Tempus協助癌症患者找到個人化治療！精準醫療獨角獸Tempus半年內估值翻倍|數位時代 BusinessNext

協助癌症患者找到個人化治療！精準醫療獨角獸Tempus半年內估值翻倍

美國芝加哥精準醫療獨角獸Tempus自成立以來，公司年營收逐年成長，也專注於拓展海外市場，目前已成為多個癌症團隊的決策依據。

美國芝加哥精準醫療獨角獸Tempus自成立以來，公司年營收逐年成長，且快速吸引Baillie Gifford、 T. Rowe Price、Revolution Growth、New Enterprise Associates...等來自世界各國的企業和投資機構紛紛加入投資行列。

成立不到4年，Tempus快速獲得超過3.2億美元（約90億新台幣）的投資額，使其一躍成為價值20億美元（約557.55億新台幣）的獨角獸公司；此外，Tempus在最新一輪的融資中，又獲得2億美元（約56億新台幣）的融資，讓公司估值已飆漲至50億美元（約1392億新台幣）。

Tempus是由艾瑞克·萊夫科夫斯基（Eric Lefkofsky）創立 2015年，總部位於美國伊利諾州芝加哥，是一間運用人工智慧技術分析各種分子與臨床資料，以幫助所有癌症患者找到最適合自己的個人化治療方案，進而實現精準醫學，並推進精密醫學的發展；Tempus的宗旨是：讓世界上的每一位癌症患者都能從病情相似的患者身上獲益。

2019年，Tempus建立了一個美國最大的癌症資料庫，涵蓋了約25％～30％美國癌症患者的各種資料，同時，Tempus也與眾多腫瘤學家、美國眾多知名學術醫療中心、紐約大學醫學院、美國國家癌症研究所（National Cancer Institute, NCI）指定的癌症中心...等專精於癌症相關業務的產、官、學單位進行長期合作，截至去（2020）年，Tempus合作的醫院已超過250家、收集超過200萬個臨床記錄。

目前，Tempus平台已收集來自世界各國學者的研究、臨床記錄、癌症中心、癌症醫生...等合作夥伴所提供的各種癌症資料；Tempus透過光學字符識別技術（Optical Character Recognition, OCR）和自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術將紙本資料結構化，並將資料以國際醫療資料交換標準（Fast Healthcare Interoperability Resources, FHIR）的格式儲存，從而實現資料結構化的服務，提供醫生和專家進行研究分析、質量檢測報告和臨床醫療的相關決策。

另外，Tempus平台還有提供圖像識別的功能，比如，專家可以使用Tempus的病理平台，檢測和計算有絲分裂、細胞和細胞核分裂，並選取生物特徵和分類組織，以加速研究和決策的速度。為了更深入地研發癌症治療的方法，Tempus還建立了一個名為「Tempus|M 」的建模實驗室，專注於前沿的體外器官研究和測試，旨在幫助研究者進行生物建模，以了解各種癌症療法的潛在效果。

近幾年，Tempus平台主要利用人工智慧、機器學習、下一代測序...等科學及生技技術，結合其龐大的資料庫及每位癌症病患的案例，進行資料分析，並根據病患的病症、療法和治療結果，以提供醫生和專家臨床和研究方面的建議，幫助醫生做出最佳的診斷決策；截至目前為止，Tempus平台已成為多個癌症團隊的決策依據，並在醫療界和學術界都成功打開市場知名度，創立不到6年，公司估值已飆漲至50億美元（約1392億新台幣）。

未來，Tempus將積極擴展其他疾病的領域，包括糖尿病、憂鬱症、心臟病...等疾病，都在Tempus的未來規劃內；此外，Tempus也將專注於拓展海外市場，期許能幫助更多醫生和學者進行精確的的決策。

參考資料：36kr、kknews、Geneonline

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責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。