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。

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