Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2026. Том 71. № 4
DOI:10.33266/1024-6177-2026-71-4-103-111
В.И. Павлова1, 2, Ю.С. Пышкина1, 3, К.И. Коваленко1, Т.А. Семенова1, Р.И. Каргапольцева1, В.А. Дюков1, Э.Н. Алехин1, 2, Н.Ю. Ильясова4
ДИАГНОСТИКА ОСТЕОПОРОЗА У ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ПАЦИЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ТРАДИЦИОННЫХ ПОДХОДОВ
1 Тюменский государственный медицинский университет Минздрава России, Тюмень
2 Многопрофильный клинический медицинский центр «Медицинский город», Тюмень
3 Самарский государственный медицинский университет Минздрава России, Самара
4 Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара
Контактное лицо: Юлия Сергеевна Пышкина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
РЕФЕРАТ
Цель: Провести комплексную оценку возможностей и перспектив применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики остеопороза у онкологических пациентов, с акцентом на преодоление ограничений стандартных методов и оптимизацию скрининга остеопоротических изменений при анализе данных рутинной компьютерной томографии (КТ) на основании систематического анализа современной литературы.
Материал и методы: Представлен обзор литературных источников, посвященных оценке роли искусственного интеллекта (ИИ) и традиционных методов в диагностике остеопороза у онкологических пациентов. Приведены данные об использовании технологии на основе методов ИИ в различных областях медицины, проведено сравнение ИИ с классическими методами и приведены примеры исследований, демонстрирующих высокую эффективность ИИ в диагностике остеопороза. Развитие этого направления позволит усовершенствовать алгоритмы ИИ для диагностики остеопороза. Обучение таких алгоритмов на больших наборах данных позволит автоматически выявлять подобные состояния на ранних стадиях и предоставит врачам более точную информацию для принятия своевременных решений.
Заключение: Проведенный анализ подтверждает, что недостаточная диагностика остеопороза остается ключевой причиной патологических переломов у онкологических пациентов. Внедрение ИИ открывает новые пути для решения этой проблемы, позволяя автоматизировать анализ данных и повысить доступность скрининга. Перспективным направлением является оппортунистический скрининг с использованием ИИ-алгоритмов для оценки минеральной плотности кости по данным рутинной КТ, что особенно актуально для пациентов, получающих гормональную терапию. Ключевыми задачами являются разработка специализированных моделей для больных раком молочной железы, простаты и миеломой, а также интеграция ИИ с методами типа REMS. Несмотря на ограничения, такие как потребность в больших наборах систематизированных данных, потенциал ИИ для снижения трудозатрат и повышения точности диагностики очевиден. Дальнейшие совместные исследования и пилотные внедрения позволят преодолеть существующие барьеры и вывести диагностику остеопороза на новый уровень.
Ключевые слова: онкология, остеопороз, диагностика, искусственный интеллект, денситометрия
Для цитирования: Павлова В.И., Пышкина Ю.С., Коваленко К.И., Семенова Т.А., Каргапольцева Р.И., Дюков В.А., Алехин Э.Н., Ильясова Н.Ю. Диагностика остеопороза у онкологических пациентов с использованием методов искусственного интеллекта и традиционных подходов // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2026. Т. 71. № 4. С. 103–111. DOI:10.33266/1024-6177-2026-71-4-103-111
Список литературы
1. Wickham R. Osteoporosis Related to Disease or Therapy in Patients with Cancer. Clinical Journal of Oncology Nursing. 2011;15;6:90-104. Doi: 10.1188/11.CJON.E90-E104.
2. Pin F., Prideaux M., Huot J.R., Essex A.L., Plotkin L.I., Bonetto A., Bonewald L.F. Non-Bone Metastatic Cancers Promote Osteocyte-Induced Bone Destruction. Cancer Lett. 2021;520:80-90. Doi: 10.1016/j.canlet.2021.06.030.
3. Багрова С.Г., Басин Е.М., Валиев А.К., Деньгина Н.В., Копп М.В., Кутукова С.И., Манзюк Л.В., Семиглазова Т.Ю. Профилактика и лечение патологии костной ткани при злокачественных новообразованиях // Злокачественные опухоли. 2022. Т.12. №3. С. 40-54 [Bagrova S.G., Basin Ye.M., Valiyev A.K., Den’gina N.V., Kopp M.V., Kutukova S.I., Manzyuk L.V., Semiglazova T.Yu. Prevention and Treatment of Bone Tissue Pathology in Malignant Neoplasms. Zlokachestvennyye Opukholi = Malignant Tumoursis. 2022;12;3:40-54 (In Russ.)].
