Qualcomm Tricorder XPRIZE 競賽為由Qualcomm基金會贊助，XPRIZE基金會所舉辦之國際競賽，研發可攜式居家健康管理系統，是人類史上獎金最高的醫學競賽，總獎金為台幣3億元。
本屆XPRIZE競賽主題為突破現有醫療系統限制，建立自主性可攜式的健康照護系統，向全世界徵求提案，從提案中挑選十組團隊，晉級第二階段競賽。第二階段競賽則需完成自主性健康照護系統雛型儀器參加評比，評比結果前三名可以獲得優渥獎金（總獎金為美金一千萬元）。所謂自主性健康照護系統，其定義為「協助不具醫療專業背景之個人，以簡單的量測介面連續長期監測五種基礎生命徵象（包含血壓、心電圖、體溫、呼吸頻率及血氧濃度）以及必要的生化數據，對競賽定義之核心群組與選擇性群組共15項疾病進行有效家居診斷。」此15項疾病包括：貧血、尿道感染、第二型糖尿病、心房顫動、中風、睡眠呼吸中止、肺結核、慢性阻塞性肺病、肺炎、中耳炎、白血球增多、A型肝炎、高血壓、帶狀泡疹及黑色素瘤，另有高血壓、黑色素瘤、膽固醇檢測 3項台灣團隊自選檢測項目。
本學院與宏達電（HTC）及臺灣數個頂尖生醫研究群（台大、台大醫院、清大、成大、北醫和國泰醫院等）組成聯合研究團隊參與此一國際競賽，由本學院創院院長彭仲康教授領隊。本團隊目前進入全球10強，為亞洲僅存的兩隊之一，我們預期本計劃研發成果一方面為競賽所需，另一方面亦可作為後續擴大產學研究計畫之內容，XPRIZE競賽成績更可作為聯合研究團隊研發能力最好的國際宣傳，後續產學合作計畫則逐步將研發成果商品化，帶來商機與產值。
讓科幻作品成為真實科技：1,000萬美元Qualcomm Tricorder XPRIZE獎入圍團隊出爐 | |||||||||||||||||||||
| (中央社訊息服務20140829 15:01:24)芝加哥--(美國商業資訊)--激勵性大獎競賽的全球領導者XPRIZE今天公佈角逐1,000萬美元Qualcomm Tricorder XPRIZE獎的10支入圍團隊。該獎是由高通基金會(Qualcomm Foundation)贊助、為期3年半的全球性競賽，參賽團隊要開發出以消費者為中心、能夠診斷和判讀15種身體狀況並採集5種至關重要指標的行動裝置。該競賽於2012年1月推出，旨在鼓勵開發出與著名的《星際迷航記》(Star TrekR)中的醫用三度儀(Tricorder)極為相似的設備，使科幻作品中的三度儀成為真實科技。 Qualcomm Tricorder XPRIZE入圍團隊是在電機電子工程師學會(IEEE)醫學和生物工程學會國際大會的開幕典禮上公佈，它們擁有廣泛的專業知識和背景，代表6個國家的初創公司和知名設備製造商的非營利機構和學術界。進入決賽的10支團隊包括： ‧Aezon（馬里蘭州羅克韋爾市），由Tatiana Rypinski帶領的工程師學生團隊，來自約翰‧霍普金斯大學(Johns Hopkins University)，與生物工程創新與設計中心(Center for Bioengineering Innovation & Design)合作。 ‧CloudDX（加拿大密西沙加市），來自醫療器材製造商Biosign的團隊，由公司首席醫療長Sonny Kohli博士領導。 ‧Danvantri（印度金奈），來自科技製造商American Megatrends India的團隊，由公司總裁兼首席執行長Sridharan Mani領導。 ‧DMI（麻薩諸塞州劍橋市），由DNA醫學研究所(DNA Medicine Institute) Eugene Y. Chan博士領導的團隊，與美國太空總署(NASA)、國家衛生研究院(National Institutes of Health)和比爾及梅琳達‧蓋茲基金會(Bill and Melinda Gates Foundation)合作。 ‧Dynamical Biomarkers Group（臺灣中壢市），由內科醫生、科學家和工程師組成的團隊，由哈佛醫學院(Harvard Medical School)教授彭仲康領導。 ‧Final Frontier Medical Devices（賓夕法尼亞州佩奧利），由Basil Leaf Technologies創辦人、急診室醫師Basil Harris博士和網路工程師George Harris兄弟領導的團隊。 ‧MESI Simplifying diagnostics（斯洛維尼亞盧布亞納），來自診斷醫療器材製造商MESI的團隊，由公司首席執行長Jakob Susteric領導。 ‧SCANADU（加州莫菲特場），來自總部位於矽谷的初創公司SCANADU的團隊，由科技企業家、公司創辦人兼首席執行長Walter De Brouwer領導。 ‧SCANurse（英國倫敦），來自診斷醫療器材製造商SCANurse的團隊，由生物醫學工程師及公司創辦人Anil Vaidya領導。 ‧Zensor（愛爾蘭貝爾法斯特），來自臨床感測器和電極公司Intelesens的團隊，由首席科技長Jim McLaughlin教授領導。 如需瞭解關於各團隊的更多資訊，請造訪http://www.qualcommtricorderxprize.org/teams。 Qualcomm Tricorder XPRIZE資深總監Grant Campany表示：「我們選出的入圍團隊代表我們的專業評審委員會所確定的最有前途、最具創造力的提名。我們希望消費者以更積極主動的方式來管理他們的健康，如果能夠方便地取得即時醫療資料，這一點就可以實現。隨著我們進入競賽的最後階段，我們距離讓消費者自己掌握醫療保健方式又近了一步。」 在預賽階段，每支團隊都需要提供一項致力於解決安全和使用者體驗問題的作品，以及一份健康評估。由不同的數位健康和醫療業專家組成的評審委員會評估來自9個國家的21支團隊提交的作品，並從中選出10個最可信的作品。 