骨龄，是骨骼年龄的简称，骨龄评估能够较为准确的反映人的生长发育水平。现在大部分人对于测骨龄应该都不陌生，小编就有小时候父母带去医院测骨龄的记忆。通过测骨龄，可以得知儿童的生物学年龄，以此来推测孩子的生长发育潜力。

对于成长发育这个事，每个家长肯定都会格外上心。看着孩子“蹿个儿”都开心，但是有时候提前长高也可能是隐患。

小编之前看过一则报道，一位9岁的男孩在当时班级里身高算高的，妈妈还很开心。但是经医生提醒才知道这可能是孩子性早熟的标志。经检查，男孩的骨龄已经达到13岁孩子的水平，但是身高还远没有达到13岁，实际上已经性早熟，如果不及时介入治疗，青春期体内大量增加的性激素也让骨骺提前闭合，孩子很有可能再也长不高了。

为了孩子的身心健康，骨龄检测很重要

这么看来，小时候被爸妈带着去测骨龄还是很有必要的。

作为判断孩子是否提前发育的重要手段之一，测骨龄与生长密切相关，这也是预测儿童的成年身高的重要指标。需注意的是，只有在骨骺线闭合前人才可以长高，当骨骺线闭合后，人的身高将停止生长。骨骺线一旦闭合，谁都帮不了孩子，长高的可能性微乎其微。如果忽视了孩子身高异常发育，很可能会发展成为儿童矮小症，影响孩子终身。

当然你会觉得，矮一点也没什么，只要孩子健康快乐就好。但是，根据儿童内分泌专家所说，90%以上的矮小症青少年都存在心里障碍，有的孩子甚至会因此厌学。

所以，为了保证孩子的身心健康，定期对孩子检查骨龄是非常重要的。

测骨龄虽好，但传统方法具有局限性

一般来说，骨龄与生活年龄的差值在±1岁以内就称为发育正常，大于生物年龄1岁则是发育提前，小于1岁则是发育落后。

那么如何检测骨龄呢？在临床上一般通过腕部的X光片，然后医生根据拍出来的片子观察骨化中心的发育程度，利用GP图谱法和TW3法进行骨龄鉴定。

GP图谱法是最早的完整的图谱骨龄鉴定法，主要是医生根据纸质图像册对照手骨X光片，进行肉眼的比对，这种方法存在主观性强，临床准确性差等问题，这样就会造成与检测结果存在较大的误差。

另一种TW3法虽然在准确度上相比图谱法有明显提升，但是检测流程复杂，检测一个儿童的骨龄至少需要15分钟。随着时代的进步，家长对儿童生长发育愈发重视，骨龄检测量越来越大，这两种方法都无法满足当前的庞大的市场需求。

人工智能测骨龄，瞬秒出结果

当人工检测出现局限时，人工智能的优势就非常明显。基于海量优质数据进行深度学习，并建立预测模型，这样就能让检测骨龄变得高效且准确。但是首先需要解决的就是通过什么来计算才能达到这个目的。

检测骨龄无非就是通过对图像进行深度学习，一般我们都会想到图形处理单元（GPUs）。虽然图形处理单元（GPUs）通过设计，可以很好地处理图像，但数据科学家们在构建某些模型时必须解决其固有内存限制的问题。

因此英特尔和飞利浦选择了另一种方式——使用英特尔®至强®可扩展处理器和OpenVINO工具包，用骨骼X射线来进行骨骼年龄预测模型。因为英特尔至强可扩展处理器就没有这样的前文所说的内存限制，它可以加速复杂的混合工作负载，包括医疗成像领域中常见的大型内存密集型模型。对于人工智能（AI）工作负载的大型子集，英特尔至强可扩展处理器可以比基于GPU的系统更好地满足数据科学家们的需求。

结果显示，骨龄预测模型的速度提高了188倍，从最初基准的每秒1.42幅图像提升到了最终优化后的每秒267.1幅。

利用这个模型，不仅获得的结果会更加客观，而且也将大大减少阅片医生的工作压力，从而能够更好确定病例的优先次序，在为更多患者提供更好医疗服务的同时能够降低医院的成本。

让更多孩子家长获益

而这种高效准确的骨龄预测模型甚至可以利用在中小学生的定期体检上。在学校安排的每年一次的学生体检中加入骨龄测试这一项，时刻关注孩子的身高，如果发现问题也能及早进行干预，避免遗憾的事情发生。

医生建议最好是在孩子3-10岁时进行骨龄测试，在青春期到来之前，孩子才刚刚开始发育，早点检测也能知悉孩子的一个发育情况，如果发现问题还能争取到更多的治疗和调整的时间。而在青春期是做骨龄测试则可确定孩子是否发育正常，尤其是对于身高方面的预估是否达到理想指标。

检测结果也能对父母在孩子饮食以及日常生活行为习惯中有指导作用，如果想要长得高，家长结合检查结果以及医生建议，对调整孩子的饮食结构，并让孩子多多锻炼，如打篮球，跳跃，引体向上等运动都是有利于长高的，这样才能够让孩子和自己都不留遗憾，让孩子朝着身心健康方向发展。