赋能医学诊断和研究，OPPO共享自研人工智能算法

2021年9月7日，OPPO正式将自研“新冠肺炎辅助诊断科研平台”、“高精度羽量级人脸分析开发套件（SDK）”分别共享给北京大学医学部、北医三院。“新冠肺炎辅助诊断科研平台”可辅助医生快速完成新冠肺炎疑似患者的筛查和诊断。基于此平台，北京大学医学部还能持续研发迭代、够针对肺部病变区域做量化分析，辅助愈后分析、疗效评估以及药物研发等。“高精度羽量级人脸分析开发套件”通过对人脸的关键点、位姿的精准、实时分析，结合北医三院运动康复的专业知识，可以帮助缓解患者的颈椎疼痛症状，通过面部肌肉训练的方式，帮助面瘫患者做恢复性训练，对早期疾病起到预防和辅助治疗的作用。

（OPPO与北京大学医学部、北医三院交接两项自研算法）

新冠疫情爆发后，OPPO研究院基于多年来在计算机视觉、深度学习等人工智能领域的技术积累，就搭建起了一套利用胸部CT影像辅助新冠肺炎诊断的人工智能系统，旨在帮助放射科医生和临床医生减少诊断用时，从而缩短患者等待时间，减轻放射科医生的总工作量。

2020年11月举行的OPPOINNODay未来科技大会上，OPPO副总裁、研究院院长刘畅表示，OPPO会将“新冠肺炎辅助诊断科研平台”共享给相关医疗机构，助力一线医生肺炎诊断和医疗科研工作。

“新冠肺炎辅助诊断科研平台”采用来自中国国家生物信息中心（CNCB）公开的来自近七百位病人的约14万张CT影像，对深度学习算法模型进行持续训练。目前，该平台模型针对新冠肺炎、普通肺炎、正常状态的自动分类准确率在国家生物信息中心的测试集合上超过99%，对新冠肺炎检测的识别准确率和召回率均在99%以上，可在辅助诊疗过程中提供可靠的判别结果。

OPPO“新冠肺炎辅助诊断科研平台”所采用的自研算法模型等相关成果已经被国际知名医学期刊《JournalofMedicalImaging》收录进当期首页。与同类模型相比，OPPO自研算法模型充分利用了胸部CT的空间信息，通过逐层检测，在保持对新冠肺炎和普通肺炎的高识别准确率的同时还能自动定位可能存在的病灶区域。

OPPO智能感知首席科学家郭彦东表示：“希望在OPPO和北大医学部的共同努力下，能把基于公开数据训练的模型、方法与实际工作场景、需求相结合，建立大样本、标准化的数据集，协调各医院开展多中心研究，帮助该平台算法、技术水平不断升级，使精准检出率不断提高，误差率不断降低，诊断质量不断提高，成为医生的好帮手。”

北京大学医学部产业管理办公室副主任兼技术转移办公室主任沈娟表示：“经过这次疫情，我们看到了社会各界尤其是企业界对医院、对医务工作者、对医学科学研究的关注和投入。通过与OPPO共建智能健康协同创新实验室，北大医学部有了‘新冠肺炎辅助诊断科研平台‘这样的优秀工具，希望能够大大减轻医务工作者的负荷、提升诊断效率，并在未来的疾病研究中发挥更长远价值。”

除新冠疫情外，颈椎病日趋年轻化的话题同样备受关注。颈椎病往往由长期伏案工作、使用电脑、开车等诸多因素使人保持单一姿势和肌肉韧带所导致。对患者而言，早期干预、治疗至关重要。“高精度羽量级人脸分析开发套件”搭载在OPPO全系列手机，可以快速、精准的检测人脸、人体等位姿。

根据2020年《生命时报》统计，我国目前有颈椎病患者1.58亿，由于智能手机普及以及伏案时间过长，颈椎病患病正呈年轻化趋势。而早期的症状无法自我识别，目前行业内也缺乏专业的指导训练。通过颈椎康复小游戏的方式，迎合年轻人喜欢玩游戏的同时，还可以帮助用户针对颈椎问题进行相应的“康复训练”、并通过游戏的策略提醒用户定期坚持训练，改善颈椎问题。此次“高精度羽量级人脸分析SDK”结合北医三院的颈部健康模型，准确实时的输出颈部多维度的旋转信息，不需要专门的软硬件单独产品的研发。用户使用OPPO全系列智能手机免下载、免安装、不限次数，随时随地可以免费使用，方便快捷，真正实现用户“0门槛”。

北京大学第三医院骨科副教授周非非对此表示，“颈椎病已经呈趋年轻化发展，早期干预与前期治疗尤为关键。北医三院基于OPPO的‘高精度羽量级人脸分析SDK’，为大家带来颈部健康评测管理模型，让用户在游戏娱乐中，就能对颈椎起到一个恢复与治疗的作用，非常符合我们国家公共卫生发展的大趋势。”

在医学影像诊断环节，人工智能正发挥着越来越大的作用。基于OPPO在计算机视觉、深度学习等AI细分领域的技术积累，未来会将更优秀的算法模型或科研平台输出到合作医疗机构。OPPO希望通过他们在AI辅助诊断领域的持续投入，可以不断赋能医疗机构和医学科研工作者，来共同应对全人类公共卫生领域的潜在挑战。这也算是OPPO对长久以来所秉持的”科技为人以善天下”使命的具体践行吧。

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