關於我們
我們的使命
DeepQ 成立於 2017 年，是 HTC 集團下子公司，我們的團隊是由跨領域專家和工程師所組成，例如電腦科學、軟體工程、法規、使用者經驗、設計等，藉由開發人工智慧、區塊鏈、自然語言之技術與產品，將先進技術融合於健康照護及臨床應用中，逐步實現精準醫療 (Precision Healthcare)。
DeepQ 理念與願景
我們相信在這個人類壽命的延長、對個人健康與醫療的重視度提高，以及近兩年 Covid-19 衝擊下的時代，防疫、虛實醫療整合、智慧醫療等議題將會繼續延燒。期待更多領域專家與高手加入我們，共同成為將先進技術融合於健康照護及臨床應用，成為維護人類健康的推手之一。
技術專利
近年來，人工智慧正逐步深入各個醫療服務應用領域，層面跨足健康、醫病溝通、疾病檢測、輔助診斷、治療處置與醫療器材，DeepQ 針對這些領域從自動化資料標註、AI 模型算法、AI 模型訓練等角度進行大量全球專利佈局，深耕智慧醫療領域，期望帶動產業發展，促進產業革新與進化。
AI 智慧平台
(AIP)
亮點：自動化驗證訓練資料品質、標註人員資格、以及建立自動化標註方法，共 3 件（台灣 / 美國 / 中國）
健康照護
(自動導診)
亮點：AI 導診模型訓練技術，共 11 件（台灣 / 美國 /中國 / 歐盟）
AI 聊天機器人
(NLP Chatbot)
亮點：基於長序列字串訓練自然語言模型技術，共 3 件（台灣 / 美國 / 中國）
獎項榮譽
2020
十七屆國家新創獎
防疫科技類國家新創獎
2020
防疫獎章授獎典禮
防疫獎章
北美放射醫學年會RSNA 2019 AI challenge
顱內出血偵測全球銀牌
2019
美國國際醫學競賽
XPrize 亞軍
2017
2017
馬偕醫生館 APP
HIMSS-Elsevier
數位醫療創新國際大獎
2019
總統杯黑客松
校園流感疫苗接種電子化 / 決賽隊伍
2020
十七屆國家新創獎
防疫科技類國家新創獎
論文研究
我們非常重視創新研究和尖端技術的開發，與世界知名的大學有著密切的合作，像是哈佛大學、史丹福大學、柏克萊大學和台灣大學，並且積極參與國際一流學術會議的論文發表，像是 NIPS、AAAI、CVPR 和 MM 等頂尖國際學術會議。高質量的技術論文有助於建立紮實基礎研究和核心技術，從而在研究和工程方面交互實證。
RelGAN: Multi-Domain Image-to-Image Translation via Relative Attributes
Po-Wei Wu, Yu-Jing Lin, Che-Han Chang, Edward Y. Chang, and Shih-Wei Liao, Proceedings of ICCV Conference, 2019.
EA-CG: An Approximate Second-Order Method for Training Fully-Connected Neural Networks
Sheng-Wei Chen, Chun-Nan Chou, and Edward Y. Chang, Proceedings of AAAI Conference, 2019.
MBS: Macroblock Scaling for CNN Model Reduction
Yu-Hsun Lin, Chun-Nan Chou, and Edward Y. Chang, Proceedings of IEEE Conference on CVPR, 2019.
REFUEL: Exploring Sparse Features in Deep Reinforcement Learning for Fast Disease Diagnosis
Yu-Shao Peng, Kai-Fu Tang, Hsuan-Tien Lin, and Edward Y. Chang, Proceedings of Advances in NeurIPS, 2018.
Context-Aware Symptom Checking for Disease Diagnosis Using Hierarchical Reinforcement Learning
Hao-Cheng Kao, Kai-Fu Tang, and Edward Y. Chang, Proceedings of AAAI Conference, 2018.
Che-CLKN: Cascaded Lucas-Kanade Networks for Image Alignment
Han Chang, Chun-Nan Chou, and Edward Y. Chang, Proceedings of IEEE Conference on CVPR, 2017.