左起臺大生物產業機電工程學系教授陳倩瑜、AI Labs.tw 創辦人杜奕瑾、微軟總經理孫基康、臺大基因體暨蛋白體醫學研究所副教授及臺大醫院基因醫學部主治醫師陳沛隆。
「精準醫療」是在2015年1月，由當時的美國總統歐巴馬在國情咨文演講中提出「精準醫學計畫（Precision Medicine Initiative）」，用來建立百萬人的醫療記錄、基因、生活習慣等數據資料庫、找尋誘發癌症的基因及新藥開發。現今的精準醫療，在遺傳、環境因素以及個人習慣下，已經可以藉由AI演算法預測出即將產生的疾病，並依此加以治療，大大降低疾病的困擾。
2018年12月27日微軟攜手台灣地區人工智慧實驗室，共同發表基因研究導入AI成果—基因分析平台TaiGenomics。結合微軟Azure雲端運算資源開發，透過AI閱讀巨量的醫學文獻、進行基因定序、分析與診斷的效能，進而協助醫學專家快速預測基因變異產生的潛在疾病，雙方合作不僅大幅降低時間成本並協助醫學專家快速預測潛在疾病，並將引領台灣地區建立世界級精準醫療生態圈
微軟攜手台灣地區人工智慧實驗室AI基因分析平台 目標建立世界級精準醫療生態圈。隨著個人化、預防性的精準醫療近年來成為全球趨勢，全球醫療產業紛紛投入數位轉型並導入AI相關應用。根據微軟與IDC亞太分部共同發布的最新研究結果 ，已步入數位轉型的醫療機構在進行疾病預防及預後評估(預先評估治療後的成果或副作用、可能引起的併發症等)等情境時，效益將可提升14％至21％。現階段AI在台灣地區醫學上的應用也越來越廣泛且倍受重視，從血液判讀、影像分析、即時預警，到結合IoT達成智慧長照、以語意分析進行腦中風等疾病後的口語復健等，AI儼然已成為醫學界不可或缺的得力助手，更多的相關應用也蓄勢待發。
微軟總經理孫基康表示：『AI產業化』及『產業AI化』一直以來都是微軟的目標，透過AI來進行數位轉型、開拓工作流程與商業模式的創新，在此過程中除了需要大量的各產業資料進行基因定序與分析等，更需要安全、龐大的運算資源與儲存空間。而Azure正是基因研究導入AI應用的最佳平台。
精準醫療與傳統醫療最大的差異在於，除了透過傳統方法由病患描述症狀及傳統常規檢查以外，還要再加上基因檢測等生物醫學檢測，以達到為病患量身打造的精準治療。而許多潛藏在基因序列中的遺傳疾病及變異仍需仰賴基因檢測才能預測診斷。TaiGenomic將大幅降低基因研究成本 為國內精準醫療開啟新篇章。
關於AI在基因檢測方面的重要性，臺大基因體暨蛋白體醫學研究所副教授及臺大醫院基因醫學部主治醫師陳沛隆表示：「愈來愈多的精準醫療需要靠基因檢測，而愈來愈多的基因檢測需要靠次世代定序。次世代定序結果的判讀，有愈來愈多的情形是傳統生物資訊學準則並不足以做可靠正確的判讀，因此，AI 在基因檢測領域的重要性與日俱增。」
過往在沒有AI協助時，第一線醫療人員或基因研究人員最大的挑戰在於：用醫學專家等級的人力進行基因定序、分析、比對基因變異與疾病表徵等過程將花費大量時間及鉅額費用，且大多只能分析部分基因，難以達成人體超過兩萬個基因的「全基因體分析」。臺大生物產業機電工程學系教授陳倩瑜指出：「基因體分析有太多地方需要AI，包含基因輔助診斷、人類基因體註解以及基因變異致病性預測，要理解人類基因體中超過兩萬個基因的具體功能與調控機制，並預測基因變異會產生的影響，未來還有很長的路要走，除了遺傳疾病，藥物反應與癌症基因體都有大量的資料需要AI幫忙建立關聯網路與預測模型。」
AI分析比對快速精準，且降低人力成本
AI Labs.tw 創辦人杜奕瑾表示：「台灣地區坐擁發展精準醫療的獨有優勢，除了資通訊產業的厚實基礎，全民健保資料庫、病歷與醫療影像電子化也為基因檢測提供強大的數據庫。本次與微軟合作，讓TaiGenomics能發揮台灣地區的優勢，連結產業利害關係人，透過醫療生態的整合帶動新的生態誕生，進而讓台灣地區建立世界級的精準醫療生態圈。」
