國防醫學院

本創作之生物電阻抗感測裝置用以獲取受測者的生物電阻抗。用戶介面裝置用以接收受測者的個人資料。處理單元電性耦接生物電阻抗感測裝置、儲存單元與用戶介面裝置，且根據受測者的個人資料啟用儲存單元中的一族群的生物電阻抗分析預測模型，處理單元透過生物電阻抗分析預測模型轉換受測者的生物電阻抗，並據以計算出受測者的估測身體組成資料；其中生物電阻抗分析預測模型係基於族群之多個訓練測試者的多筆訓練資料來建模。
本創作之生物電阻抗分析儀器，可以配置為能夠針對屬於某一族群的受測者根據生物電阻抗分析預測模型而得出更為測確的估測身體組成資料。實施例之生物電阻抗分析儀器利用生物電阻抗分析預測模型能夠避免習知生物電阻抗分析儀器在不同族群測量上的系統性誤差，因此能夠有效應用於評估某一族群，如高齡老年人的身體組成。對於生物電阻抗分析預測模型為高齡族群的例子下，生物電阻抗分析儀器除了可以用於也可用準確地獲得高齡老年人的身體組成以外，亦可以用於監測老年人的營養狀況，以及檢測社區中肌少症的族群。此外，依據本創作之生物電阻抗分析儀器可以實現為各種形式如直立式裝置、可攜式裝置或穿戴式裝置等任何形式，以便於民眾利用以及推廣，將對相關族群對的身體檢測上帶來莫大的助益。

國防醫學院/林石化教授團隊

參賽項目：免抽血人工智慧輔助快速判讀致命血鉀異常之心電圖系統

嚴重血鉀異常是臨床上心源性猝死的常見原因，快速診斷進行快速治療可以有效降低猝死。然而臨床上檢測血鉀時間通常需要半個小時以上。儘管心電圖有機會能用於檢測血鉀異常，但即使是經驗豐富的臨床醫生也容易忽略。我們已開發了一個深度學習模型（ECG12Net）利用心電圖人工智慧來檢測血鉀濃度。研究資料庫從2011年5月蒐集至2016年12月，在急診共收集了66,321例心電圖與其相應的血鉀濃度。ECG12Net在包括13,222個心電圖的測試集中，ECG12Net的平均絕對誤差為0.531，嚴重低鉀血/高鉀血的敏感度及特異度分別為95.6％/84.5％和81.6％/96.0％。在後續的人機競賽中，ECG12Net對低鉀血/高鉀血的平衡精確度為80.4％/82.7％，比競賽中最好的醫師（66.7％/ 70.6％）高出10％以上。

自2019年5月起ECG12Net的AI警報系統已被用於主動識別嚴重的血鉀異常。至2020年4月止，我們的AI警報系統服務了26,154名急診患者，他們在檢傷後平均等待21.2±17.2分鐘接受心電圖檢查並馬上由AI進行評估，而這些病人的血鉀實驗室檢測結果平均在ECG測試後的41.7±21.7分鐘才獲得。 共有22例嚴重低血鉀患者和36例嚴重高血鉀患者被主動識別出來，並在實驗室報告出來之前立即接受了介入，而他們的預後明顯好於AI警報系統上線前的嚴重血鉀異常患者。這項技術除了在醫院端應用外，還可進一步用於驗證實驗室錯誤、遠距醫療與穿戴設備用於洗腎及其他高危病人。

國防醫學院/楊震中研究員團隊

獲獎項目：新型聚醣奈米粒子作為疫苗載體及佐劑。
疫苗開發是防治傳染病流行最有效的方法，為了誘發更優質的免疫反應，常常需要在疫苗配方中添加適當的佐劑 (adjuvant)，以強化疫苗的疫原性。本發明中以炭疽疫苗 (BioThrax; AVA) 做為研究標的，藉由褐藻醣膠 (FUC) 與季銨化幾丁聚醣 (qCS) 之間的聚電解質複合 (PEC) 反應，開發出可以強化免疫反應之新型聚醣奈米粒子 (FqC-NPs)，來改善 AVA 疫苗誘發免疫力弱及需多次施打的缺點。本發明可藉由改變配方中 FUC 和 qCS 的質量比，製備出帶正或負介面電位的 FqC-NPs。實驗顯示，這些帶正負電荷的 FqC-NPs 穩定性高，不會影響 L929、A549及 JAWS II 細胞的生長活力，且細胞毒性及免疫毒性均很低，同時能被 JAWS II 樹突細胞高效率的吞噬。活體內實驗顯示，與含 CpG ODNs 之 AVA 或單獨以 AVA 免疫注射的實驗組小鼠相比，使用 FqC-NPs 與 AVA 混合注射之 A/J 小鼠，可顯著增加 anti-PA 抗體生成的速率及效價。在保護力評估方面，以 AVA 混合 FqC-NPs 免疫注射的小鼠，經炭疽毒素之攻毒挑戰後存活率最高 (100%)。

