心血管疾病長期高居我國國人十大死因之列，尤其是糖尿病患屬於心血管疾病的高危險群，被視為「高齡化社會殺手」，因此相關的共病研究效率對於保障國人健康越顯重要。
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；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。此舉不但加快成大醫院醫療團隊對糖尿病患者疾病風險預測與健康管理的時程，也為精準醫療奠定了基礎。
成大醫院院長李經維表示，運用先進科技與資料分析技術協助精準醫療，是成大醫院踐行「教學、研究、服務」三大使命、達成創新願景與目標的重要途徑之一。成大醫院與IBM共同合作發展「成醫學術研究資料庫」，提升研究時使用醫療資料的有效性、時效性、安全性，並積極協助患者進行健康管理。
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。
有效地管理與運用資料是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。先期進行示範主題研究驗證，並應用平台內建的自動化機器學習建模功能，成功地大幅縮短研究時程，加速醫療研究人員的研究成果產出。
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。
最後，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。