4. Che M., Gong W., Zhao Y., Liu M. Long Noncoding RNA HCG18 Inhibits the Differentiation of Human Bone Marrow-Derived Mesenchymal Stem Cells in Osteoporosis by Targeting miR-30a-5p/NOTCH1 Axis. Molecular Medicine. 2020;26;9:106. doi: 10.1186/s10020-020-00219-6.
5. Есентаева С.Е., Таракова Б.К. Потеря костной массы у онкологических пациентов с гормонозависимыми опухолями на фоне противоопухолевой терапии // Наука о жизни и здоровье. 2020. Т.2. С. 121-129 [Yesentayeva S.Ye., Tarakova B.K. Bone Loss in Cancer Patients with Hormone-Dependent Tumors during Antitumor Therapy. Nauka o Zhizni i Zdorov’ye = Life and Health Science. 2020;2:121-129 (In Russ.)]. Doi: 10.24411/1995-5871-2020-10093.
6. Wissing M.D. Chemotherapy- and Irradiation-Induced Bone Loss in Adults with Solid Tumors. Current Osteoporosis Reports. 2015;13;3:140-145. Doi: 10.1007/s11914-015-0266-z.
7. Regan M.M., Fleming G.F., Walley B., Francis P.A., Pagani O. Adjuvant Systemic Treatment of Premenopausal Women with Hormone Receptor-Positive Early Breast Cancer: Lights and Shadows. Journal of Clinical Oncology: Official Journal of the American Society of Clinical Oncology. 2019;37;11:862-866. Doi: 10.1200/JCO.18.02433.
8. Кит О.И., Шлык О.С., Ващенко Л.Н., Владимирова Л.Ю., Сторожакова А.Э., Дурицкий М.Н., Дашкова И.Р., Босенко Е.С., Луганская Р.Г. Развитие остеопороза у женщин с раком молочной железы, получающих гормональную терапию // Современные проблемы науки и образования. 2020. Т.3. Ст. 29814 [Kit O.I., Shlyk O.S., Vashchenko L.N., Vladimirova L.Yu., Storozhakova A.E., Duritskiy M.N., Dashkova I.R., Bosenko Ye.S., Luganskaya R.G. Development of Osteoporosis in Women with Breast Cancer Receiving Hormonal Therapy. Sovremennyye Problemy Nauki i Obrazovaniya = Modern Problems of Science and Education. 2020;3:29814 (In Russ.)]. Doi: 10.17513/spno.29814.
9. Скрипникова И.А. Современные подходы к инструментальной диагностике остеопороза // Остеопороз и остеопатии. 2022. Т.25. №3. С. 113-114 [Skripnikova I.A. Modern Approaches to Instrumental Diagnostics of Osteoporosis. Osteoporoz i Osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2022;25;3:113-114 (In Russ.)].
10. Гладкова Е.Н., Лесняк О.М., Ершова О.Б., Скрипникова И.А., Аношенкова О.Н., Ахвердян Ю.Р., Белова К.Ю., Белоусова И.Б., Большакова Е.В., Гребенкина М.В., Древаль А.В., Заводовский Б.В., Зоткина К.Е., Ильин М.В., Касимова А.М., Колчинский И.А., Косматова О.В., Крюкова И.В., Ахатов А.Ф., Латфуллин А.А., Лейкаускене Е.А., Леонова Н.В., Максимова Ю.В., Мягкова М.А., Новиков В.Е., Полякова Е.Ю., Полякова Ю.В., Сивордова Л.Е., Тавлуев В.А. Сравнение эффективности различных подходов к организации диагностики остеопороза и выявления пациентов с высоким риском переломов в российской популяции // Профилактическая медицина. 2021. Т.24. № 10. С. 14-23 [Gladkova Ye.N., Lesnyak O.M., Yershova O.B., Skripnikova I.A., Anoshenkova O.N., Akhverdyan Yu.R., Belova K.Yu., Belousova I.B., Bol’shakova Ye.V., Grebenkina M.V., Dreval’ A.V., Zavodovskiy B.V., Zotkina K.Ye., Il’in M.V., Kasimova A.M., Kolchinskiy I.A., Kosmatova O.V., Kryukova I.V., Akhatov A.F., Latfullin A.A., Leykauskene Ye.A., Leonova N.V., Maksimova Yu.V., Myagkova M.A., Novikov V.Ye., Polyakova Ye.Yu., Polyakova Yu.V., Sivordova L.Ye., Tavluyev V.A. Comparison of the Effectiveness of Various Approaches to Organizing the Diagnosis of Osteoporosis and Identifying Patients with a High Risk of Fractures in the Russian Population. Profilakticheskaya Meditsina = Russian Journal of Preventive Medicine. 2021;24;10:14-23 (In Russ.)].
