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周三中午將近12點半，浙江大學醫學院附屬兒童醫院濱江院區的內分泌科診室等候區仍然坐滿了家長和孩子，許多醫生還在加號問診。

(資料圖片)

暑假，兒科內分泌科門診問診量翻倍增加，家長們多是奔著給孩子測骨齡、檢查生長發育情況而來。有家長戲稱，看眼睛、看牙齒、看骨齡，湊齊了暑期帶娃“三件套”。

醫院湖濱、濱江兩個院區的分泌科門診，每天門診量有六七百個病人，如何讓這么多病人有一個較好的就醫體驗感，對夏天忙碌的兒科來說，人們口中的黑科技派上了大用場。

在浙大兒院湖濱院區，有家長發現，測骨齡時孩子不需要再穿上防護服、拍X光片，只需將胳膊伸進一個儀器，再拿出來，就能完成檢測，骨齡檢測解鎖“新姿勢”。

這是微劑量可移動的兒童骨齡DR，除了拍片方便，傳輸結果也比較快。這項“黑科技”就是由浙大兒院院長、內分泌科主任醫師傅君芬團隊聯合國內一家醫療團隊經過3年的臨床研發推出的，已經取得了6項專利和1項軟件著作權。

你以為這是全部？其實，后面還藏著更驚艷的內容。

“拍完片子后，更重要的是分析評測，現在我們醫生看一張骨齡片，通過骨齡AI輔助診斷系統，只需要0.3秒就能掌握患兒20塊骨頭的生長情況，這給醫患節約下大量時間。”傅君芬院長說的這套系統，是醫院從2017年開始研發的軟件系統，她參與了主要研發工作，那時研發團隊就用到了當下最熱的人工智能技術。

通過骨齡AI輔助診斷系統，大大縮短了醫生評測骨齡的時間。

人工智能是怎么發揮作用的？簡單來說，骨齡評測常用的有TW3法與GP圖譜法，后者主觀性較強，偏差可能達到半年甚至更久，前者雖更準確，但計分過程繁瑣若由純人工完成，計測一次就需要半小時——醫生需要對20塊骨頭按照8—9個等級進行評分，評分完了之后要算總數，總數算出來再結合性別對照圖表算出骨齡，這對患者和醫生來說都非常耗時。而當計分由機器完成，速度顯著提升。

“骨齡評測是非常適合引入人工智能技術的，一方面，系統可以留底，便于后續隨訪時進行對比，另一方面，機器在判斷等級上更精準、更迅速。” 傅君芬說，從半小時到0.3秒的計算速度，這背后是6年來大數據的“喂養”。

傅君芬院長細心解答患兒家長的疑問。

為了它變得更聰明，研發初期團隊200多人一起給20000多張骨齡片做標識，訓練人工智能，傅君芬還不斷給軟件糾偏，加速迭代。“現在，我對這個骨齡系統是非常信任了，對它的糾正也越來越少，有時第一眼覺得有問題，仔細看還是它對了。它就像我們做臨床診斷時的拐杖。”

采訪中，我們發現，這些“黑科技”不僅為浙江患兒帶去便利，還在幫助省外兒童。

在同樣忙碌的浙大兒院心臟外科門診，心外科副主任醫師徐瑋澤在忙不迭接診的同時，還牽掛著當天一個和新生兒篩查相關的會議，“我有信心，這次因先心病導致的死亡率不會上升。”

徐瑋澤醫生介紹，在2018年前，先天性心臟病是浙江省出生缺陷首位病種，重癥先天性心臟病是新生兒和嬰兒死亡主要原因。

判斷先心病，各地原則上推廣“雙指標法”，也就是通過心臟雜音聽診和經皮脈搏血氧飽和度測定，來進行新生兒先天性心臟病早期篩查。但人耳聽診存在一定誤差，醫生聽的時間長了容易產生疲勞感，基層醫生的水平也參差不齊。于是，浙大兒院做了件事，聯合技術公司研發一種數字聽診器，提高聽診的效率和準確度，讓浙江新生兒先心病早期篩查準確率大大提高，從而降低了先心病死亡率。

浙大兒院心臟團隊還收集了2萬多兒童的心跳聲，其中有著不少殘缺的心跳聲——心臟雜音。徐瑋澤醫生說，這些心臟雜音是供人工智能學習的大數據，隨著心臟雜音的不斷累積，數字聽診器會變得越來越聰明、精準。

數字智能聽筒入選十三五科技成果展，作為核心研發人員徐瑋澤醫生在展臺和研發成果留影。

數字聽診器的工作流程是這樣的：本地醫務人員采集心音信號，上傳到云端，用人工智能分析心音信號，給出參考意見，協同先心網絡平臺形成可追蹤的輔助決策系統。目前數字聽診器已經迭代到3.0系列，還被推廣到了寧夏、貴州、云南等，促進基層醫療水平提升，為出生缺陷防控工作提供了支撐。

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