AI测骨龄是一种利用人工智能技术来评估个体骨骼发育程度的方法。以下是关于AI测骨龄的详细介绍：

1. 基本原理

   • 数据训练：通过大量的骨龄数据对AI模型进行训练，这些数据包括不同年龄段、性别、种族等人群的手部或特定部位X光片及其对应的骨龄评估结果。例如，上海交通大学附属儿童医院与卫宁健康等携手研发的“CHBoneAI– 人工智能骨龄检测系统”，利用了上海市儿童医院1万余个健康儿童体检的骨龄片数据。
   • 特征识别：AI系统能够自动识别X光片中的骨骼特征，如骨骺、骨干、骨骺线等的形态、大小、密度等信息，并根据这些特征来判断骨骼的发育阶段。比如浙大儿院的AI骨龄医生，依据TW3法，能准确识别手部20多块骨骼的特征，从而计算出骨龄。

2. 优势特点

   • 快速高效：传统骨龄检测需要人工对比图谱、测量计算等，过程较为复杂且耗时，而AI测骨龄可在数秒内完成，大大提高了检测效率。
   • 准确性高：减少了人为因素的干扰，避免了因医师主观判断、经验不足等因素导致的评价偏差。有研究表明，一些AI骨龄检测系统的准确率可达98%以上。
   • 稳定性好：只要模型经过充分的训练和验证，其检测结果具有较高的稳定性，不同时间、不同操作人员使用同一AI系统对同一批数据进行检测，结果差异较小。
   • 无缝集成：部分AI骨龄检测系统可与医院的PACS/RIS系统无缝连接，实现数据的快速传输和共享，方便医生在诊断过程中直接获取和使用检测结果。

3. 临床应用

   • 生长发育监测：可用于评估儿童的生长发育水平，及时发现生长发育异常的情况，如矮小症、发育迟缓、性早熟等，以便早期干预和治疗。
   • 内分泌疾病诊断：对于一些与生长发育相关的内分泌疾病，如生长激素缺乏症、甲状腺功能减退症等，AI骨龄检测可为诊断提供重要参考依据。
   • 治疗效果评估：在对生长发育相关疾病进行治疗的过程中，定期进行AI骨龄检测，可以评估治疗效果，帮助医生调整治疗方案。

随着技术的不断进步和临床实践的深入，AI测骨龄有望在更多领域得到应用和推广。