11. Скрипникова И.А., Щеплягина Л.А., Новиков В.Е., Косматова О.В., Абирова А.С. Возможности костной рентгеновской денситометрии в клинической практике // Остеопороз и остеопатии. 2010. Т.2. С. 23-34 [Skripnikova I.A., Shcheplyagina L.A., Novikov V.Ye., Kosmatova O.V., Abirova A.S. Possibilities of Bone X-Ray Densitometry in Clinical Practice. Osteoporoz i Osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2010;2;23-34 (In Russ.)].
12. Löffler M.T., Sollmann N., Mei K., Valentinitsch A., Noël P.B., Kirschke J.S., Baum T. X-Ray-Based Quantitative Osteoporosis Imaging at the Spine. Osteoporos Int. 2020;31;2:233-250. Doi: 10.1007/s00198-019-05212-2.
13. Lesnyak O., Bilezikian J.P., Zakroyeva A. Working Group for the Audit on Burden of Osteoporosis in Eurasian Region. Report on the Audit on Burden of Osteoporosis in Eight Countries of the Eurasian Region: Armenia, Belarus, Georgia, Moldova, Kazakhstan, the Kyrgyz Republic, the Russian Federation, and Uzbekistan. Archives of Osteoporosis. 2020;15;1:175. Doi: 10.1007/s11657-020-00836-y.
14. Захаров И.С. Лучевая диагностика остеопороза – современное состояние проблемы // Политравма. 2015. Т.1. С. 69-73 [Zakharov I.S. Radiation Diagnostics of Osteoporosis ‒ the Current State of the Problem. Politravma = Polytrauma. 2015;1:69-73 (In Russ.)].
15. Мельников А.А., Дьяченко В.В., Шубин И.В., Никитин А.Э., Созыкин А.В., Аверин Е.Е. Современные подходы и возможности оценки минеральной плотности костной ткани методом количественной компьютерной томографии // Consilium Medicum. 2021. Т.23. №4. С. 372-381 [Mel’nikov A.A., D’yachenko V.V., Shubin I.V., Nikitin A.E., Sozykin A.V., Averin Ye.Ye. Modern Approaches and Possibilities of Assessing Bone Mineral Density by Quantitative Computed Tomography. Consilium Medicum. 2021;23;4:372-381 (In Russ.)].
16. McDonald A.M., Yang E.S., Saag K.G., Levitan E.B., Wright N.C., Fiveash J.B., Rais-Bahrami S., Bhatia S. Osteoporosis Screening Using Computed Tomography for Men with Prostate Cancer: Results of a Prospective Study. Arch Osteoporos. 2020;15;1:32. Doi: 10.1007/s11657-020-0711-1.
17. Капишников А.В., Алехин Э.Н. Возможности сцинтиграфии скелета в диагностике остеопоротических изменений позвонков и оценке ремоделирования костной ткани у больных остеопорозом // Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии. 2014. №.4. С. 2 [Kapishnikov A.V., Alekhin E.N. Possibilities of Skeletal Scintigraphy in the Diagnosis of Osteoporotic Changes in the Vertebrae and the Assessment of Bone Tissue Remodeling in Patients with Osteoporosis. Vestnik Rossiyskogo Nauchnogo Tsentra Rentgenoradiologii = Bulletin of the Russian Scientific Center of Roentgenologyradiology. 2014;4:2 (In Russ.)].
