本文綜整日本骨質疏鬆症學會與亞太跨國研究成果，聚焦AI影像分析在骨質疏鬆篩檢與髖部骨折風險評估的實務進展，以及臨床導入時的可行性與挑戰，供醫療與照護決策參考。
會議與研究概況
近期日本骨質疏鬆症學會（JOS）年會聚焦提升骨質疏鬆篩檢率，與會專家超過五千人，會中發表多項臨床與影像分析研究。部分合作研究由AI團隊與醫療院所共同推動，使用DeepXray等影像分析系統對腰椎或髖部X光影像進行骨密度或骨折風險的量測與比對。
日本部分研究以238名病患的腰椎X光影像進行分析，成果同步刊登於相關醫用影像會議，另有復健醫院團隊針對髖部影像探討篩檢應用方向。國際間也有臨床團隊在學術會議上分享多中心影像資料的分析結果。
AI影像分析的研究應用
AI影像分析被提出作為補充或擴大篩檢的工具，適用於現有X光影像所在且無法普及DXA檢測的場域。相關研究示範如何從既有X光影像提取骨密度或結構特徵，並將結果與臨床骨折史或專業判讀進行比對。
此類方法在研究中用於初步篩查或風險分層，強調的是提高檢測覆蓋率與及早識別高風險族群，而非替代臨床診斷流程。研究同時指出影像品質、標準化流程與外部驗證為關鍵影響因子。
骨質疏鬆症的風險與檢查考量
骨質疏鬆症早期多無明顯症狀，民眾接受骨密度檢查的比例偏低。臨床上髖部骨折後的急性與長期合併症嚴重，文獻與臨床資料顯示髖部骨折患者於一年內死亡率相對較高，且常導致長期臥床或功能退化。
傳統DXA檢測在設備與維護上成本較高，因此在資源有限地區或群體中較難普及。AI輔助的影像評估被視為一種可行的補助方案，但需搭配臨床評估、風險因子判斷與必要時的黃金標準檢查確認。
跨國研究結果與實務挑戰
亞太地區的多項合作研究持續累積影像與臨床資料，包含一項分析近兩千名患者的研究，報告中指出在有髖部骨折病史的病例中，高比例同時存在骨質疏鬆的情形。這類跨區研究有助於了解不同族群的流行特徵，但也面臨數據一致性、樣本選取偏差與追蹤資料不足等限制。
進一步挑戰包括AI模型的外部驗證、臨床流程整合、法規審查以及臨床人員與醫療機構對新工具的接受度。研究與會者普遍認為需要更多多中心、大樣本的長期追蹤研究，以評估AI導入後對骨折發生率、照護品質及成本效益的實際影響。
對醫療與高齡照護的意涵
在超高齡社會背景下，擴大有效的篩檢策略與早期風險識別，是降低骨折負擔與提升生活品質的重要途徑。AI影像分析可望成為其中一個工具，協助在基層醫療、復健與長照場域進行初步風險評估，但其角色應以輔助為主，並搭配臨床專業判斷。
政策面與醫療體系規劃上，應重視檢測資源的分配、跨領域合作、以及對AI系統的監管與驗證機制，確保導入過程有明確的品質控管與病人安全設計。
本專欄以報導視角整理會議與多項研究重點，呈現AI影像分析在骨質疏鬆篩檢領域的潛力與限制，並提醒臨床與政策制訂者在推動普及化時應兼顧科學驗證與實務可行性。
重點回顧
本文整理會議與多國臨床影像研究，指出AI影像分析可協助擴大骨質疏鬆篩檢與髖部骨折風險識別，但臨床導入仍受驗證資料、法規審查與設備資源限制，需跨領域合作與長期追蹤。
本文章內容僅供健康知識參考，不能替代專業醫療建議、診斷或治療。如您有任何健康疑慮，建議諮詢合格的醫療專業人員。
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