【記者蔡鳳敏雲林報導】臺大雲林分院研究團隊運用院內長期累積的臨床資料，以及雲林在地社區健康資料，結合臺灣采風智匯公司（Alpha Intelligence Manifolds）開發的人工智慧軟體 DeepXray Spina，讓AI分析常見的腰椎或腹部KUB X光影像，估算腰椎骨密度，並進一步評估未來發生骨折的風險。這項研究的重要特色，在於研究資料主要來自臺大雲林分院與雲林在地，而AI技術則來自臺灣自主發展的醫療AI科技公司，展現「在地資料、臺灣技術、國際成果」的智慧醫療發展模式。
研究共分析540名受試者，平均追蹤約6.4年。結果發現，AI從一般X光估算出的骨密度，與傳統雙能量X光吸收儀（DXA）骨密度檢查結果高度接近，在判斷骨質疏鬆方面，準確率超過九成。更重要的是，AI估算的骨密度不只是與DXA數值相近，也能進一步預測後續發生脊椎、髖部及其他部位骨折的風險，顯示這項技術具有臨床應用潛力。
院長馬惠明表示，骨質疏鬆最大的問題，是許多人在發生第一次骨折以前，往往不知道自己已經處於高風險狀態。醫療科技真正的價值，不只是把檢查做得更精準，而是能不能讓疾病更早被發現、讓治療更早開始。此次研究從雲林在地真實世界資料出發，運用AI分析既有X光影像，讓原本只提供單一診斷用途的影像，有機會轉化為另一項健康風險資訊，是智慧醫療從「看病」走向「預防」的重要一步。
中華民國骨質疏鬆症學會理事長韓德生教授表示，骨質疏鬆是一項典型的「沉默疾病」，在骨折發生之前，患者往往沒有明顯症狀，因此如何把篩檢往前移，是目前骨質疏鬆防治的重要課題。若能利用民眾原本因其他疾病所接受的X光影像，同時辨識潛在骨質流失風險，就有機會把更多高風險族群找出來，再透過DXA等標準檢查確認，將有助於建立更積極的骨折預防策略。
骨科部傅紹懷醫師表示，目前骨質疏鬆的診斷仍以DXA為標準，但DXA檢查並非所有醫療院所都能隨時提供，因此團隊希望透過AI技術，將既有醫療影像轉化為骨骼健康評估工具。這項研究下一階段也將持續朝風險預測及臨床應用發展，期望未來能更早辨識骨質快速流失的族群，將「等骨折發生再治療」轉變為「提前發現、提前介入」。
