當AI報告顯示孩子的骨齡早熟？醫師看AI判讀骨齡的侷限與風險

近期和其他專科醫師討論案例時，恰好聊到最近一個令人擔憂的趨勢，這其實也是爸爸媽媽們會很焦慮不知所措的狀況，趁著這個機會，也跟大家分享一下。

我們都知道這兩年的關鍵字基本上就是人工智能（AI）。在醫療界，除了許多資安問題之外，還有很多AI判讀報告的輔助系統導入與應用監管。

我自己是大數據所碩士畢業，也一直追蹤著這些醫療前沿，尤其醫學影像判讀在骨齡這塊的進展。

對做醫療資訊的人來說，比較重要的里程碑是在2017年由北美放射科社群發表的RSNA Pediatric Bone Age Challenge，這是一個由美國史丹佛大學跟科羅拉多大學共同整理的資料集，除了大量的兒童骨齡X光片之外，也經過了大量的專家標註，做為骨齡辨識系統的重要訓練資料跟驗證來源，從那之後，骨齡判讀的AI系統就一直持續進展。

但對專業人士來說，我們不只要知道他有多「好用」，還要知道他有什麼「侷限」。

一個不知道侷限跟風險在哪裡的「專家」，並不是真正的專家，因為現實世界並不是實驗室的完美圖片，現實的孩子們更不是理想上完全「線性發展」的孩子。

孩子的成長狀況有許多AI看不到的事

AI可能是很好的副駕駛，可以輔助導航，可是當我們坐的是飛機的時候，生死攸關，我想我們絕不想單純依靠一個自動導航裝置起飛降落，尤其如果是我們的孩子要單獨去搭這趟飛機，我們都不可能選只由自動導航系統開的飛機吧？

醫療也是一樣，尤其孩子們還在成長、路程特別長、身體還脆弱，正在走這趟不可能回頭的旅行。

怕我可能又不小心苦口婆心說了太多，還是在前面先附上總結給大家：

AI判讀骨齡的平均落差為4-8個月，可比擬一般的兒童放射科醫師，但在年齡偏小或偏大的孩子、或體態特別、發展進程不同的孩子身上落差更大。

且成長是否正常合理、是否已經進入青春期、乃至於孩子的體態跟可能原因，都是AI看不到的，也因此我們不能單純以AI決定治療與否。

即使真的骨齡早熟，絕大多數也是因為肥胖問題，不代表必須打針；因此實際上的治療判斷與討論，依然要由專業醫師進行判斷．否則可能只是讓孩子暴露在風險之中。

給完結論，我們就來分享實際診間遇到的狀況吧。

當AI報告顯示骨齡早熟，診所建議打針⋯

幾個月前，一位有來門診追蹤過、體質偏瘦而骨齡慢了將近兩歲的妹妹，被慌張的媽媽緊急帶到了我的門診。妹妹在日前參加了其他診所舉辦的「AI骨齡檢測活動」。

沒想到，AI報告顯示妹妹的骨齡已經將近十歲，有點超過自己的年齡，並且預測成人身高大概140幾公分，該院所依據這份報告，強烈建議家長立刻讓孩子自費施打「荷爾蒙抑制劑」。

妹妹覺得院所講的跟我在門診評估的落差太大了，自己跟媽媽說想要來回診，就來到門診。

然而當我重新審視那張X光片，妹妹的骨齡並沒有在短時間內飆升，依舊只有 七歲出頭，而且身體檢查依然完全沒有任何第二性徵發育的跡象。

也就是說，妹妹完全沒有必要施打針劑，因為根本還沒有進入青春期。AI骨齡判讀高達2年的落差，差點就讓一個健康的孩子承受完全不必要的長期針劑治療與恐慌。

其實這個場景很能突顯專科醫師的價值，我們分三個層面來聊：

• 影像無法完全反映個體複雜性
• 骨齡早熟也不一定是性早熟
• 輕率治療的危害

AI算的是單純影像平均值，但看孩子的成長要考量多面向

因為AI太神之又神，許多人會以為AI算出來的數字就是精準的絕對真理。但根據最新的國際醫學文獻指出，即使是目前市面上取得國際認證、最頂尖的 AI 骨齡判讀軟體，整體的平均誤差值大約落在4到８個月之間，約略等同於兒童放射科醫師的判讀。

但差別在於，這代表在「最一般、最平均」的狀況下，AI也存在半年的誤差，而且不同於人類醫師會輔以其他臨床條件判斷，AI就只從影像得到單一面向的答案。

那麼，當遇到「非平均」的個別狀況時呢？這個落差就會被大幅放大，特別是在特定年齡層的邊界（例如7至8歲以下腕骨還在發育的幼童，或是 15 歲以上即將生長板癒合的青春期末期），或是像前述案例中體質偏瘦、發育軌跡非典型的孩子，AI 因為缺乏相對應的龐大訓練數據，非常容易出現嚴重的系統性誤差，甚至跑出高達兩年的誤判落差。

