智能医院的灵魂核心——智能医疗平台
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智能医院建设的内容包罗万象，IBM指出，智能医院建设的内容包括建筑自动化、通讯自动化、医疗自动化等在内，其中牵涉到系统设计、实施与整合应用，解决方案必须要能从管理入手。
由于智能医院建设涉及信息系统众多，如何整合这些系统、降低管理难度、增加扩展性是建设的重点。建立智能医疗平台管理中心、统一媒体管理、综合安防管理、IT中心管理以及病房管理系统，做到建设、运行、管理一体化，才能真正发挥智能医院系统运行效果。
医疗资源平台要求快又准
现今为多元化的高科技企业所主导的国际舞台上，兼备智能软硬件的跨领域ICT(Information and Communication Technology)与生物医学科技将成为未来国际竞争的主流，但也只有紮实理论基础的技术，方可发展出寿命更长的产品以至永续经营。
综观全球科技的发展，目前人类可以将过去无法处理的巨量数据，如生理信息、人体基因的大量数据等，在经过整理分析后成为可以解读与运用的信息，因此巨量数据分析及云端运算，已经成为未来科技主流，而进行巨量数据分析时，除了考虑分析的准确度外，更需要能提升运算的速度，亦是目前云端运算的一大挑战；「既快速又精准」的智能运算资源管理系统，为全世界相关领域所迫切需求的。
尽管科技发展迅速，计算如生理信息、人体基因等巨量数据，并加以整理、分析成为可解读与运用的信息，并达到「既快又精准」之技术仍有待克服。成功大学电机工程学系教授李国君率研究团队设计的「智能医疗云端运算平台」，将演算技术与智能运算资源管理架构合而为一，不但达到「快又准」要求，还获得美国哈佛、麻省理工学院及安德森癌症中心相关专家学者所组成之新创公司Inform Genomics的青睐，并以约新台币千万元的代价技转给该公司，Inform Genomics预计将此云端运算管理系统用于个人化医疗中的癌症相关治疗过程。
李国君表示，个人化医疗涉及人类基因体之运算与分析，单一个人的基因数据运算已十分费时，若要进行运算、分析数千甚至上万人的基因数据，不仅数据量庞大且复杂，是极为艰钜之工程，也因此虽然欧美等国皆亟欲发展个人化医疗，却又难以大步迈进。
成功大学团队研发的智能运算资源管理平台，不仅能大幅缩短运算时间且精准度高，效率大幅提升，Inform Genomics相关人员在2014年即主动来成大接洽，甫于2015年5月与李国君教授完成技转，Inform Genomics公司并在American Society of Clinical Oncology(美国临床肿瘤医学会)年会对外发布此技转信息，借此透露，该公司可望在未来的个人化医疗领域抢得先机。
同时兼顾巨量数据分析及云端运算能力
李国君指出，巨量数据分析需同时考虑演算速度及系统架构设计，两者兼备才能又快又准，而国内外的研究团队大多只专精于其中一项，在演算法、系统架构二者都很专精者有限。他透露，成大团队研发的云端演算平台，能够快且精准的关键之一，在于能事前分析所运用之演算法，并评估需要多少运算资源，再从云端平台上掌握可提供运算的电脑信息，作有效的运算系统管理，使巨量数据得以平行运算。
此外，李国君所领导的多媒体单芯片系统实验室所发展的相关技术，用于云端演算平台的速度及精确性高，在前一代的超高分辨率视讯数据的处理上，就已展现极佳的成效，速度加快了数十倍以上，而在运用于个人化医疗的巨量数据分析运算，其速度上的表现预期，也同样令人满意。
李国君提到，欧、美各国都非常积极地发展个人化医疗，但进展却有所停滞，关键之一就在于运算速度不如预期，成千上万笔的基因体数据，无法进行有效率的分析，但成功大学的智能医疗云端运算平台则克服了此一问题。该项技术除用于健康医疗外，还可以用于其他领域的巨量数据分析，用途相当广泛。
以本土技术紮根放眼国际
全世界第一次工业大革命从蒸汽动力带动机械化生产开始，为人类福祉带来重大影响，而发展至目前第四次工业革命，便是全球制造业的下一步——智能制造，也就是所谓的工业4.0；医疗产业不例外，藉由科技发展迈向医疗4.0，也是未来必须尽速发展的道路。
李国君指出，以紮实理论为本做研究，同时赋予创新的构思，技术领先国际，才能获得新创公司的青睐进而技转，台湾未来的发展与走向，一定要建立在稳固的基础下，朝跨领域、跨地域进行发展或研究，以本土技术紮根，放眼国际，才能走出我们自己的路。
