枫林街道社区卫生服务中心一楼，一位妈妈正在带着5岁多的小女孩前来进行智能生长发育测评，拍摄完左手的X光片后，医生轻点鼠标，利用AI进行“医生+AI”智能阅片，仅仅数秒钟之后，一份生长发育测评报告就出现在屏幕上，经过专家审核，这份报告就交到了家长的手中。

这是徐汇区儿童医疗健康智能服务平台一期项目场景之一，包含成长发育筛查、智能评测、智能转诊等儿童生长发育管理。“医疗AI技术的加入将大幅提升徐汇区儿童生长发育监测的效率，减轻区内儿科医师工作负担。”徐汇区卫生事业管理发展中心主任孙雅对包括第一财经在内的媒体表示。

伴随经济水平的提升，中国儿童尤其是城市儿童所面临的健康问题正在从传染性疾病转向生长发育问题，尤其是性早熟、矮小症、肥胖症等儿童内分泌疾病。根据国家卫健委发布的《中国居民营养与慢性病状况报告（2015）》显示，我国6-17岁的儿童青少年肥胖率已超过8%。

但与此同时，由于缺乏系统、科学的儿童生长发育测评体系，中国的儿童生长发育测评指标长期局限于身高、体重、第二性征等浅层特征。骨龄则是一项有效的判断指标，所谓骨龄是骨骼年龄的简称，主要通过手部正位片的X光图来确定，用以反映儿童的生长发育程度，同时在医学上也可以通过骨龄检测来诊断和监测儿童内分泌疾病和生长紊乱疾病。

依图医疗产品经理孙梦莎告诉第一财经，国内骨龄影像评估主要有GP法和TW3法，前者需要根据整个手的特点，去关注到其中几个关键点，然后和标准图谱做对比，判读速度比较快，但准确度差一些。后者则是对手腕骨20块骨，按照不同权重分别进行打分，再计算整个手腕骨成熟度，然后依据总分对应的曲线评价儿童的骨龄。

无论是图谱法还是计分法，都存在速度慢的问题，评估工作费事、机械、繁琐，据了解以往这一流程在一个顶级三甲医院的资深内分泌临床医生手里，可能至少需要20分钟的时间。其次存在精度不高和一致性差难题，医生的判读结果会受到主观因素的影响，同一个医生两次判读结果可能都存在不同。

机械、繁琐、重复性工作恰巧是AI的最佳切入口，但如何搭建模型并保证系统的稳定性仍需要大量工作。孙梦莎表示要保证结果的质量，前期需要大量的数据收集和标注工作。

首先，需要足够多的数据去训练模型，要将大量正常儿童的片子作为数据标准喂到机器模型里，模型可以判别X光片中的手大概符合什么年龄。其次还要保证准确性，如果单纯拥有足够多数量却不准确的数据，会误导模型，因此需要高年资的专家进行标注工作，标注专家越多、年资越高，模型的准确性就越高。

借助AI骨龄检测系统，从识别骨龄到出具报告仅需要数秒的时间，同时也不会受到医生的主管因素的影响。“因为人工智能技术是数据反哺的一个算法迭代，当应用场景在基层运用越长，算法会越来越聪明，不仅能实现价值的释放，还能实现价值的复用，这是和传统平台最大的不同。”依图医疗副总裁方骢说道。

在徐汇区卫生健康委员会副主任周汝琳看来，AI技术更大的作用在于能够整合三级医院大牌专家的技术和经验，为基层医疗机构全科医生真正赋能。以骨龄检测为例，以往主要集中于复旦大学附属儿科医院等三级甲等医院，伴随AI骨龄检测系统的应用，医疗服务的能力关口前移到基层来，所有健康的孩子也可以在基层进行骨龄评测，筛选出来的异常案例，再精准导流到上级医院，真正实现早发现、早诊断、早治疗。

反观当下，我国儿科专科医生数量处于紧缺状态。根据国家卫健委发布的《中国妇幼健康事业发展报告(2019)》显示，全国每千名儿童仅拥有0.63个儿科医生，医生数量少，服务压力大等问题长期制约中国儿童医疗卫生事业发展，尤其是基层医疗机构开展儿科服务压力更为艰巨，提升基层医疗机构服务能力迫在眉睫。

然而AI骨龄检测只是一个开始，伴随经济发展和民众健康需求的增加，儿童医疗健康服务需求已经不限于日常诊疗，如何将AI技术贯穿到儿童生长发育生命全周期、全病种的智能服务，形成健康检测、数据传导、服务咨询甚至诊断治疗的完整闭环仍在探索。