OPPO共享自研人工智能算法，助力诊断与科研工作

　　随着科技的进一步发展，特别是AI能力的进一步发展，在更多的场景中就已经融入了AI对我们进行一系列的相关辅助。在新冠疫情爆发后，全球各地都在利用AI为医务人员的工作进行辅助，我们国内也有很多的科技企业在通过AI不断为医务人员的日常工作进行赋能。
　　例如OPPO研究院就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，搭建起一套利用胸部CT影像辅助新冠肺炎诊断的人工智能系统。
　　根据了解，OPPO所建立的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。
　　因为优秀的识别能力，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。OPPO新冠肺炎辅助诊断科研平台所采用的自研算法模型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。通过一系列的表现可以得知，OPPO新冠肺炎辅助诊断科研平台所采用的自研算法模型能进一步能进一步减少医务人员的压力，为医务人员进行更加准确的判断而助力。在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。
　　9月7日，OPPO正式将自研新冠肺炎辅助诊断科研平台共享与北京大学医学部。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：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。
　　而OPPO除了向北京大学医学部共享了自研新冠肺炎辅助诊断科研平台外，还与北医三院进行了高精度羽量级人脸分析开发套件（SDK）的共享。
　　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。但对于颈椎病来说，早期的症状无法进行自我的识别。而OPPO推出的高精度羽量级人脸分析SDK将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。并且针对于年轻人的需求，通过小游戏的方式让用户进行一系列的锻炼，改善用户的颈椎问题。
　　北京大学第三医院骨科副教授周非非表示，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。
　　科技的发展的方向是让人类获得更美好的生活，而OPPO在科技方面积累的一系列优秀实力正在通过一系列的方式进行赋能。在未来，OPPO会将更优秀的算法模型或科研平台输出到合作医疗机构，践行科技为人以善天下的企业使命。