詢問醫師，他們會告訴你：兒童身上有實足年齡和骨骼年齡，兩者不相符時便會出現問題。過早或過晚成熟的骨骼都不利於兒童的成長。
放射科醫師將兒童手掌的 X 光片與該年齡的標準情況兩相比較，以測量骨骼年齡或骨骼成熟度。這項技術有超過75年未曾變動過，而經由 GPU 加速的深度學習技術看來將改寫這個局面。
來自美國麻省總醫院新成立之臨床資料科學中心的研究人員正在測試一項自行研發的自動分析骨骼年齡裝置，這套裝置加快了診斷兒童成長問題的速度，而診斷結果跟人類放射科醫師一樣準確。
骨骼年齡透露出的健康問題
帶領這支研究團隊的哈佛醫學院助理教授 Synho Do 說，開發這套很快就要展開臨床測試的自動分析裝置，目的在協助放射科醫師，而非取代他們。
麻省總醫院資料科學中心主任 Mark Michalski 說：「通常是看兒童的生長情況，以判斷他們的健康狀態。」（NVIDIA 為創立該中心的合作夥伴）。
孩童的生長速度遲緩或過快時，醫師可以通過骨骼年齡檢測結果得知此為單純的家族模式，或者是這個孩童患有慢性病、內分泌紊亂或是基因方面的問題。
測量骨骼年齡的人數增加
不過計算骨骼年齡是一項繁雜又耗時的工作，放射科醫師得比對數位 X 光片和1950年代出版之教科書裡的圖片。
「你一邊看著使用現代技術拍出來的漂亮數位影像，一邊翻著這本老舊的教科書，試著找出有著正確圖片的那一頁。」Michalski 說。
放射科醫師得比對數位 X 光片和高齡75歲教科書裡的圖片，才能計算出兒童的骨骼年齡。圖片提供：麻省總醫院。
對 Do 來說，運用深度學習技術就能輕鬆解決問題。他跟他的研究團隊使用麻省總醫院病歷庫裡7,400 張X光片和放射科醫師的報告來訓練神經網路，Do 說他使用 cuDNN 版本的 Caffe 深度學習架構，還有搭載四個 TITAN X GPUs 及 DIGITS 深度學習訓練軟體的 NVIDIA DIGITS DevBox 深度學習裝置，減少了訓練神經網路的時間。
「少了 GPUs，我就達不到想要的表現，也開發不出如此精準的演算法。」身為麻省總醫院醫師團體先進健康科技研發醫療中心助理主任的 Do 說。
Do 期望未來能提高這套裝置的表現。九月初麻省總醫院臨床資料科學中心成為獲贈全球首部人工智慧超級電腦 DGX-1 深度學習系統的首批研究機構之一。
更快速、更準確的診斷結果
要是醫院方面能實際應用 Do 的自動分析骨骼年齡裝置，患者便能更快看到檢驗結果。
Do 說：「患者通常得等個一天以上才能拿到結果，這個演算法只要幾秒鐘就會顯示。」
Do 說深度學習也讓有著不同訓練程度和經驗的放射科醫師達到相同的分析結果，進而提高準確率。他的骨骼年齡人工智慧技術能夠處理 X 光片，提出建議的比對結果。放射科醫師會從中挑選，系統再產生結果報告。演算法的準確率達 99%，平均誤差率是正負一年。
「這一小步使得我們能更有效地行醫。」Michalski 說。
Do 跟他的研究團隊出席在維吉尼亞州亞歷山卓市舉行的醫學影像機器智慧大會（Conference on Machine Intelligence in Medical Imaging），摘要介紹他們研究孩童生長問題的成果，並且預計近日內提出相關報告。