18. Sheppard A.J., Paravastu S.S., Wojnowski N.M., Osamor C.C. 3rd, Farhadi F., Collins M.T., Saboury B. Emerging Role of 18F-NaF PET/Computed Tomographic Imaging in Osteoporosis: a Potential Upgrade to the Osteoporosis Toolbox. PET Clinics. 2023;18;1:1-20. Doi: 10.1016/j.cpet.2022.09.001.
19. Kay F.U., Ho V., Dosunmu E.B., Chhabra A., Brown K., Duan X., Öz O.K. Quantitative CT Detects Undiagnosed Low Bone Mineral Density in Oncologic Patients Imaged with 18F-FDG PET/CT. Clinical Nuclear Medicine. 2021;46;1:8-15. Doi: 10.1097/RLU.0000000000003416.
20. Бусурин В.И., Кудрявцев П.С. Применение метода ультразвуковой остеометрии для скрининг-диагностики и мониторинга эффективности терапии остеопороза // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т.67. №5. С. 75-79 [Busurin V.I., Kudryavtsev P.S. Application of the Ultrasound Osteometry Method for Screening Diagnostics and Monitoring the Effectiveness of Osteoporosis Therapy. Meditsinskaya Radiologiya i Radiatsionnaya Bezopasnost’ = Medical Radiology and Radiation Safety. 2022;67;5:75-79 (In Russ.)]. Doi: 10.33266/1024-177-2022-67-5-75-79.
21. Dovjak P., Iglseder B., Rainer A., Dovjak G., Weber M., Pietschmann P. Pulse-Echo Ultrasound Measurement in Osteoporosis Screening: a Pilot Study in Older Patients. Aging Clinical and Experimental Research. 2023;35;6:1221–1230.
22. Fuggle N.R., Reginster J.Y., Al-Daghri N., Bruyere O., Burlet N., Campusano C., Cooper C., Perez A.D., Halbout P., Ghi T., Kaufman J.M., Kurt A., Matijevic R., Radermecker R.P., Tuzun S., Veronese N., Rizzoli R., Harvey N.C., Brandi M.L., Brandi M.L. Radiofrequency Echographic Multi Spectrometry (REMS) in the Diagnosis and Management of Osteoporosis: State of the Art. Aging Ging Clinical and Experimental Research. 2024;36;1:135. Doi: 10.1007/s40520-024-02784-w.
23. Amorim D.M.R., Sakane E.N., Maeda S.S., Lazaretti Castro M. New Technology REMS for Bone Evaluation Compared to DXA in Adult Women for the Osteoporosis Diagnosis: a Real-Life Experience. Archives of Osteoporosis. 2021;16;1:175.
24. Chen Y., Mei X., Liang X., Cao Y., Peng C., Fu Y., Zhang Y., Liu C., Liu Y. Application of Magnetic Resonance Image Compilation (MAGiC) in the Diagnosis of Middle-Aged and Elderly Women with Osteoporosis. BMC Medical Imaging. 2023;23;1:63. Doi: 10.1186/s12880-023-01010-9.
25. El Miedany Y. FRAX: Re-Adjust or Re-Think. Archives of Osteoporosis. 2020;15;1:150. Doi: 10.1007/s11657-020-00827-z.
26. Вознюк П.А. История развития и современное состояние искусственного интеллекта // GLOBUS: технические науки. 2019. Т.3. №27. С. 11-19 [Voznyuk P.A. History of Development and Current State of Artificial Intelligence. Globus: Tekhnicheskiye Nauki = Globus: Technical Sciences. 2019;3;27:11-19 (In Russ.)].
27. Kaul V., Enslin S., Gross S.A. History of Artificial Intelligence in Medicine. Gastrointestinal Endoscopy. 2020;92;4:807-812. Doi: 10.1016/j.gie.2020.06.040.
28. Kulikowski C.A. Beginnings of Artificial Intelligence in Medicine (AIM): Computational Artifice Assisting Scientific Inquiry and Clinical Art – with Reflections on Present AIM Challenges. Yearbook of Medical Informatics. 2019;28;1:249-256. Doi: 10.1055/s-0039-1677895.
29. Amisha Malik P., Pathania M., Rathaur V.K. Overview of Artificial Intelligence in Medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care. 2019;8;7:2328-2331. Doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.
