近年来,随着计算机以及人工智能的突飞猛进,人工智能在医疗领域的应用得到大力的发展。最近几年,我国已经颁布了很多关于“人工智能+医疗”的相关政策,尤其是从2015年以来多次在两会以及政府报告期间提出要大力发展“人工智能+医疗+互联网”的模式,能够利用该模式将我国一些传统行业焕发新的生机。尤其是我国的医疗资源分布是不均衡的,在一些二三线城市中对于医学资源的需求是巨大,通过“互联网+人工智能+医疗”的方式能够有效缓解这一问题,尤其是对一些入门门槛相对较高的病情诊断中,人工智能在医学方面能够扮演一个很好的角色。随着社会的发展,我国的青少年儿童在成长过程中,出现的问题越来越多,其中骨龄是一项能够很好反应青少年儿童生长发育的指标,但是对于一些三四线城市来说骨龄预测还是没有普及的。因此“人工智能+互联网+医疗”的模式,能够通过对大量数据的训练而建立一个有效的骨龄预测算法,再开发相应的软件,能够很好的在骨龄预测的临床诊断中提供有效的参考。本文基于以上观点开发了一个青少年骨龄预测系统,本文的研究内容主要有以下三点:（1）优化了DES加密算法。本系统为了保护患者的隐私信息安全,采用DES算法加密患者信息,并针对DES算法的不足提出两点改进。一方面优化DES算法中的f函数过程,将f函数中明文与密钥异或过程由原本的一次异或改为四次异或,并随机替换S盒中某个S盒将固定的S盒打乱;另一方面针对DES密钥长度短的问题,提出二次加密,对同一明文进行两次加密,从而将密钥长度提高一倍。（2）优化了青少年身高预测方法。本系统对患者进行骨龄预测后,会利用患者的预测骨龄对患者进行身高预测。目前,对身高预测主流的方法有采用bp法的方式,但是bp表中数据并不能反应当地的真实情况,本文采用的bp表是医院根据当地大量数据生成的,提高了身高预测的准确性,并针对bp表骨龄值不连续的问题提出分段比值法,进一步提高准确性。（3）实现青少年骨龄评估系统。在系统开发过程中主要分为服务端和客户端进行开发。客户端基于C#语言的Winform框架,客服端开发过程中主要的工作是对系统的界面进行布局、用户信息和患者信息的显示、与服务端进行数据的上传和接收、对各功能控件进行测试。服务端基于Java语言的Springboot框架,服务端开发过程中主要的工作是创建接收客户端数据的接口、对数据进行解析和保存、调用骨龄算法进行骨龄预测和身高预测以及响应客户端的请求。