数据质量才是AI骨龄分水岭,喜高科技继续

随着生活水平的提高，孩子的“身高”成了家长越来越重视的问题，父母都希望自己孩子能长得高一些，有一些甚至出现了「身高焦虑」。家长纷纷涌入儿保门诊、小儿内分泌门诊，主动要求测骨龄，以判断孩子身高是否正常。

而骨龄判读，恰恰是一种需要系统学习、长期积累、反复磨练的技术。精通骨龄的医生数量少，资源分布不均；医院，医生质量参差不齐，影像质量和诊断水平不一。

在这样的大背景下，一批主打AI的企业积极入局骨龄赛道，争相角逐，然而在资本红利的逐渐降温后，商业化乏力、难以规模化落地应用成为新的现实问题。

风口下，一家专注做骨龄研究的公司——喜高科技开始突围。年3月，喜高科技独立研发的AI骨龄评价系统「承影-05z」新成果发布：

「承影-05z」在0~18岁各年龄段儿童的骨发育等级评价中，均表现稳定；骨龄评价误差在0.5岁以内的整体准确率达到了93%以上，达到世界领先水平。

该成果已在国际期刊《AdvancesinNanoResearch》(JCR一区，影响因子13.）收录发表。

对于这个突破性成果，喜高科技联合创始人、同时也是「承影-05z」核心研发人张淼表示：世上没有突然，一切都是“准备已久”。

AI骨龄准确率超93%，数据质量是关键

作为一家较早切入骨龄和儿童健康管理赛道的企业，喜高科技已经在这个领域默默深耕6年之久。

“我不是很想用创始人这个词，它听上去有点old-school。喜高科技是一个年轻且生机勃勃的团队，它有自己的想法，做中国骨龄专家是它的目标。”创始人张淼如此描述。

早在年前后，喜高科技就开始入局AI骨龄评估。近两年来，先后有多家公司基于AI技术层面入局骨龄AI，并推出了相关产品，但“喜高的AI团队都沉住了气。不管海面上浪潮有多么汹涌，我们始终咬定水下那个足以定心的「锚」。这个锚，对我来说就是「数据质量」，这是喜高一直以来做骨龄研究的基础。”

从人工智能诞生至今70年，终究绕不开算法、算力、数据三要素。这些要素环环相扣，紧紧握住了人工智能技术的命脉。但在目前的深度卷积模型的范式内，基于深度学习的图像分类性能已经达到上限，数据集的分布和标注的准确性就成为提升自动骨龄系统的关键因素。

骨龄评价是基于对关键骨骺发育等级的评分，易受主观因素影响。喜高科技在成立之初，就和中国骨龄标准制定者张绍岩教授合作，制定了一个严格的数据质量控制流程。对此张淼详细解释说：“每一个骨龄片的数据标注均由3名经验丰富的专业读片员和中华-05标准制定者共同完成。在标注前，对读片员进行了可靠性检验，均达到或超过了国际间报告的TW法可靠性的上限。在标注中使用了3名读片员完全一致的结果，不一致时，则提交给中华-05骨龄标准的制定者复核。”

“数据，就是AI模型的教科书。目前，国内骨龄行业在数据收集、标注质量上缺乏一套标准化流程。我们正在努力将喜高的这个骨龄评估标准化流程推广给全国”，张淼补充道。

至于数据分布上，喜高科技在训练集、测试集临床检验集上的数据都非常可观。张中国当代儿童左侧手腕部X线片，在0-18岁之间均匀分布；随机抽取张作为测试集，再纳入近张临床X线片，年龄在1~18岁分布。喜高「承影-05z」均表现稳定。

除本次临床研究检验，喜高「承影-05z」在过去2年的临床研究中，经过了超62.1万张临床X线片的检验，其准确性和稳定性，得到了充分的临床验证。

喜高AI骨龄的内核，对问题的解决力

很多骨龄AI的研究成果中，会提到骨龄评价误差在1岁内的准确率。「承影-05z」RUS-CHN法骨龄评价误差在1岁内的准确率是98.7%，而这个数据在已发布的结果中没有呈现。

对此，张淼强调说：“对于处于生长发育关键期的儿童来说，骨龄结果相差1岁，这个跨度太大了，极易导致漏诊和误诊，所以这个准确率在临床应用中价值有限。”

一般来说，骨龄和年龄的差距在1岁以内是正常的，1-2岁之间则需要密切