超高齢化社会に突入した本邦では，骨粗鬆症を罹患する患者が増加しているが，未だ治療介入率は高くない．効率的かつ効果的な介入のために，骨粗鬆症の評価を（1）特別な検査機器を必要とせずに（2）従来の診療の流れを変えない形で行うことで，この社会課題を解決する一助になると考えた．そこで我々は，一般的かつ撮影頻度が高い胸部X線写真に着目し，胸部X線写真から骨粗鬆症を評価する2つのAI（artificial intelligence）を開発した．1つ目のAIが，椎体骨折を有する患者の早期発見を目的とした，胸部X線写真から椎体骨折を予測するAIである．5,791枚の医療画像から開発したこのAIは，AUC（Area Under the Curve）=0.98で胸部X線写真内の椎体骨折の有無を予測した．2つ目のAIは，骨量の評価を目的とした，胸部X線写真から骨密度を予測するAIである．17,899件の胸部X線写真および骨密度計測結果から開発したこのAIは，相関係数（R）=0.75で骨密度を予測した．本研究で開発したAIは，骨粗鬆症の治療介入の際に重要な要素となる椎体骨折や骨密度を，胸部X線写真から高い精度で予測することができた．
