Advances in the application of artificial intelligence in osteoporosis screening and risk prediction

YU Jing; YOU Zhong-lan; CHEN Zong-tao

doi:10.11659/jjssx.05E025046

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Advances in the application of artificial intelligence in osteoporosis screening and risk prediction

Orthopaedics Column | 更新时间：2025-12-22

- Advances in the application of artificial intelligence in osteoporosis screening and risk prediction
- JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY Vol. 34, Issue 12, Pages: 1040-1044(2025)
- 作者机构：
  
  1.陆军军医大学第一附属医院健康管理中心，重庆 400038
  2.陆军军医大学第一附属医院感染科，重庆 400038
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11659/jjssx.05E025046
  CLC： R681
- Received：15 May 2025，
  
  Published：25 December 2025
- 稿件说明：
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余婧,游忠岚,陈宗涛.人工智能在骨质疏松筛查与风险预测中的应用进展[J].局解手术学杂志,2025,34(12):1040-1044.

YU Jing,YOU Zhong-lan,CHEN Zong-tao.Advances in the application of artificial intelligence in osteoporosis screening and risk prediction[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2025,34(12):1040-1044.
余婧,游忠岚,陈宗涛.人工智能在骨质疏松筛查与风险预测中的应用进展[J].局解手术学杂志,2025,34(12):1040-1044. DOI： 10.11659/jjssx.05E025046.

YU Jing,YOU Zhong-lan,CHEN Zong-tao.Advances in the application of artificial intelligence in osteoporosis screening and risk prediction[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2025,34(12):1040-1044. DOI： 10.11659/jjssx.05E025046.

摘要

骨质疏松的早期筛查与骨折风险评估亟需高效、低成本方案。近年来，人工智能（AI）技术在医学领域的快速发展为骨质疏松症的早期筛查与诊断带来了新的机遇。本文综述了AI技术在骨质疏松早期筛查与诊断中的研究进展，系统介绍了机器学习、深度学习和计算机视觉等技术在骨密度分析、影像识别、风险预测和辅助决策等方面的应用；同时，探讨了当前研究中存在的数据质量、算法解释性、临床整合和伦理监管等主要挑战，并对未来发展方向进行了展望。AI技术有望提高骨质疏松症的筛查效率和诊断准确性，但其临床转化应用仍需多学科协作和进一步验证。

Abstract

Early screening and fracture risk assessment for osteoporosis urgently require efficient and cost-effective schemes. In recent years，the rapid development of artificial intelligence （AI） technology in the medical field has brought new opportunities for early screening and diagnosis of osteoporosis. This paper reviewed the research progress of AI technology in early screening and diagnosis of osteoporosis，and systematically introduced the applications of machine learning，deep learning，and computer vision in bone mineral density analysis，image recognition，risk prediction，and clinical decision support. Meanwhile，this paper discussed the major existing challenges in current research，including data quality，algorithm interpretability，clinical integration，and ethical regulation，and provided perspectives on future development directions. AI technology is expected to improve screening efficiency and diagnostic accuracy of osteoporosis； while its clinical translation and application still require multidisciplinary collaboration and further validation.

关键词

Keywords

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