AI赋能X射线骨龄分析系统提升中国儿童青少年骨龄评估的精准性与效率

来自中国多中心的研究团队针对传统骨龄评估(BAA)耗时且存在主观差异的痛点，开发了基于人工智能的X射线骨龄分析系统。通过TW3RUS/TW3Carpal双盲评估1000例1-18岁受试者数据发现：AI辅助使初级医师评估误差降低(P<0.0001)，准确率达88.2-97.2%，ICC>0.98，且显著缩短评估时间。该研究为儿童内分泌疾病诊断提供了标准化工具。

　　

这项突破性研究验证了商业级AI骨龄分析仪在中国儿童群体的临床应用价值。科研团队跨越五大临床中心，招募1000名1-18岁青少年，采用 Tanner-Whitehouse 第三代标准(TW3)的桡尺骨(TW3_RUS)和腕骨(TW3_Carpal)双轨评估体系。令人振奋的是，当3位初级医师和2位资深医师获得AI辅助时，骨龄预测的绝对误差锐降至0.32-0.49岁，评估准确率飙升至90%以上，组内相关系数(ICC)更是突破0.98的卓越阈值。

特别值得注意的是，AI如同一位不知疲倦的"数字导师"，使初级医师的评估水平产生质的飞跃——误差降低和准确率提升均达到统计学极显著水平(P<0.0001)。即便是经验丰富的资深医师，在特定年龄段也获得显著提升。更妙的是，这套智能系统将传统耗时的手工评估过程压缩到极致，极大提升了临床工作效率。

该成果为儿童生长激素缺乏症、性早熟等内分泌疾病的精准诊断提供了革命性工具，标志着骨龄评估进入智能化时代。AI与人类专家的协同模式，既保留了临床医生的决策主导权，又通过机器学习弥补了人工判读的局限性，这种"人机共舞"的创新范式正在重塑儿科影像诊断的格局。