人工智能在骨质疏松症中应用的研究进展

摘要：

骨质疏松症(osteoporosis,OP)是一种与增龄相关的骨骼疾患,其起病隐匿,呈渐进性发展,患者初期无明显的临床表现,但随着病情的进展,骨量不断流失及骨组织微结构破坏,进而出现骨痛、脊柱变形,甚至出现骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OPF)等严重并发症.双能X线吸收法是目前临床诊断OP的金标准,但由于其诊断的准确度受到体重、腰椎退行性改变及主动脉壁钙化等因素的影响,存在假阴性诊断的可能.近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域快速发展,目前AI已广泛应用于OP的研究中,其在OP筛查、诊断及预测领域的研究已成为一个新的热点.该文从AI应用于OP的早期筛查、医学影像学表现、临床诊疗资料及OPF风险预测等4个方面,阐述AI在OP诊疗过程中的应用现状及优势,为OP的精准诊疗提供新方向.

关键词：骨质疏松症、骨质疏松性骨折、人工智能、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：29

分类号：R589.5(内分泌腺疾病及代谢病)

资助基金：甘肃省科技计划重大项目;甘肃省中医药项目;甘肃省自然科学基金

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1047-1051