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專訪浙大兒院副院長傅君芬：我們為什麼會把人工智能引入兒童骨齡檢測？
近日，浙江大學醫學院附屬兒童醫院的放射科悄然裝備上了一套人工智能軟件。數秒鍾內，一張兒童左手的 X 光片就被自動識別，讀出骨齡。機器讀取的結果和水平較高的醫生相比，最大差距在3個月內。
國家衛計委最近一次發布的《中國居民營養與慢性病狀況報告（2015）》顯示，我國 6-17 歲的兒童青少年肥胖率超過 8% ，性早熟、矮小、小兒肥胖已經成為我國目前三大小兒常見內分泌問題，而性早熟會壓縮兒童的長個時間。隨著骨齡的老化，在骨骺線閉合後，人體身高就不會再發生變化，因此治療性早熟、矮小等疾病應當在年齡更小時及早介入。
臨床上通過骨齡檢測來判讀兒童的生物學年齡，通過生物年齡與日曆年齡的差異評估兒童發育狀況，了解兒童性成熟的趨勢，預測兒童的成年身高等，並廣泛用於影響兒童生長發育疾病的治療監測，對一些兒科內分泌疾病的診斷有很大幫助。
“我們需要這樣的人工智能與醫療實踐結合，能解決臨床實際問題，帶來臨床實在的價值，我們還計劃在未來通過人工智能技術，將浙江省兒童醫院專家的骨齡診斷經驗帶到全國的基層醫院，緩解基層醫院兒童保健醫療資源匱乏的問題，提高基層兒科醫生的骨齡診斷水平。“浙江大學醫學院附屬兒童醫院的舒強院長在與依圖醫療的戰略合作發布會上說。
“人工智能在我們兒科領域的應用一定是非常廣闊的。”傅君芬教授在接受采訪時表示。
傅君芬教授是浙江大學醫學院附屬兒童醫院副院長、內分泌主任。現任第8屆亞太兒科內分泌學會秘書長、中華醫學會兒科學分會內分泌遺傳代謝學組副組長、中國醫師協會青春期醫學專業委員會副主委等職務。
作為院方信息化工作的負責人和此次戰略合作項目的牽頭人，傅君芬教授和依圖醫療就兒童骨齡檢測的問題進行了探索，目前，兒童骨齡智能輔助診斷係統已在浙大兒院得到臨床試應用。
為什麼要測骨齡？
孩子最終能長多高？還能長高多久？臨床上有個最基礎的檢測手段，就是測骨齡。
需不需要查骨齡，具體要看幾個狀況：
一是小孩特別矮小，個子落後；
二是出現早發育的現象，一般來說，男孩子、女孩子分別在9周歲和8周歲開始發育；
三是看孩子有無其他異常，如身材特別肥胖等。 看到小孩骨齡大一歲或小一歲不用太過緊張，因為骨齡判斷是有一定範圍的，比如7周歲的孩子骨齡在6-8周歲之間都是可以接受的。 另外，個子高的小孩骨齡也會偏大一點，所以骨齡大並不意味著早發育，光憑骨齡不能判斷孩子性發育的狀態。
傳統的兩種骨齡判讀法
雷鋒網 AI 掘金誌：骨齡檢測在兒童疾病篩查中的作用是什麼？
傅君芬：“骨齡”是骨骼年齡的簡稱，是青少年兒童骨骼發育水平同骨發育標準比較而得出的發育年齡，它比年齡、身高、體重更能精確的反映出身體的成熟程度，更加準確地反映個體的生長發育水平和成熟程度。
在發達國家，骨齡檢測早已被納入為青少年兒童體檢的重要一環，長期以來，我國缺乏大樣本的骨齡和身高長期追蹤觀察數據，中國健康兒童的骨齡數據庫並未建立起來，臨床應用的骨齡檢測方法也各有弊端，沒有辦法滿足臨床要求。
雷鋒網 AI 掘金誌：針對骨齡，我們國家目前采用的主流分析法是哪些？它們都有哪些利弊？
傅君芬：人的骨骼生長發育受到遺傳因素、營養水平、飲食習慣、地理環境、人文環境等多重因素的影響，不同年代、不同種族和區域的兒童青少年的發育會有所不同。所以，針對不同民族和區域，也應當製定相應的骨發育評價標準，並隨社會發展因素的變化及時修訂。以往，傳統的骨齡片研判有兩種方法：
G-P 圖譜法和 TW3 計分法分別依據美國20世紀30-40年代和歐洲20世紀70-90年代的白人兒童，由於種族差異和社會經濟發展的變化，該標準不完全適用於東亞兒童。
為此，自20世紀60年代以來我國學者張果珍、顧光寧、張紹岩、葉義言等曾提出中國人骨齡百分計數法標準、手腕骨發育圖譜、CHN法、TW3-C、RUS-CHN及葉氏骨齡法等，為我國兒童青少年的骨齡評定做出了巨大貢獻。
然而不管經典的 GP 圖譜法，TW 計分法以及在 TW2 或 TW3 基礎上改良的我國 CHN 法， TW3-C 法和葉氏法均存在這樣或那樣的不足。G-P 圖譜法簡單但主觀性強不夠精確； TW3 法精確但較為繁瑣，耗時長，需要對橈-尺-掌指骨13 塊骨(RUS(R)係列)，以及腕部7 塊骨(Carpal(C)係列)共20塊骨做8個等級的評分和計算，即便使用計算機軟件也需耗時15-30分鍾，臨床實際工作中難以推行。
G-P圖譜法由於使用簡便、直觀、耗時短，在國際上有較高的權威性，因此國內外臨床實踐中仍廣泛使用該方法。然而由於許多兒童手腕骨的發育不一定像標準片那樣均衡，G-P 法在使用過程中最大的困難的仍然是整片比較的主觀性及不精確性問題。
為什麼要做兒童骨齡人工智能診治？