30. Mintz Y., Brodie R. Introduction to Artificial Intelligence in Medicine. Minimally Invasive Therapy & Allied Technologies. 2019;28;2:73-81. Doi: 10.1080/13645706.2019.1575882.
31. Yang Y.J., Bang C.S. Application of Artificial Intelligence in Gastroenterology. World Journal of Gastroenterology. 2019;25;14:1666-1683. Doi: 10.3748/wjg.v25.i14.1666.
32. Быканов А.Е., Данилов Г.В., Костюмов В.В., Пилипенко О.Г., Нутфуллин Б.М., Растворова О.А., Пицхелаури Д.И. Технологии искусственного интеллекта в условиях микрохирургической операционной // Современные технологии в медицине. 2023. Т.15. №2. С. 86-95 [Bykanov A.Ye., Danilov G.V., Kostyumov V.V., Pilipenko O.G., Nutfullin B.M., Rastvorova O.A., Pitskhelauri D.I. Artificial Intelligence Technologies in a Microsurgical Operating Room. Sovremennyye Tekhnologii v Meditsine = Modern Technologies in Medicine. 2023;15;2:86-95 (In Russ.)].
33. Romm E.L., Tsigelny I.F. Artificial Intelligence in Drug Treatment. Annual Review of Pharmacology and Toxicology. 2020;60:353-369. Doi: 10.1146/annurev-pharmtox-010919-023746.
34. Sahu A., Mishra J., Kushwaha N. Artificial Intelligence (AI) in Drugs and Pharmaceuticals. Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening. 2022;25;11:1818-1837. Doi: 10.2174/1386207325666211207153943.
35. Miller R.J.H., Huang C., Liang J.X., Slomka P.J. Journal of Nuclear Cardiology: Official Publication of the American Society of Nuclear Cardiology. J NuclCardiol. 2022;29;4:1754-1762. Doi: 10.1007/s12350-022-02977-8.
36. Lee C.H., Liu W.T., Lou Y.S., Lin C.S., Fang W.H., Lee C.C., Ho C.L., Wang C.H., Lin C. Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiogram Screens Low Left Ventricular Ejection Fraction with a Degree of Confidence. Digital Health. 2022;8:20552076221143249. Doi: 10.1177/20552076221143249.
37. Sumner J., Lim H.W., Chong L.S., Bundele A., Mukhopadhyay A., Kayambu G. Artificial Intelligence in Physical Rehabilitation: a Systematic Review. Artificial Intelligence in Medicine. 2023;146:102693. Doi: 10.1016/j.artmed.2023.102693.
38. Jartarkar S.R. Artificial Intelligence: its Role in Dermatopathology. Indian Journal of Dermatology, Venereology and Leprology. 2023;89;4:549-552. Doi: 10.25259/IJDVL_725_2021.
39. Chen H.Y., Ge P., Liu J.Y., Qu J.L., Bao F., Xu C.M., Chen H.L., Shang D., Zhang G.X. Artificial Intelligence: Emerging Player in the Diagnosis and Treatment of Digestive Disease. World Journal of Gastroenterology. 2022;28;20:2152-2162. Doi: 10.3748/wjg.v28.i20.2152.
40. Nassif A.B., Talib M.A., Nasir Q., Afadar Y., Elgendy O. Breast Cancer Detection Using Artificial Intelligence Techniques: a Systematic Literature Review. Artificial Intelligence in Medicine. 2022;127:102276. Doi: 10.1016/j.artmed.2022.102276.
41. Seah J., Brady Z., Ewert K., Law M. Artificial Intelligence in Medical Imaging: Implications for Patient Radiation Safety. The British Journal of Radiology. 2021;94;1126: 20210406. Doi: 10.1259/bjr.20210406.
42. Кульбакин Д.Е., Чойнзонов Е.Л., Толмачев И.В., Стариков Ю.В., Старикова Е.Г., Каверина И.С. Искусственный интеллект в онкологии: области применения, перспективы и ограничения // Вопросы онкологии. 2022. Т.68. №6. Р. 691-699 [Kul’bakin D.Ye., Choynzonov Ye.L., Tolmachev I.V., Starikov YU.V., Starikova Ye.G., Kaverina I.S. Artificial Intelligence in Oncology: Areas of Application, Prospects and Limitations. Voprosy Onkologii = Problems of Oncology. 2022;68;6:691-699 (In Russ.)].