高通生命公司(Qualcomm Life)資深副總裁兼總經理Rick Valencia表示：「為了角逐Qualcomm Tricorder XPRIZE而創造的科技具有呈指數式擴增的全球影響力，這種影響力不僅涵蓋遠距診斷疾病，還涵蓋其他諸多醫療領域，包括持續健康監控、疾病預防和慢性病管理。隨著我們的競賽接近尾聲，看到這些裝置變成真實具體的器材，無疑是令人振奮的。」 作為決賽的一部分，各個團隊將在2015年年中到年底間完成診斷體驗評估和消費者測試。最終評選和頒獎典禮將於2016年年初舉行。 在整個競賽過程中，美國食品藥物管理局(FDA)都為參賽團隊提供監管規範意見，以幫助他們為賽後可能進行的FDA審查做好準備。 如需瞭解有關Qualcomm Tricorder XPRIZE的更多資訊，請造訪http://www.qualcommtricorderxprize.org。 關於XPRIZE XPRIZE成立於1995年，是解決全球重大挑戰的領先組織，其創造和管理在學習、探索、能源與環境、全球發展和生命科學五個領域的高知名度激勵性大獎，以解決這些挑戰。現有獎項包括獎金3,000萬美元的Google Lunar XPRIZE、獎金1,000萬美元的Qualcomm Tricorder XPRIZE、獎金225萬美元的Nokia Sensing XCHALLENGE和獎金200萬美元的Wendy Schmidt Ocean Health XPRIZE。查詢詳情，請造訪www.xprize.org。 關於高通基金會 高通基金會於2010年由高通公司(Qualcomm Incorporated)創立，旨在發展和強化全球社區。高通基金會尤其專注於發展慈善事業，在全球各個地區協助創造和維持接受良好教育、健康且充滿文化活力的社區。如需瞭解有關高通基金會和高通公司的全球社會責任專案的更多資訊，請造訪www.qualcomm.com/community。 Qualcomm是高通公司在美國和其他國家的註冊商標。 STAR TREK、TRICORDER和相關標章及標誌是CBS Studios Inc.授權使用的商標。. 免責聲明：本公告之原文版本乃官方授權版本。譯文僅供方便瞭解之用，煩請參照原文，原文版本乃唯一具法律效力之版本。 聯絡方式： XPRIZE Eric Desatnik, 310-741-4892 eric@xprize.org 訊息來源：business wire  Qualcomm XPRIZE Tricorder 競賽歷史與 HTC 貢獻
Edward Chang and Chung-Kang Peng (reviewed)
2017/03/30 — 台北 · 台灣
 
2013 年第一季 XPRIZE 基金會宣布了 Tricorder 競賽，由 Qualcomm 贊助提供獎金共一千萬美元。競賽內容為研發一款五英磅（大約 2.3 公斤）以下的醫療儀器，能夠正確的判別 12 項疾病和連續監測五項生理訊息。此儀器必須能居家使用，在無醫療人員協助情況下，無醫療知識的用戶也能無礙使用。因此，競賽評估標準為正確診斷，以及優越的用戶體驗。XPRIZE 基金會認為能夠達成競賽評估標準才能夠使 Tricorder 普及進而改善資源匱乏地區的醫療品質。
比賽宣布開始後 XPRIZE 基金會在 2013 年 9 月收到 312 隊來自 38 個國家報名，其中 29 隊在 2014 年 5 月送交了計畫書，在審核後 2014 年 10 月 XPRIZE 基金會宣布 10 隊入圍。最後在 2016 年 9 月各隊送交了開發的儀器，2016 年 10 月宣布六隊晉級準決賽，2016 年 12 月宣布兩隊進入決賽，第一名將於 2017 年 4 月 12 日在洛杉磯公布。 請參見官方提供 competition guidelines, competition timeline, and the two finalists. 我們的團隊：動態生醫指標團隊
彭仲康教授在 2013 年為了參與比賽，成立了此跨領域、跨校也跨產業合作團隊。彭教授當時是從哈佛大學休假兩年，任中央大學生醫理工學院創院院長。HTC 的張智威博士應邀參與，借重其跨產學業界的經驗。張博士加入 HTC 前在 Google 負責大數據研發，擔任 Director of Research 六年半。張博士曾任加州大學聖塔芭芭拉分校電機系正教授。再者，HTC 在軟硬體開發、工業設計、系統整合、用戶體驗領域有長足的經驗。有這些經驗才能夠成功的設計製造一個軟硬體結合雲平台大數據，且又能滿足比賽評估雙標準：重量限制和用戶體驗。
當然，此團隊必須仰賴醫學專家的指導。彭教授從臺大、北醫、清大、成大、中大、台大醫院邀請了表列六位醫學教授及醫師，擔任團隊不同疾病領域的指導。彭教授和這些醫學專家首先共同撰寫了參賽計畫書，憑此計畫書，動態生醫指標團隊在 2014 年 8 月進入了 XPRIZE 競賽前十名。從 2014 年 8 月起進入實際執行階段，張博士帶領 HTC 團隊先後投入六十位研究員、工程師、設計師，歷經兩年，完成了最後的產品 DeepQ。
DeepQ 產品介紹
DeepQ 包括五個主要診療系統：眼診、 血尿診、呼吸診、生命特徵診、問診。 這五個系統負責比賽疾病項目和生理訊號監控如下：
主要技術：HTC 大數據學習和轉移學習[1] 、王拔群醫師指導。
主要技術：傳統試紙技術，由 HTC 整合。（雖然專家學者們在計畫書中推薦使用微流道及生物晶片的技術、但是技術成熟度、重量限制和耗材貯存考慮、不適合居家使用。）
主要技術：HTC 開發。
生命特徵 ：心率、呼吸頻率、體溫、氧飽和度、血壓。
疾病 ：心律不整睡眠、呼吸暫停、高血壓。
主要技術：
心律不整睡眠、呼吸暫停：彭教授開發。
