Аннотация:Обоснование: Методики оценки костного возраста играют ключевую роль в диагностике заболеваний, связанных с нарушениями роста и развития, особенно в педиатрической практике. Существующие методики имеют как преимущества, так и ограничения, и их точность может варьироваться в зависимости от популяционных особенностей.Цель: описать текущее состояние и обозначить перспективы развития методик оценки костного возраста, включая решения с использованием технологий искусственного интеллекта.Материалы и методы: Поиск литературы, соответствующей теме оценки костного возраста, был выполнен в базах данных PubMed, и eLibrary за последние 10 лет. Основное внимание уделялось работам, посвященным распространённости и применению различных методов оценки костного возраста, включая рентгенографию, компьютерную томографию (КТ), магнитно-резонансную томографию (МРТ), ультразвуковое исследование (УЗИ) и технологии искусственного интеллекта. Поиск осуществлялся по ключевым словам: bone age, bone age assessment, radiography, artificial intelligence, deep learning, growth development, AI, костный возраст, рентгенография, искусственный интеллект.Заключение: Представленный обзор демонстрирует широкий спектр методик оценки костного возраста и подчеркивает значимость новых технологий, таких как искусственный интеллект, для повышения точности диагностики. Современные автоматизированные методы показывают перспективы для улучшения диагностики в педиатрической практике и могут способствовать раннему выявлению патологий, связанных с нарушениями роста и развития.