43. Петряйкин А.В., Белая Ж.Е., Гомболевский В.А., Низовцова Л.А., Сергунова К.А., Абуладзе Л.Р., Артюкова З.Р., Сморчкова А.К., Яссин Л.Р., Феданов В.А., Киева И.Н., Соловьев А.В., Кондратенко В.А., Писов М., Захаров А.А., Морозов С.П., Владзимирский А.В., Беляев М.Г. Оценка деформации тел позвонков в диагностике компрессионных переломов с помощью методов искусственного интеллекта // Остеопороз и остеопатии. 2020. Т.23. №2. С. 118-119 [Petryaykin A.V., Belaya Zh.Ye., Gombolevskiy V.A., Nizovtsova L.A., Sergunova K.A., Abuladze L.R., Artyukova Z.R., Smorchkova A.K., Yassin L.R., Fedanov V.A., Kiyeva I.N., Solov’yev A.V., Kondratenko V.A., Pisov M., Zakharov A.A., Morozov S.P., Vladzimirskiy A.V., Belyayev M.G. Assessment of Vertebral Body Deformation in the Diagnosis of Compression Fractures Using Artificial Intelligence Methods. Osteoporoz i Osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2020;23;2:118-119 (In Russ.)].
44. Петряйкин А.В., Белая Ж.Е., Беляев М.Г., Захаров А.А., Бухараев А.Н., Бобровская Т.М., Кудрявцев Н.Д., Семенов Д.С., Ахмад Е.С., Артюкова З.Р., Абуладзе Л.Р., Сморчкова А.К., Васильев Ю.А. Точность автоматической диагностики компрессионных переломов тел позвонков по данным морфометрического алгоритма искусственного интеллекта // Остеопороз и остеопатии. 2022. Т.25. №3. С. 92-93 [Petryaykin A.V., Belaya Zh.Ye., Belyayev M.G., Zakharov A.A., Bukharayev A.N., Bobrovskaya T.M., Kudryavtsev N.D., Semenov D.S., Akhmad Ye.S., Artyukova Z.R., Abuladze L.R., Smorchkova Yu.A. Accuracy of Automatic Diagnostics of Vertebral Compression Fractures Using a Morphometric Algorithm of Artificial Intelligence. Osteoporoz i Osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2022;25;3:92-93 (In Russ.)].
45. Петряйкин А.В., Абуладзе Л.Р., Шелепа А.А., Артюкова З.Р., Кудрявцев Н.Д., Ахмад Е.С., Семенов Д.С., Захаров А.А., Беляев М.Г. Оценка возрастного распределения минеральной плотности тел позвонков по данным алгоритма искусственного интеллекта // Остеопороз и остеопатии. 2022. Т.25. №3. С. 93-94 [Petryaykin A.V., Abuladze L.R., Shelepa A.A., Artyukova Z.R., Kudryavtsev N.D., Akhmad Ye.S., Semenov D.S., Zakharov A.A., Belyayev M.G. Assessment of the Age Distribution of Vertebral Mineral Density Using an Artificial Intelligence Algorithm. Osteoporoz i Osteopatii = Osteoporosis and Bone Diseases. 2022;25;3:93-94 (In Russ.)].
46. Bodden J., Dieckmeyer M., Sollmann N., Burian E., Rühling S., Löffler M.T., Sekuboyina A., El Husseini M., Zimmer C., Kirschke J.S., Baum T. Incidental Vertebral Fracture Prediction Using Neuronal Network-Based Automatic Spine Segmentation and Volumetric Bone Mineral Density Extraction from Routine Clinical CT Scans. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1207949. Doi: 10.3389/fendo.2023.1207949.
47. Yang J., Liao M., Wang Y., Chen L., He L., Ji Y., Xiao Y., Lu Y., Fan W., Nie Z., Wang R., Qi B., Yang F. Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest CT with Artificial Intelligence. Osteoporos Int. 2022;33;12:2547-2561. Doi: 10.1007/s00198-022-06491-y.
48. Wu Y., Yang X., Wang M., Lian Y., Hou P., Chai X., Dai Q., Qian B., Jiang Y., Gao J. Artificial Intelligence Assisted Automatic Screening of Opportunistic Osteoporosis in Computed Tomography Images from Different Scanners. Eur Radiol. 2025;35;4:2287-2295. Doi: 10.1007/s00330-024-11046-2.