此外，判斷孩子需不需要介入，不能只看一張黑白的X光片，還必須親自觸診、觀察第二性徵以及追蹤長期的生長曲線，孩子的各個層面都要納入考慮，而非看一張影像就足夠。

骨齡真的超前也不等於必須打針

這是我們專業醫師一直在強調的事情，但也是許多家長最常掉入的迷思。

發現孩子「骨齡超前」，不代表就要立刻施打荷爾蒙抑制劑，相反的兒童骨齡超前的原因非常多，必須靠專科醫師一一鑑別：

• 第一名元凶其實是「體重」

  • 臨床上最常見的骨齡超前，其實是肥胖引起的。研究顯示，約有四分之一的肥胖兒童骨齡會超前，甚至有三分之一會超前兩年以上。

• 體質性的提早發育

  • 例如陰毛早熟（Premature Adrenarche），這類孩子可能只是陰毛提早發育，在相關病例中佔了九成以上，通常只需要追蹤。

• 不同族裔的差異

  • 醫學數據指出，亞洲孩子的骨齡本來就會比歐美白人兒童稍快大約半年左右，這屬於正常的生理差異。

• 真正需要打針的「中樞性性早熟」只佔少數

  • 在疑似性早熟而被轉診的病例中，只有約 10% 到 11% 是真正的中樞性性早熟。

專科醫師要像偵探一樣，透過抽血與臨床觀察，排除甲狀腺功能亢進、非典型先天性腎上腺增生症等病理性原因，確認孩子是打針劑會有效果的「快速進展型中樞性性早熟」（相關詳細解說請見我之前的文章），才會進到討論治療選項。

貿然治療，可能延誤最重要的潛在疾病

就算孩子真的確診為「中樞性性早熟」，我們也必須先釐清：「為什麼大腦會提早發布青春期的指令？」

誠然，在女孩子來說有超過九成是原發性的性早熟，也就是說並沒有特定病理原因，但是在某些特殊情況下（尤其是年紀極小的幼童或男童），性早熟的根本原因其實是腦下垂體腫瘤、下視丘錯構瘤等中樞神經系統的病變。

如果只看著 AI 報告就急著下猛藥，不僅可能治標不治本，還可能延誤了真正潛在的疾病，比如貿然施打荷爾蒙抑制劑，孩子的第二性徵的確會消退，生長速度也會慢下來。但這種「短期的和平」，會直接掩蓋掉大腦長腫瘤的警訊！我們可能以為孩子治好了，但腫瘤卻在腦內持續悄悄生長，直到壓迫視神經導致視野缺損、或是引發劇烈頭痛與神經學症狀時，往往已經錯過了黃金治療期。

在臨床上，即使是最有經驗的醫師，都依然需要極其謹慎面對，並且持續觀察孩子們對於治療的反應，以及是否有其他內分泌徵象；有些極小的腦內腫瘤，在初期即使進行MRI也未必能夠抓得到，也因此治療期間仍需要醫師的密切觀察與判斷。

專科醫師在決定用藥前，會憑藉臨床經驗謹慎評估是否需要先安排MRI來排除腫瘤，這種「找病因」的守門員角色，是任何 AI 軟體與一般看診開藥都無法取代的。

當「非預期狀況」發生時，AI 無法為孩子負責。

使用生長激素或荷爾蒙抑制劑是一場長期的醫療抗戰，藥物每一家醫療院所都能買到，但「判斷是否需要用藥」與「知道何時該踩煞車」是最難的事情。

如果在用藥期間，孩子出現了非預期的副作用，例如：骨齡突然加速、血糖異常（胰島素阻抗增加）、或是產生罕見的生理反應。這時候，單憑AI恐怕無法及時發現並調整劑量、也難以判斷何時該停藥。

自動駕駛會輔助機長，但是專科醫師才是機長

我們不否認 AI 是一個極佳的輔助工具，它在一般狀況下可能有跟醫師相近的判斷結果，能幫醫師省下繁瑣的計算時間，幫助我們注意到可能在繁忙的臨床工作中較少注意的極小徵象，但是，他卻看不到孩子這個複雜的「人」。

把孩子的成長發育完全交給AI，就像是讓沒有飛行執照的人，只看著自動駕駛儀表板就開著飛機起飛一樣危險。

我們要看見AI的強大、但也要認清其侷限，盡信AI不如沒有AI。

專業的知識與經驗，對孩子的關懷與追蹤，再加上科技的輔助，才能真正守護孩子健康長大的航程。