81、基于神经网络的老年人骨质疏松骨折风险预测及相关研究

基于神经网络的老年人骨质疏松骨折风险预测及相关研究

1. 背景与问题提出

随着老龄化社会的到来，中国骨质疏松患者数量逐渐增加，骨质疏松性骨折及其并发症成为老年人常见疾病之一。目前，骨密度（BMD）检测是诊断和预测骨质疏松性骨折的重要方法，但仅依靠BMD进行预测的准确性并不高。研究表明，约10% - 44%的骨质疏松性骨折发生在BMD符合骨质疏松标准的人群中，这意味着仅使用BMD可能会遗漏一些BMD正常但骨折风险高的患者。因此，如何有效识别骨质疏松骨折高风险患者群体，成为医疗和计算机科学领域研究人员关注的焦点。

2. 骨质疏松骨折相关情况

2.1 骨质疏松骨折的特点与危害

骨质疏松是一种常见的老年疾病，是老年人骨折的最常见原因。其特点包括骨量和骨强度下降、骨组织纤维结构退化、骨脆性增加，在轻微压力或自发情况下就可能发生骨折，且在骨折发生前通常没有明显症状。据流行病学调查，美国每年约有150万例骨折是由骨质疏松引起的。随着世界人口增长和全球人口老龄化，预计到2025年，骨质疏松骨折患者数量将增至260万，到2050年将达到630万。骨折是导致老年人残疾甚至死亡的重要因素，髋部骨折的老年人在三个月内的死亡风险是正常老年人的5 - 8倍，且骨质疏松性骨折的影响可持续五年。

2.2 BMD检测的局限性

骨强度是骨密度和骨量的综合体现，目前BMD检测是评估骨强度和早期诊断骨质疏松的最佳方法。然而，临床观察发现，一些患者发生了骨折，但BMD并未达到骨质疏松的标准；而另一些患者BMD极低，却未发生骨折。这表明仅依靠BMD无法准确预测骨质疏松性骨折，可能会遗漏高风险患者。

3. 预测模型的构建