本文整理日本學會與台日跨國合作使用 DeepXray 對腰椎與髖部 X 光影像進行回溯性驗證的要點，說明研究發現、篩檢挑戰與臨床應用的潛在意義，並討論現行檢測限制與未來研究方向。
研究與臨床驗證
近期於日本學術會議發表的多項回溯性分析報告，呈現 DeepXray 在不同臨床場域的驗證情形。東北大學附設醫院與合作團隊以 238 名患者腰椎影像為例，報告該 AI 工具測得的骨質密度與傳統 DXA 量測有高度相關，相關係數超過 0.9。另有團隊以髖部 X 光影像回溯分析，亦報告出現與 DXA 相當的一致性。
此外，跨國合作研究將 DeepXray 應用於近兩千名患者的影像分析，發現既往有髖部骨折病史的患者中，骨質疏鬆比例偏高。這些回溯性資料提供了 AI 在既有 X 光影像中估算骨質密度的可行性證據，但多數報告同時指出仍需更多獨立及前瞻性研究來評估臨床作法與長期結果。
骨質疏鬆的篩檢挑戰與檢測工具
骨質疏鬆在發生骨折前通常無明顯症狀，導致病識感不足與檢查率偏低。傳統 DXA 儀器雖為骨質密度評估的標準方法，但高昂的設置與維護成本、檢測可及性限制了普及率。因此，能利用常規 X 光影像輔以 AI 評估骨質密度的工具，受到臨床與公共衛生界的關注。
在政策討論層面，某些國家與學會已提出提高篩檢率的目標；於臨床實務中，如何在成本、可得性與資訊準確度之間取得平衡，仍是推動篩檢服務的關鍵挑戰。
風險因子與就醫契機
一般而言，年長、女性、既往骨折、慢性疾病或長期使用影響骨代謝的藥物等，都是較常被討論的風險因子。若個人屬於高風險族群或出現跌倒、骨折等情況，可向合格的醫療專業人員諮詢是否需要進一步評估骨質密度或進行相關檢查。
研究限制與未來方向
目前多為回溯性分析，代表研究在設計與樣本來源上存在侷限，需要以多中心、前瞻性試驗來檢驗 AI 工具在不同族群與臨床流程中的表現。此外，AI 評估工具若要納入臨床決策或大規模篩檢，還需考量影像品質標準化、設備差異、法規審查與成本效益評估等實務議題。
學界與醫療機構的下一步多半聚焦於將 AI 結果與臨床資料整合，評估其在治療監測、風險分層與預防介入中的實際貢獻，同時保持對結果解釋與臨床責任的審慎態度。
整體而言，現有多場域的臨床驗證顯示 DeepXray 在既有 X 光影像上進行骨質密度估算具有可行性，但其臨床採用需建立在更多證據、流程驗證與跨領域合作之上，才能穩健地支援高齡化社會的預防醫學與篩檢策略。
重點回顧
多項回溯性研究顯示 DeepXray 對既有 X 光影像的骨質密度估算達到高度一致性，可能有助擴大篩檢覆蓋，但仍需前瞻性證據與流程整合以評估實際效益與限制。
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