雷鋒網 AI 掘金誌：是什麼因素讓您想到將人工智能引入骨齡檢測中的？
傅君芬：骨齡最能體現兒童生長發育的狀態，國際上已經形成了一套相對標準的產品骨齡圖譜法，能夠完成對骨頭各個細節的研判，經過精密的計算達到一定的準確度。但是解讀圖譜的過程繁瑣，全國大概缺了 20 萬的兒科醫生，所以解讀時間上特別慢。這次與依圖醫療的合作能夠達到既精準又快速，迅速推廣成為可能。
我們兒科因為毛病多，變化快，都是“啞科”，小朋友不會表述，好多主觀的東西沒有辦法說出來。所以，我們怎麼通過觀察一些客觀指標來判斷孩子的疾病。我相信人工智能在我們的兒科應用領域一定是非常廣闊的。
雷鋒網 AI 掘金誌：這款產品前期訓練的樣本來源是哪些？樣本量有多少？
傅君芬：我們既然要做一個標準，就不能拿有疾病孩子的骨齡片來做參考，所以我們的樣本來源是我們醫院來做體驗的這群人，浙江省兒童醫院是全國現代兒童醫院，我們這裏病人的來源比較廣泛，所以這個樣本也有一定的代表性。排除各種可能會影響骨齡因素的骨齡片，訓練機器來讀。機器學習的時候，就按照 TW3 計分法，拿20塊骨頭，每一塊骨頭8個等級去打分，就像量體裁衣一樣。排除特別矮小、早熟、肥胖的樣本，我們目前擁有的健康人群樣本量是1.4萬。
雖然現在骨齡係統已經可以鑒別異常的骨齡，但是我們建立標準的時候，一定要相對正常的。我們下一步是要建立一個正常人群的應用，因為醫院裏的樣本雖然是相對正常的，畢竟還是基於醫院，為了提高樣本的代表性，我們要到學校、兒童幼兒班，從 0-18 歲不同年齡段男女的正常的骨齡片再去驗證它。
雷鋒網 AI 掘金誌：在數據安全和數據標注方麵，院方都做了哪些工作？
傅君芬：我們和依圖的合作是一個很正規的流程，依圖醫療在研發骨齡診斷產品時，方案先後經醫院倫理委員會探討、院領導研究、醫院技術科數據脫敏（保護患者隱私），是一個長時間的溝通流程。產品成型後，還需經過醫院試用檢驗。為了簽訂此次戰略合作協議，我們前期已經溝通了半年。
與依圖的合作是作為科研項目遞交醫院，經過醫院倫理委員會、科研處批準才可以進入醫院信息係統拿到一定量的數據。另外，軟件成熟後，我們還需要在院內進行推廣試用，這個主要看科室對這個東西的接受程度了，接受之後才能夠打通，不接受的話我們也是一點辦法沒有。
給機器貼標簽這件事是很專業的，計算機軟件公司搞不定，所以一定要我們的放射科、內分泌科的醫生反複跟蹤。一開始進行數據標注的時候，我們放射科40多個醫生都投入進去，後來搞骨齡片的醫生也在幫助他們，但是後期就不用這麼繁瑣。幾千張左右的數量就足夠訓練機器了，後期醫生再稍微校正就行。
雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 掘金誌：依圖的這款產品給你們帶來的實際效果怎麼樣？
傅君芬：這套係統能通過智能閱片自動計算兒童骨齡，大幅減少醫生工作量；按照算法模型集成 GP/TW3 等主流骨齡標準可以判讀每塊手骨特征避免骨齡診斷的誤差，產品的精確度可以達到 0.1 歲，與醫生計算的骨齡值相比，誤差小於半年的占98%。
針對骨齡測算的軟件已經開發出來了，但是還是需要人工一塊塊進行打分，以我自己為例，在很熟練的情況下我最快也需要15分鍾，同一張骨齡片在不同時間段的評判也會有3個月的差距，誤差在半年以內的就是專家級水準了。對於基礎薄弱的醫院，沒辦法正確地判斷骨齡會耽誤治療。這款兒童骨齡智能輔助診斷係統在影像輸入後5秒內，就可以輸出 AI 骨齡結果以及 TW3 骨齡。而且，利用機器來判斷骨齡，可以最大程度地避免人為因素的幹擾。
國外關於人工智能測骨齡的項目幾乎沒有。前幾天我在華盛頓的時候，他們現在也是GP法，因為臨床上應付得過來。我認為，中國醫療人工智能產品發展的這麼快，一方麵是產品需要，第二個是政策支持、第三個是醫院開放的心態。
雷鋒網 AI 掘金誌：浙大兒院未來還會在哪些科室上應用上這些科技元素？
傅君芬：這款測骨齡人工智能產品的推出是我們的一次嚐試，我們成立這個科研項目的最終目的是推動建立中國兒童青少年骨齡判讀的標準。未來，對於兒科重症疾病如嗜血綜合征等及慢性非傳染病如代謝性疾病等，我們都有希望應用人工智能探索建立兒科疾病初篩係統，避免危重情況的發生。
我們也在嚐試將這些經驗落地到基層醫院，從醫聯體的角度來看，政府是鼓勵大型綜合醫院例如我們這種專科兒童醫院把一些簡單的病放在基層治療。我們現在有40多位專家在縣市級醫院進行幫扶，所以像骨齡之類相對容易一點的項目要往下推，讓基層醫院的醫生在人工智能產品的輔助下，能夠有頂級醫院專家的水平。這是一個趨勢，而且是政府導向的趨勢。
本文作者：李雨晨
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最後更新：2017-11-06 14:04:19