基可生醫股份有限公司

基可生醫結合新一代基因工程與合成生物學平台，以大片段基因編輯技術 (Large Segment Gene Editing)透過合成水稻平台與SPF合成醫鼠平台，量產人源化醫用原料，提供人體組織最佳修復與再生功能的材料。公司目前開發的生物原料是人源化彈性蛋白(humanized tropoelastin)與人源化膠原蛋白(humanized collagen type I)，聚焦因人口老化所衍生的醫療產品需求：(1)個人化癌症用藥管理與(2)功能性組織修復與再生。目前與科研單位合作，進行精準人源化癌藥體外檢測試劑的開發。下一步偕同策略夥伴合作，進行高通量人源化癌藥篩檢平台之推廣與銷售。基可會秉持3R原則：Revolution、Respect與Responsibility，持續結合基因編輯技術與Bio-risk free植物生物平台，開發人類專屬的醫用原料與醫療產品，滿足大家對於健康人生的渴望。

大心生物科技股份有限公司

「大心高智能成人尿布」裝置藉由穿戴式矽膠褲內置感應器，偵測臥床排泄行為發生時，自動進行抽吸及清潔、烘乾作業，並將排泄物沿著接管回收至主機內，減少護理人員排遺清潔處理工時，以及避免排泄物傳染性疾病接觸之感染風險。透過此裝置之排泄物數據化紀錄，可提供醫護人員進行病患之排泄生理監測及導入後續精準醫學，預防排泄異常相關之疾病發生。
此裝置透過全自動化之排遺清潔處理，產品應用可導入於負壓隔離病房，減少醫護人員因排遺處理之進出次數及作業時間，因應於COVID-19新冠肺炎疫情嚴峻國家將可有效降低醫護人力負擔。
「大心高智能成人尿布」是可以使照護者處理被照護者排泄物的如廁類產品，可減輕照護者的負擔，亦可讓使用者即使如廁也不需要移動，讓使用者享有如廁的尊嚴，也能讓照護者有更多心力在提升醫療品質，在主機處理上內建空氣清淨機及蜂巢式活性碳，能隨時優化空氣品質，進而充份的提環境品質，並提供照護者充裕的喘息時間及被照護者的生活品質。

大心生物科技股份有限公司

「大心高智能成人尿布」裝置藉由穿戴式矽膠褲內置感應器，偵測臥床排泄行為發生時，自動進行抽吸及清潔、烘乾作業，並將排泄物沿著接管回收至主機內，減少護理人員排遺清潔處理工時，以及避免排泄物傳染性疾病接觸之感染風險。透過此裝置之排泄物數據化紀錄，可提供醫護人員進行病患之排泄生理監測及導入後續精準醫學，預防排泄異常相關之疾病發生。
此裝置透過全自動化之排遺清潔處理，產品應用可導入於負壓隔離病房，減少醫護人員因排遺處理之進出次數及作業時間，因應於COVID-19新冠肺炎疫情嚴峻國家將可有效降低醫護人力負擔。
「大心高智能成人尿布」是可以使照護者處理被照護者排泄物的如廁類產品，可減輕照護者的負擔，亦可讓使用者即使如廁也不需要移動，讓使用者享有如廁的尊嚴，也能讓照護者有更多心力在提升醫療品質，在主機處理上內建空氣清淨機及蜂巢式活性碳，能隨時優化空氣品質，進而充份的提環境品質，並提供照護者充裕的喘息時間及被照護者的生活品質。

大量傷患事件處置模擬系統

為降低災害所造成的巨大生命財產損失，有賴平日災害演練。特運用虛擬實境科技的三個構成要素(1)沉浸度(2)互動性(3)想像力，導入於災難醫學訓練教育領域。本設計有別於其他遊戲軟體，在本軟體中創新加入語音辨識技術，系統操作人員可利用語音方式對處置過程用語音方式控制。透過本系統之建置，可模擬災難大量傷患事件場景，使用者可模擬擔任負責指揮之人員，可使用自由視角觀看全場，以利培養大量傷患指揮人才，有效降低傷亡。

奇美醫療財團法人奇美醫院

早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統。
照顧重症患者時，盡量縮短呼吸輔助時間是一個重要的考量，但過早或過晚脫離呼吸器也可能引發相關不良反應。根據衛生福利部官方資料統計，民國97-101年近五年，每年花在長期呼吸器依賴患者之健保費用高達261億至270億，費用年成長率約在1％。因此掌握適當時機中斷使用呼吸器，在醫療品質與醫療成本上均相當重要。因無客觀決策數據參考，在台灣往往存有過度使用呼吸器之情形。實務上，醫療團隊對病人須先「嘗試脫離」，再「完全脫離」。若此兩階段之脫離時機適當，其最後完全脫離成功率較高且也可能提早。我們基於文獻與專家經驗，用機器學習法以奇美醫院加護病房(ICU)使用呼吸器病人之醫療大數據，建立AI模型，預測病人兩階段脫離呼吸器之時機，模型已整合於ICU呼吸治療系統並於109年5月全面於ICU上線，醫療同仁反映良好。

奇美醫療財團法人奇美醫院

早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統

奇美醫療財團法人奇美醫院

無線流量趨勢監視警示系統