（成大醫院導入IBM資料治理框架，發展「成醫學術研究資料庫」平台，加速醫療研究人員的研究成果產出。圖／台灣IBM提供）
大數據及AI應用正加速帶動醫療產業數位轉型，如何能有效地管理與運用資料，為影響臨床創新醫療研究的關鍵之一。成大醫院導入IBM Cloud Pak for Data與一站式的大數據AI分析平台，運用雲原生架構建立資料治理框架，發展「成醫學術研究資料庫」資料資產化平台，不僅大幅縮短研究時程，加速醫療研究人員的研究成果產出，也為其邁向精準醫療進一步奠定基礎。
成大醫院為提升醫療研究效率，積極建置醫療學術研究資料庫，此回藉由導入IBM Cloud Pak for Data搭建現代化的資料平台，並結合資料治理流程管理，使示範主題「糖尿病患者中風住院的案例分析與風險預測」的研究時程，從半年縮短至數周，取得的成果也與國外醫學研究報告完成一致性的驗證。
成大醫院臨床研究的主題廣泛，涵蓋資料來源多元。過去研究人員在進行疾病風險預測之前，需要讓來源資料庫先經過複雜的資料前處理流程 — 從所需要的資料種類、資料定義、對應到系統資料欄位，在釐清需求階段就耗費了數個月。後續再透過樣本資料確認可用性，並進行資料保護加工，轉換成研究所需的變數，再建立模型、調整參數、與評估模型的有效性，投入的時間與心力更是可觀。
透過導入IBM Cloud Pak for Data與一站式的大數據AI分析平台，成大醫院與IBM共同合作發展「成醫學術研究資料庫」資料資產化平台，不僅提升研究時使用醫療資料的有效性、時效性、安全性，亦達到積極協助患者進行健康管理的目的。
台灣IBM科技事業部副總經理廖俊榮表示，「成醫學術研究資料庫」 是以成大醫院的電子病歷資料為核心，打造「一站式」的大數據AI分析平台。透過領域專家與資訊人員合作，建置醫療資料型錄，橋接醫療術語與技術術語；研究人員可自行查找所需要的資料資產，使用平台分析工具進行資料探索、建置模型、訓練到發佈應用。除了提升使用資料的時效性與有效性，也確實保護病患的隱私，讓研究資料的應用環境更為安全與完善。
成大醫院「成醫學術研究資料庫」未來將導入更多元的資料來源並逐步推廣，預期能高效地輔助跨單位的聯合研究與數據創新應用，優化臨床研究的量能與成果。