人工智能对伊朗儿童和青少年骨龄评估的潜力:一项探索性研究
Mehrzad Lotfi1,2, Nahid Abolpour2, Mohammadreza Ghasemi3
1Department of Radiology, Medical Imaging Research Center, Shiraz University of Medical Sciences, Shiraz, Iran.
Archives of Iranian medicine
|May 18, 2025
概括
一个人工智能 (AI) 系统显示出对儿童骨年龄 (BA) 的评估有希望,对于女孩来说,它的准确性比男孩更好. 为了广泛的临床使用,需要进一步验证.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 儿科内分泌学 儿科内分泌学
背景情况:
- 准确的骨年龄 (BA) 评估对于诊断和管理肌肉骨疾病至关重要.
- 使用格鲁利希-皮尔地图集的传统手工方法是主观的,耗时的.
- 深度学习为更高效和更一致的BA评估提供了潜力.
研究的目的:
- 为了评估深度学习 (AI) 系统评估伊朗儿童骨龄的准确性.
- 为了比较人工智能系统的性别表现.
主要方法:
- 从1-18岁的儿童收集了555张左手X射线图.
- 通过共识使用Greulich-Pyle (GP) 方法确定参考骨龄.
- 使用定制深度学习模型估计骨龄,并通过MSE,MAE,ICC和95%LoA评估性能.
主要成果:
- 人工智能模型取得了可接受的准确性,在女孩 (ICC=0.82) 的预测性能比男孩 (ICC=0.74) 更强.
- 平均绝对误差 (MAE) 为女孩的0.61年,男孩的0.59年.
- 观察到更广泛的95%的同意范围,特别是男孩 (-0.8到1.2岁).
结论:
- 深度学习模型在骨年龄评估方面表现出合理的准确性,在一致性方面优于传统方法.
- 由于年龄极端的预测错误和广泛的协议限制,特别是对于男孩来说,需要进一步细化.
- 人工智能系统显示出作为补充工具的潜力,需要更大,更多样化的数据集和临床实施的验证.
