骨质疏松症多模态预测模型的循证重构:影像组学与生物标志物的整合路径

摘要

随着人工智能与医学深度融合，预测模型在骨质疏松症早期检测和个性化治疗策略中展现出独特优势，可改善骨质疏松症患者预后，降低骨质疏松性骨折的发生率。本研究提出影像组学特征与生物标志物结合的多模态整合模型框架，并总结近年来骨质疏松症预测模型研究中纳入的新型指标。

关键词

骨质疏松症 / 预测模型 / 影像组学 / 生物标志物 / 机器学习 / 骨折风险 / 成本效益分析 / 临床决策支持