心率、呼吸頻率、體溫、氧飽和度、血壓、高血壓 ：HTC。
主要技術：彭教授哈佛團隊 Dr. Andrew Ahn 提供技術指導，HTC 提供介面設計及 app 開發。HTC 在 2016 年繼續用人工智慧的技術增進準確度以及疾病診斷項目從 10 項到超過 100 項[2]。
團隊的貢獻
沒有彭教授和醫學專家的指導，動態生醫指標團隊不可能入圍前十名。HTC 在軟硬體開發、工業設計、系統整合、用戶體驗及大數據人工智慧的能力和經驗，將入圍計畫付諸實現。此跨領域、跨校也跨產業的團隊合作，為台灣醫療界和產業界的實力作了良好的見證。
  
附錄 1：論文
[1] Transfer representation learning for medical image analysis, CK Shie, CH Chuang, CN Chou, MH Wu, Edward Chang, IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015.
[2] Inquire and Diagnose: Neural Symptom Checking Ensemble using Deep Reinforcement Learning, Kevin Tang, HaoCheng Kao, Jason Chou, Edward Chang, NIPS Deep Reinforcement Learning Workshop, 2016.
附錄 2：HTC 的貢獻
Area One. Artificial intelligence, big data analytics and transfer learning for disease diagnosis.
HTC developed AI algorithms for optical devices to detect otitis media and melanoma. HTC also developed algorithms to detect COPD and continuous measure blood pressure monitoring.
There are two major challenges to overcome when developing a classifier to perform automatic disease diagnosis. First, the amount of labeled medical data is typically very limited, and a classifier cannot be effectively trained to attain high disease-detection accuracy. Second, medical domain knowledge is required to identify representative features in data for detecting a target disease. Most computer scientists and statisticians do not have such domain knowledge. HTC uses deep learning and transfer learning to successfully address these two problems.
Area Two. Industrial design, system integration, cloud computing, wireless protocols, and user experience.
1. ID design for all instruments and a container hosting all with one single power supply, while keeping the total weight under five pounds.
2. Integrating various test strips into a tray and utilizing camera to read results in the cloud. 3. Developing intuitive easy-to-follow and error-proof designs for best user experience.
Quantifying HTC’s Contributions w.r.t. Competition Scoring Criteria
I. To emphasize the importance of consumer use and adoption, only the highest scoring teams from the consumer experience evaluation will be eligible to win.
— 100% done by HTC II. Scoring the highest across disease diagnostics, vital signs, and consumer experience. The others such as blood/urine sense, optical sense, breath sense, were all done by HTC. — 70% done by HTC III. Pre-qualifying round proposal — 10% done by HTC |
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