(中央社訊息服務20150601 14:30:03)儘管科技發展迅速，計算海量資料，如生理資訊、人體基因等大量數據整理、分析成為可解讀與運用的資訊、並達到「既快又精準」之技術仍有待克服。成功大學電機工程學系教授李國君率研究團隊設計的「智慧型醫療雲端運算平台」，將演算技術與智慧型運算資源管理架構合而為一，達到「快又準」要求，獲得美國哈佛、麻省理工學院及安德森癌症中心相關專家學者所組成之新創公司Inform Genomics的青睞，並以約新台幣千萬元技轉給該公司。
Inform Genomics預計將此雲端運算管理系統用於個人化醫療中的癌症相關治療過程；李教授表示，個人化醫療涉及人類基因體之運算與分析，單一個人的基因資料運算已十分費時，若要進行運算、分析數千、甚至上萬人的基因資料，不僅資料量龐大且複雜，是極為艱鉅之工程，也因此，雖然歐美等國皆極欲發展個人化醫療，卻又難以大步邁進。
團隊研發的智慧型運算資源管理平台，不僅能大幅縮短運算時間且精準度高，效率大幅提升，Inform Genomics相關人員去年即主動來成大接洽，甫於今年5月與李國君教授完成技轉，Inform Genomics公司並在American Society of Clinical Oncology（美國臨床腫瘤醫學會）年會對外發布此技轉訊息，藉此透露，該公司可望在未來的個人化醫療領域搶得先機。
李教授指出，海量資料的分析需同時考慮演算速度及系統架構設計，需兩者兼備才能又快又準，而國內外的研究團隊大多只專精於其中一項，在演算法、系統架構二者都很專精者有限。他透露，成大團隊研發的雲端演算平台，能夠快且精準，關鍵之一在於能事前分析所運用之演算法並評估需要多少運算資源，再從雲端平台上掌握可提供運算的電腦資訊，作有效的運算系統管理，使海量資料得以平行運算。
李教授所領導之多媒體單晶片系統實驗室所發展之相關技術於雲端演算平台的速度、精確性高，在前一代的大數據運算－超高解析度視訊資料的處理，已展現極佳的成效，速度加快了數10倍以上，運用於個人化醫療的大數據運算，其速度上的表現預期將同樣令人滿意!
李教授提到，歐、美各國都非常積極地發展個人化醫療，但進展卻有所停滯，關鍵之一就在於運算速度不如預期，成千上萬筆的基因體資料無法進行有效率的分析，本次「智慧型醫療雲端運算平台」技轉美國新創公司則克服了此一問題。據了解，該項技術除用於健康醫療外，還可以用於其他領域的大數據分析，用途相當廣泛。
李國君教授表示他的研發團隊，是以紮實理論為本做研究，同時賦予創新的構思，「智慧型醫療雲端運算平台」是由成大所研發出的優異成果，技術領先國際才能獲得美國新創公司的青睞進而技轉；台灣未來的發展與走向，一定要建立在穩固的基礎下，朝跨領域、跨地域進行發展或研究，以本土技術紮根，放眼國際，走出我們自己的路。
全世界第一次工業大革命從蒸汽動力帶動機械化生產開始，為人類福祉帶來重大影響，而發展至目前第四次工業革命便是全球製造業的下一步，智慧製造，也就是所謂的工業4.0。台灣的產業由家庭代工起家，隨後繼以靈巧、具彈性及富有生命力的中小企業帶動上一波的經濟脈動。
現今為多元化的高科技企業所主導的國際舞台上，第四代智慧型且軟硬體兼備的跨領域ICT (Information and Communication Technology)與生物醫學科技將成為未來國際競爭的主流，唯具紮實理論基礎的技術，方可發展出壽命更長的產品以至永續經營。
綜觀全球科技的發展，目前人類可以將過去無法處理的海量資料，如生理資訊、人體基因的大量數據在經過整理分析後成為可以解讀與運用的資訊，因此大數據雲端運算為未來科技主流，而進行大數據運算時，除了考慮分析的準確度外，更需要能提升運算的速度，亦是目前雲端運算的一大挑戰；「既快速又精準」的智慧型運算資源管理系統為全世界相關領域所迫切需求的。
訊息來源：成功大學
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