台大醫院參與微軟全球 AI for Health 計畫，運用 Azure HPC（高效能運算）在全球最大英國 Bio Bank 的基因資料庫進行大規模運算，不僅大幅提升 40 倍以上運算效率，也成功完成亞洲第一大規模的基因插補程序，實質推動基因研究進展。
台大醫院智慧醫療中心副主任李建璋表示：「隨著許多研究證實疾病和基因有密切關聯，基因定序逐漸受到醫療界重視；既有的伺服器不足以運算龐大的基因資料量，加上暴增的數據量難以即時擴大投資設備，是研究團隊普遍面臨的兩大難題。此次參與微軟 AI for Health 專案，接軌全球運算資源與技術專家，讓台大醫院成功突破運算瓶頸，推進基因研究邁向新的里程碑。」
微軟全球助理法務長及台灣微軟公共暨法律事務部總經理施立成表示：「AI for Health 旨在運用微軟 AI 技術協助開發健康照護技術，助力醫療單位解決全球醫療問題，包含癌症檢測與治療系統的優化、流感傳染分佈等。至今微軟已於全球資助超過 180 個組織，未來也將繼續投入。」
疫情期間，台大醫院即觀察到許多非典型案例，如患有慢性病的長者雖得到新冠肺炎但卻在短期內痊癒，或是不具有慢性病病史的年輕人得病後卻很快地去世，若能透過交叉比對基因位點資料，找出關鍵基因並建立風險評分機制，將可防範疾病於未然，大幅提升國民健康。
透過基因檢測不僅可讓人們充分了解先天體質，也能預知罹患疾病的風險。目前數據中每人會有大約73萬個比較常見的基因變異位點，在基因採檢時常有部分基因位點缺漏的狀況發生，因此醫療團隊在透過 AI 分析基因前，都需要花費至少數個月的時間，以機器學習方式預測遺失位點，補齊所有基因資料。
面對此次英國 Bio Bank 所提供 50 萬筆的人體生物樣本資料，台大醫院現有的傳統伺服器在運行數個月後仍停留於插補程序運算，遲遲無法進展至分析階段，因此去年九月開始與微軟Azure專業技術團隊合作。
奠基在 Azure HPC 運算優勢上，原需耗費數個月的 1 萬 8 千名 COVID-19 患者基因資料插補與分析，成功縮短至僅僅 5 小時，雙方團隊更將原需要計算超過二年以上的 50 萬筆基因，提前至四週內完成分析，下一步更預計將基因庫內每筆人體生物樣本近億個基因位點資料運算完畢，成為未來精準醫療的基礎。
微軟與台大醫院期望研究成果將可帶動多基因風險分數等評估方式的建立，協助罹病高風險族群提早預防與治療，更促進學術研究正向發展，並將人類基因研究拓展到更多醫療領域上，推進醫療產業研究歷程，實現以事前預防取代事後治療的目標。
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