隨著人類壽命延長，骨質疏鬆的挑戰日益凸顯。 成年後每年1至2％的骨量流失，使得65歲以上高齡人口中，約有三成人有骨質疏鬆現象。目前有許多檢驗方法，而這些方法都是被動的醫療行為，病人得知罹患骨質疏鬆症時，常常已經到無可挽救的程度。 林口長庚醫院復健科裴育晟主治醫師團隊推出「人工智慧篩檢X光影像之骨質疏鬆風險」計畫，透過AI對一般X光片的影像分析，利用深度學習技術來評估骨質結構，創新的模型流程，使提出的演算法自動抓取疏鬆結構時產生細微紋理，借此訓練出一深度迴歸學習模型可將萃取特徵來擬合骨質密度。 骨質疏鬆症是在高齡化社會中需要受到重視的問題。此方法可從低單價之X光中預測骨質的健康，進一步推斷病人是否已有骨質疏鬆症，達到快速、低花費與準確的檢驗，迅速篩檢的方式推估患者的骨密度，找出潛在風險，促使患者及早採取預防措施，未來將可節省更多高齡者因骨質疏鬆骨折所伴隨的經濟與社會成本。