从基因角度获得治疗与疾病预防的洞悉，是目前医疗发展的一大重点。世界卫生组织研究显示，多数重大疾病是先天基因体质与後天生活环境交互作用後累积的结果。透过基因检测不仅可让人们充分了解先天体质，也能预知罹患疾病的风险。2020年来新冠病毒肆虐全球，医疗产业除了不断积极找寻有效的疗法与研发疫苗，更迫切进行COVID-19患者的基因分析研究，以避免未来发生如此大规模的流行性传染病。

台大医院智慧医疗中心??主任李建璋表示，医院现有地端伺服器不足以运算庞大基因资料运算量，也难以因应暴增的数据量而扩增，是研究团队面临的两大难题。（source：Microsoft）

台大医院为国家级教学医院，多年来致力於发展前瞻医疗研究，因此叁与了微软的全球AI for Health计画，运用Azure高效能运算（HPC）在全球最大英国Bio Bank的基因资料库进行大规模运算，不仅运算效率大幅提升了40倍以上，也成功完成亚洲第一大规模的基因??补程序，为将来科学研究铺下基础，推动基因研究以落实疾病预防。

在疫情期间，台大医院更观察到许多的非典型案例，如患有慢性病的长者虽得到新冠肺炎但却在短期内痊愈，或者，不具有慢性病病史的年轻人得病後却很快地去世。因此，如果能透过交叉比对基因位点资料，找出关键基因并建立风险评分的机制，就更有可能有效防范疾病，大幅提升国民健康。

台大医院智慧医疗中心??主任李建璋表示：「随着许多研究证实疾病和基因有密切关联，基因定序逐渐受到医疗界重视；既有的伺服器不足以运算庞大的基因资料量，加上暴增的数据量难以即时扩大投资设备，是研究团队普遍面临的两大难题。此次叁与微软AI for Health专案，接轨全球运算资源与技术专家，让台大医院不仅成功突破运算瓶颈，推进基因研究迈向新的里程碑，更期盼未来可以持续携手科技的创新力量，加速医疗产业研究历程。」

目前数据，每人会有大约73万个比较常见的基因变异位点，在基因采检时常有部分基因位点缺漏的状况发生，因此医疗团队在透过AI分析基因前，都需要花费至少数个月的时间，以机器学习方式预测遗失位点，就能补齐所有的基因资料。此次英国Bio Bank提供50万笔的人体生物样本资料，但是台大医院现有的传统伺服器在运行数个月後仍停留在??补程序运算，迟迟无法进展至分析阶段，因此去年九月开始与微软Azure专业技术团队合作。

奠基在Azure HPC的运算优势，原需耗费数个月的1万8千名COVID-19患者基因资料??补与分析，成功缩短至仅仅5小时，双方团队更将原需计算超过二年以上的50万笔基因，提前至四周内完成分析，下一步更预计将基因库内每笔人体生物样本近亿个基因位点资料运算完毕，成为未来精准医疗的基础。

微软全球黑带专家━亚洲区HPC/AI解决方案总经理矶贝直之表示：「此次成果为亚洲最大规模针对UK Biobank基因资料进行??补运算，未来台湾各医疗研究机构若使用Biobank资料将不须重复进行??补程序，可有效缩短基因分析时间、提升研究效率与加速进程。我们很高兴微软可以运用Azure全球丰富HPC资源及紧密合作夥伴关系为全球医疗发展贡献一己之力。」

微软全球黑带专家━亚洲区HPC/AI解决方案??总经理冯立伟表示：「微软面对现有研究环境在处理巨量资料的局限性，不仅顷注Azure HPC的高速算力与技术团队，更寻求R程式套件国外创办者协助与Intel技术合作，共同进行演算法的修正与优化，找出最隹云端硬体规格及资料量大小切割方式，进行基因??补与分析。」

微软全球助理法务长及台湾微软公共暨法律事务部总经理施立成表示：「AI for Good期盼以科技之力，协助组织在面对全球环境、无障碍、文化遗产保护与人道行动挑战时，能加速落实理想并扩大影响力；而AI for Health是其中计画之一，旨在运用微软AI技术协助开发健康照护技术，助力医疗单位解决全球医疗问题，包含癌症检测与治疗系统的优化、流感传染分布等。」

时至今日，微软已於全球资助超过180个组织，未来也将继续投入、赋能更多的医疗组织。微软与台大医院期??该研究成果将可带动多基因风险分数等评估方式的建立，协助罹病高风险族群提早预防与治疗，将人类基因研究拓展到更多医疗领域上。