會產生在地供給。
10. 這不是腎臟科特有的形狀
同樣的分析在心臟科會得到同樣形狀的結果，而心臟科有一份直接調查得到的人力資料可以對照。
2019 年一項納入全台 98 家醫學中心與區域醫院的調查（發表於 Journal of the Formosan Medical Association）顯示：
| 指標 | 台灣（2019） |
|---|---|
| 心臟科醫師密度 | 57.4／百萬人口（約 1 位／17,400 人） |
| 介入性心臟科醫師 | 36.8／百萬人口 |
| 電生理醫師 | 8.8／百萬人口 |
而在該調查的 98 家醫院中，只有 31 家（31.6%）建立完整的心衰竭照護團隊，區域分布為：
| 區域 | 受調查醫院 | 有心衰竭團隊 | 占全部團隊 |
|---|---|---|---|
| 北部 | 40 | 15 | 48.4% |
| 中部 | 25 | 7 | 22.6% |
| 南部 | 29 | 8 | 25.8% |
| 東部 | 4 | 1 | 3.2% |
| 合計 | 98 | 31 | 100% |
兩個延伸數字值得記住：有心衰竭團隊的醫院平均心臟科醫師數為 16.6 位，沒有團隊者為 5.5 位；而在沒有團隊的醫院中，最常見的障礙就是人力不足（84%）。
[!note] 這組數字為什麼重要 東部只有 4 家受調查醫院、其中 1 家有心衰竭團隊——東部的問題不只是團隊比例低，而是分母本身就小。這正是偏鄉醫療人力的典型結構：不是「同樣的醫院，人比較少」，而是「可以承接複雜照護的機構數本身就少」。腎臟科在第 9 節的訓練醫院分布上呈現的是同一件事。
附帶一提：該研究報告的介入性與電生理醫師占比是院級中位數（64%、15%），不能直接乘上 57.4 回推密度；上表的 36.8 與 8.8 是研究本身直接報告的密度值。
心臟科的完整分析另見：台灣心臟科人力分布：中心不算少，團隊卻很集中。該文有一個值得放回來對照的發現：把本文的方法套到心臟科，兩個科別算出來的縣市壓力指數相關係數高達 0.99——即使需求端用了完全不同的模型。這正是第 4 節那句「供給端沒有任何腎臟科專屬資訊」最直接的實證。
11. 這張圖能回答什麼、不能回答什麼
誠實標明解析度，比多算幾個小數點重要。
| ✅ 這一版可以回答 | ❌ 這一版不能回答 |
|---|---|
| 哪些縣市可能存在結構性人力不足 | 各縣市實際腎臟科醫師人數 |
| 哪些縣市應優先做實地調查 | 全職與支援醫師的比例 |
| 哪些地區適合談招募、支援與區域合作 | 每位醫師實際照顧多少 HD／PD 病人 |
| 各縣市腎臟科密度的數量級（order of magnitude） | 住院 AKI、ICU、CRRT 與電解質照會的 workload |
| 訓練與 tertiary care 人力的集中程度（此項為實際人數） | 各鄉鎮層級的實際可近性 |
| 任何一個地方的醫師「缺額」 |
模型最根本的限制只有一句話：
內科醫師分布 ≠ 腎臟科醫師實際分布此外還有一個方法學上的不對稱要記住：透析病人的需求應以居住地計算，醫師與透析院所的供給卻以執業地計算。兩者若未校正跨區就醫，會產生 provider-location bias——而這個偏誤的方向，通常是低估偏鄉、高估都會。
12. 如果要做下一版，正確的分析單位是「醫療次區域」
從縣市下鑽到醫療次區域（例如北北基、竹竹、雲嘉南、高屏、屏南、花東與離島），並補上以下資料，才有可能談「某地應增聘幾位」：
供給端
- 腎臟科醫師實際 headcount 與 FTE（兩者都要）
- 各透析院所的病人數與班次
- 住院腎臟照會、AKI／ICU／CRRT 服務量
- 夜間、假日與緊急透析的 coverage 安排
需求端
- 以居住地計算的 HD／PD 病人數
- CKD G3b–G5 與 Pre-ESRD 收案數
- 30／60／90 分鐘交通圈
- 跨縣市與跨次區域的實際就醫流向
在這些資料補齊之前，第 4 節那張表最誠實的定位是：全台 22 縣市腎臟科人力壓力篩選圖 v1.0，用途是決定下一步去哪裡調查，不是人力配置的最終依據。
13. 對臨床端的實際意涵
回到本 cluster 一貫的四層區分——資源分配的討論，最後要落回「病人在哪裡會被接住」：
| 層級 | 人力分布如何影響它 |
|---|---|
| 可以在地完成 | 穩定 CKD 追蹤、慢性透析、常規門診——這一層對人力密度相對不敏感，只要有固定的在地腎臟科即可維持 |
