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（来源：新华日报）

本报讯 （记者 王俊杰） 录入患者病史信息、上传CT影像资料后，AI系统即刻启动智能识别和算法分析，精准定位脂肪、肌肉组织及椎体节段，约10分钟后，医生的电脑端便自动生成一份详尽的骨质量分析筛查报告。这份报告不仅包含骨密度、骨小梁结构、骨质力学强度等核心检测数据，还包括AI临床辅助诊断决策、AI智能治疗方案推荐以及AI智能康复随访管理等内容。

在苏州大学附属第一医院骨科，一场AI赋能骨质疏松诊疗的实操演示在这里开展，从诊断到治疗、康复的全流程诊疗建议，让骨质疏松的精准诊疗变得高效又便捷。这一高效诊疗模式的背后，得益于苏大附一院“相控阵CT+AI大模型”创新诊疗体系的硬核支撑。

“我们联合全球首台颠覆性技术的相控阵CT和专业的AI团队经过将近5年的深入研究，实现了骨微结构的高解析成像，以此为数据基础训练的AI大模型，能够对骨微结构进行精细化高清解析，突破了传统检测仅关注骨量的局限，实现骨量与骨质（力学强度）的双重评估。”苏州大学附属第一医院骨科主任、大外科主任、博导杨惠林说。

据介绍，随着人口老龄化程度不断加深，骨质疏松症已成为威胁中老年群体健康的重要公共卫生问题。截至去年末，我国60岁以上人口达3.23亿，占总人口的23.0%，人口老龄化形势严峻。而骨质疏松症在老年人群中发病率居高不下，60岁以上女性骨质疏松发病率更是达到50%，成为该群体的高发疾病。更值得警惕的是，骨质疏松性骨折死亡率高。

然而，当前骨质疏松症诊疗存在诸多痛点。临床常用的双能X线吸收法仅关注骨量指标，难以精准捕捉骨小梁等骨骼微观结构的变化，也无法充分利用医院内海量的常规CT数据。针对这一痛点，苏大附一院团队在“硬件+AI”上进行双重突破，从“单纯骨量测定”升级为“骨量+骨质（力学强度）”的综合分析，大幅提升骨折风险预警能力。

“相较于临床常用的传统螺旋CT，相控阵CT有着分辨率高、辐射剂量低、信息采集更全面等优势，在骨质疏松骨微结构分析、肺部微小结节检测等临床领域具有较高的应用价值。其高清的骨微结构成像，成为AI大模型训练的优质数据基础。”杨惠林说，凭借精准的算法与海量的临床数据训练，“相控阵CT+AI大模型”将骨质疏松骨折风险预警率大幅提升至95%，成功破解了传统诊疗漏诊率高、预警能力弱的行业痛点，让骨质疏松高风险人群得以被早期识别、精准干预。

在此基础上，杨惠林团队将该模型运用至临床更常用的螺旋CT，打造了多维度的骨质疏松AI筛查体系。该体系聚焦“机会性筛查”，即将患者体检或其它疾病检查获得的螺旋CT图像，借助AI超分算法优化，实现了骨质疏松症的早期精准预警，让高风险人群能够被及时识别。未来，杨惠林团队将持续推进技术创新与落地，一方面推动“相控阵CT+AI大模型”在基层医疗机构的普适性部署，让优质诊疗资源下沉；另一方面继续优化训练AI大模型，进一步提升骨折风险预警的精准性；同时开发AI“数字孪生”手术决策辅助系统，拓展AI在骨质疏松相关手术中的应用场景，让AI技术更好地赋能骨质疏松全流程管理。