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關於我們

Office of DeepQ
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​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,應用人工智慧、區塊鏈、自然語言、生成式預訓練轉換等技術於產品,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)。

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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。

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技術專利

我們研發的主要技術包含:透過模擬人類智能,讓機器能夠學習、理解和執行各種醫療臨床相關的任務; 自然語言則是讓聊天機器人理解和處理人類語言並提供使用者更準確的健康資訊。

DeepQ 期許研發的技術能助於醫生提高診斷的準確性和效率,同時減輕他們的工作負擔。對患者而言,能提供個人化的醫療建議。

AI 智慧平台

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

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

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)

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​認證評鑑

DeepQ秉持著將先進技術融合於健康照護及臨床應用中的理念,一直以來都謹慎的處理產品及用戶相關資訊。取得 ISO 27001、ISO 27701、ISO 27799 ,展示DeepQ在資訊安全管理系統的機密性、完整性、可用性及健康與醫療產業資訊安全管理的機密性、完整性、可稽核性、可用性,與國際品質系統並駕齊驅。

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​獎項榮譽

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十七屆國家新創獎
防疫科技類國家新創獎

2020

十七屆國家新創獎
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防疫獎章授獎典禮
防疫獎章

2020

防疫獎章授獎典禮
RSNA
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十七屆國家新創獎北美放射醫學年會RSNA  2019 AI challenge
顱內出血偵測全球銀牌

2019

美國國際醫學競賽
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美國國際醫學競賽
XPrize 亞軍

2017

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馬偕醫生館 APP
HIMSS-Elsevier  
數位醫療創新國際大獎

2017

HIMSS-Elsevier 數位醫療創新國際大獎
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總統杯黑客松
校園流感疫苗接種電子化 / 決賽隊伍

2019

總統杯黑客松決賽隊伍
聊天機器人MVP經理人獎
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疾管家、疫止神通
聊天機器人
MVP 經理人獎

2020

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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.

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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.

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MBS: Macroblock Scaling for CNN Model Reduction

Yu-Hsun Lin, Chun-Nan Chou, and Edward Y. Chang, Proceedings of IEEE Conference on CVPR, 2019.

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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.

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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.

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Che-CLKN: Cascaded Lucas-Kanade Networks for Image Alignment

Hao-Cheng Kao, Kai-Fu Tang, and Edward Y. Chang, Proceedings of AAAI Conference, 2018.

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