| 適合 shared care | Pre-ESRD 準備、移植後追蹤、複雜共病——需要在地端有穩定的同一位醫師做縱貫追蹤；人力若靠輪替支援，這一層最先垮 |
| 必須上轉 | AVF／AVG 手術、PD catheter 置放、腎切片、複雜 cardiorenal、嚴重腹膜炎——這一層直接受制於第 9、10 節的機構分布，不是增聘一兩位醫師能解決 |
| 需要長照／社工／家庭支持 | 高齡透析、conservative kidney management——偏鄉在這一層反而常有社區連結的優勢 |
人力密度指標真正影響的是第二層與第三層。第一層在多數縣市都撐得住；第四層取決於社區網絡而非專科醫師數。所以看到「某縣市壓力指數高」時，該問的具體問題是：那裡的 Pre-ESRD 收案還接得住嗎？緊急透析半夜找得到人嗎？——而不是抽象地問「缺幾位醫師」。
如果問題進一步變成「那我們醫院該增聘哪一科」，那是另一個層次的計算：見 偏鄉醫院增聘一位專科醫師：腎臟科還是心臟科？。該文的重點是第 2 位腎臟科醫師的邊際效益大於第 1 位——買到的不是產能，是連續性。
14. 結論
台灣腎臟科人力的主要問題，不是全國總量不足，而是：
- 腎臟科醫師、訓練中心與高階腎臟照護高度集中於都會區——訓練指導醫師 84.6% 在六都，而六都人口占 69.9%，且 9 個縣市完全沒有訓練醫院。
- 縣市平均是錯誤的分析單位——它同時看不見次區域落差、FTE 與備援、醫療生活圈，以及小人口地區的配置邏輯。
- 可得的縣市指標，供給端沒有腎臟科專屬資訊——它是內科醫師密度的換算，只能當篩選用，不能當缺額。
對偏鄉而言，縣級資料呈現的通常是「中度不足」；但縮小到次區域、加上地理、備援、住院與緊急透析條件之後，實際缺口很可能明顯大於縣平均。這個差距不是統計誤差，而是指標的解析度本身就不夠。
資料來源
本文所有數字均取自以下原始統計表與原始文獻，並逐項核對：
人力與人口
- 中華民國醫師公會全國聯合會，《台灣執業醫師、醫療機構統計》2025 年表 2（各縣市執業醫師數、人口數）與表 8（各縣市各科別執業醫師數）。資料基準日 2025-12-31，全國人口 23,299,132 人、內科醫師 11,162 人。
- 內政部戶政司，年底人口三階段年齡結構統計（各縣市老年人口比率），民國 114 年底。全國 65 歲以上人口 4,673,155 人，占 20.06%。
腎臟病負擔與國際基準
- Fung WW, Park HC, Hirakawa Y, et al. Capacity for the management of kidney failure in the International Society of Nephrology North and East Asia region: report from the 2023 ISN Global Kidney Health Atlas (ISN-GKHA). Kidney International Supplements. 2024.（台灣腎臟科醫師密度 67.9 pmp；接受治療之末期腎病盛行率 3,679 pmp；CKD 盛行率 16.3%）
- 財團法人國家衛生研究院、台灣腎臟醫學會，《2024 台灣腎病年報》第二章（發生）表 2、表 3 與第三章（盛行）表 15。2022 年新發透析 12,459 人、盛行透析 88,555 人、透析前一年就醫腎臟科比率 90.2%。
訓練量能
- 台灣腎臟醫學會，115 年度腎臟專科醫師訓練醫院受訓醫師名額（34 家醫院、363 名指導醫師）。六都歸戶為作者依醫院所在縣市計算。
心臟科對照
- Chang HY, Hung PL, Liao CT, et al. Assessing the facilities and healthcare services for heart failure: Taiwan versus European countries. J Formos Med Assoc. 2021;121(1 Pt 2):258-268. DOI（心臟科醫師 57.4／百萬人口；98 家醫院中 31 家有心衰竭團隊；有／無團隊醫院平均心臟科醫師 16.6 vs 5.5 位；人力短缺為最常見障礙，84%）
模型輸出 第 3、4 節的推估腎專密度、需求指數與壓力指數為依本文所述公式計算的模型輸出，非官方統計，亦非任何機關的醫師配置標準。