潮新闻客户端 记者 朱平 实习生 叶子 通讯员 祝姚玲 叶佳敏

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周三中午将近12点半，浙江大学医学院附属儿童医院滨江院区的内分泌科诊室等候区仍然坐满了家长和孩子，许多医生还在加号问诊。

暑假，儿科内分泌科门诊问诊量翻倍增加，家长们多是奔着给孩子测骨龄、检查生长发育情况而来。有家长戏称，看眼睛、看牙齿、看骨龄，凑齐了暑期带娃“三件套”。

医院湖滨、滨江两个院区的分泌科门诊，每天门诊量有六七百个病人，如何让这么多病人有一个较好的就医体验感，对夏天忙碌的儿科来说，人们口中的黑科技派上了大用场。

在浙大儿院湖滨院区，有家长发现，测骨龄时孩子不需要再穿上防护服、拍X光片，只需将胳膊伸进一个仪器，再拿出来，就能完成检测，骨龄检测解锁“新姿势”。

这是微剂量可移动的儿童骨龄DR，除了拍片方便，传输结果也比较快。这项“黑科技”就是由浙大儿院院长、内分泌科主任医师傅君芬团队联合国内一家医疗团队经过3年的临床研发推出的，已经取得了6项专利和1项软件著作权。

你以为这是全部？其实，后面还藏着更惊艳的内容。

“拍完片子后，更重要的是分析评测，现在我们医生看一张骨龄片，通过骨龄AI辅助诊断系统，只需要0.3秒就能掌握患儿20块骨头的生长情况，这给医患节约下大量时间。”傅君芬院长说的这套系统，是医院从2017年开始研发的软件系统，她参与了主要研发工作，那时研发团队就用到了当下最热的人工智能技术。

通过骨龄AI辅助诊断系统，大大缩短了医生评测骨龄的时间。

人工智能是怎么发挥作用的？简单来说，骨龄评测常用的有TW3法与GP图谱法，后者主观性较强，偏差可能达到半年甚至更久，前者虽更准确，但计分过程繁琐若由纯人工完成，计测一次就需要半小时——医生需要对20块骨头按照8—9个等级进行评分，评分完了之后要算总数，总数算出来再结合性别对照图表算出骨龄，这对患者和医生来说都非常耗时。而当计分由机器完成，速度显著提升。

“骨龄评测是非常适合引入人工智能技术的，一方面，系统可以留底，便于后续随访时进行对比，另一方面，机器在判断等级上更精准、更迅速。” 傅君芬说，从半小时到0.3秒的计算速度，这背后是6年来大数据的“喂养”。

傅君芬院长细心解答患儿家长的疑问。

为了它变得更聪明，研发初期团队200多人一起给20000多张骨龄片做标识，训练人工智能，傅君芬还不断给软件纠偏，加速迭代。“现在，我对这个骨龄系统是非常信任了，对它的纠正也越来越少，有时第一眼觉得有问题，仔细看还是它对了。它就像我们做临床诊断时的拐杖。”

采访中，我们发现，这些“黑科技”不仅为浙江患儿带去便利，还在帮助省外儿童。

在同样忙碌的浙大儿院心脏外科门诊，心外科副主任医师徐玮泽在忙不迭接诊的同时，还牵挂着当天一个和新生儿筛查相关的会议，“我有信心，这次因先心病导致的死亡率不会上升。”

徐玮泽医生介绍，在2018年前，先天性心脏病是浙江省出生缺陷首位病种，重症先天性心脏病是新生儿和婴儿死亡主要原因。

判断先心病，各地原则上推广“双指标法”，也就是通过心脏杂音听诊和经皮脉搏血氧饱和度测定，来进行新生儿先天性心脏病早期筛查。但人耳听诊存在一定误差，医生听的时间长了容易产生疲劳感，基层医生的水平也参差不齐。于是，浙大儿院做了件事，联合技术公司研发一种数字听诊器，提高听诊的效率和准确度，让浙江新生儿先心病早期筛查准确率大大提高，从而降低了先心病死亡率。

浙大儿院心脏团队还收集了2万多儿童的心跳声，其中有着不少残缺的心跳声——心脏杂音。徐玮泽医生说，这些心脏杂音是供人工智能学习的大数据，随着心脏杂音的不断累积，数字听诊器会变得越来越聪明、精准。

数字智能听筒入选十三五科技成果展，作为核心研发人员徐玮泽医生在展台和研发成果留影。

数字听诊器的工作流程是这样的：本地医务人员采集心音信号，上传到云端，用人工智能分析心音信号，给出参考意见，协同先心网络平台形成可追踪的辅助决策系统。目前数字听诊器已经迭代到3.0系列，还被推广到了宁夏、贵州、云南等，促进基层医疗水平提升，为出生缺陷防控工作提供了支撑。

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