49. Huber F.A., Bunnell K.M., Garrett J.W., Flores E.J., Summers R.M., Pickhardt P.J., Bredella M.A. AI-Based Opportunistic Quantitative Image Analysis of Lung Cancer Screening CTs to Reduce Disparities in Osteoporosis Screening. Bone. 2024;186:117176. Doi: 10.1016/j.bone.2024.117176.
50. Chen Y.C., Li Y.T., Kuo P.C., Cheng S.J., Chung Y.H., Kuo D.P., Chen C.Y. Automatic Segmentation and Radiomic Texture Analysis for Osteoporosis Screening Using Chest Low-Dose Computed Tomography. Eur Radiol. 2023;33;7:5097-5106. Doi: 10.1007/s00330-023-09421-6.
51. Naghavi M., De Oliveira I., Mao S.S., Jaberzadeh A., Montoya J., Zhang C., Atlas K., Manubolu V., Montes M., Li D., Atlas T., Reeves A., Henschke C., Yankelevitz D., Budoff M. Opportunistic AI-Enabled Automated Bone Mineral Density Measurements in Lung Cancer Screening and Coronary Calcium Scoring CT Scans are Equivalent. Eur J Radiol Open. 2023;10:100492. Doi: 10.1016/j.ejro.2023.100492.
52. Ji L., Zhang W., Zhong X., Zhao T., Sun X., Zhu S., Tong Y., Luo J., Xu Y., Yang D., Kang Y., Wang J., Bi Q. Osteoporosis, Fracture and Survival: Application of Machine Learning in Breast Cancer Prediction Models. Frontiers in Oncology. 2022;12:973307. Doi: 10.3389/fonc.2022.973307.
53. Lin X., Zhang Z., Zhou T., Li J., Jin Q., Li Y., Guan Y., Xia Y., Zhou X., Fan L. The Role of Computed Tomography and Artificial Intelligence in Evaluating the Comorbidities of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A One-Stop CT Scanning for Lung Cancer Screening. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2025;20:1395-1406. Doi: 10.2147/COPD.S508775.
54. Yu K.H., Healey E., Leong T.Y., Kohane I.S., Manrai A.K. Medical Artificial Intelligence and Human Values. N Engl J Med. 2024;390;20:1895-1904. Doi: 10.1056/NEJMra2214183.
55. Wang H., Fu T., Du Y., Gao W., Huang K., Liu Z., Chandak P., Liu S., Van Katwyk P., Deac A., Anandkumar A., Bergen K., Gomes C.P., Ho S., Kohli P., Lasenby J., Leskovec J., Liu T.Y., Manrai A., Marks D., Ramsundar B., Song L., Sun J., Tang J., Veličković P., Welling M., Zhang L., Coley C.W., Bengio Y., Zitnik M. Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence. Nature. 2023;620;7972:47-60. Doi: 10.1038/s41586-023-06221-2.
56. Hamet P., Tremblay J. Artificial Intelligence in Medicine. Metabolism. 2017;69S:36-40. Doi: 10.1016/j.metabol.2017.01.011.
57. Lin X., Zhang Z., Zhou T., Li J., Jin Q., Li Y., Guan Y., Xia Y., Zhou X., Fan L. The Role of Computed Tomography and Artificial Intelligence in Evaluating the Comorbidities of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: a One-Stop CT Scanning for Lung Cancer Screening. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2025;20:1395-1406. Doi: 10.2147/COPD.S508775.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. В.И. Павлова: анализ литературных источников, редактирование статьи; Ю.С. Пышкина: анализ литературных источников, написание текста и редактирование статьи; К.И. Коваленко: обзор литературы, сбор и анализ литературных источников, написание текста и редактирование статьи; Т.А. Семенова: обзор литературы, сбор и анализ литературных источников, написание текста; Р.И. Каргапольцева: анализ литературных источников, написание текста; В.А. Дюков: обзор литературы, сбор и анализ литературных источников; Э.Н. Алехин: анализ литературных источников, написание текста и редактирование статьи; Н.Ю. Ильясова: анализ литературных источников, написание текста и редактирование статьи.
Поступила: 20.03.2026. Принята к публикации: 25.04.2026.