骨粗鬆症は、骨折して初めて診断されることが多い。新たな研究で、人工知能(AI)が一般的な胸部X線写真を分析することで、骨密度が低い人を特定できることが示された。(2026年8月14日公開)

骨粗鬆症は、骨折が起きるまで症状が現れず、骨が長期間かけて徐々に弱くなるため、｢沈黙の病気｣と呼ばれることが多い。早期発見は極めて重要だが、現在の臨床スクリーニングの推奨事項は主に高齢女性やその他の高リスク群に焦点を当てているため、一部の男性や若年成人では骨量減少が診断されないままになっている。

骨粗鬆症は世界で2億人以上に影響を及ぼしており、年間890万件以上の骨折の一因となっている。人口の高齢化が進む中、特に人口構成の変化が加速しているアジアでは、骨粗鬆症関連骨折の発生率が劇的に上昇すると予測されており、2050年までに世界の股関節骨折の50％以上がアジアで発生すると見込まれている。

今回、台湾大学と聖パウロ病院の研究者らによる新たな研究で、AIが一般的な胸部X線写真から骨の健康状態に関する重要な情報を抽出できることが示された。

『npj Digital Medicine』誌に掲載されたこの研究は、アジア全域で定期健康診断の一環としてすでに広く実施されている胸部X線検査から、AIが骨の健康状態に関する情報を抽出できることを示している。研究者らは、このアプローチにより、通常は骨粗鬆症スクリーニングの対象とならないものの、骨折リスクを抱えている可能性のある人を特定できる可能性があるとしている。

｢本研究は、AIが既存の医療ワークフローを拡張可能な予防医療戦略へと変革し、同時に骨粗鬆症スクリーニングへのより公平なアクセスを支援できることを示しています｣と、同研究の共同責任著者であり、台北にある台湾大学健康政策・管理研究所のレイ・イー・チャン(Ray-E Chang)教授は述べた。

既存の骨粗鬆症スクリーニングの推奨事項は、主に閉経後の女性、高齢者、および確立された臨床的危険因子を持つ人に焦点を当てている。その結果、若年成人、男性、健康的な体重の人は、しばしば定期的なスクリーニングの対象外となる。本研究によると、このアプローチでは、骨密度が低下している人の相当な割合が見落とされる可能性がある。

骨密度の異常が確認された参加者の半数以上はボディマス指数(BMI)が正常であり、従来のリスクベースのスクリーニングに大きな盲点があることを浮き彫りにしている。

このAIシステムは、既存の診断法を置き換えるものではなく、骨密度測定の現在のゴールドスタンダードである二重エネルギーX線吸収測定法(DXA)による、さらなる評価が有益となる可能性がある人を特定するよう設計されている。

｢台湾の国民健康保険制度では、DXA検査の対象者を決定する際、厳格なガイドラインに基づく基準に依拠することが多い｣と、同研究の筆頭著者であり、台湾・桃園の聖パウロ病院健康管理センター長を務める家庭医の陳樹漢(Shu-Han Chen)医師は述べた。

｢私たちの研究結果は、AIを活用した胸部X線画像解析が、通常なら見過ごされる可能性があり、確認のためのDXA検査が有益となり得る人を特定するのに役立つ可能性を示唆しています｣と同医師は付け加えた。

このアプローチの主な利点の一つは、日常的な医療ケアの過程で既に収集されている画像を再利用できる点にある。追加の撮影が不要なため、患者にとって余分な費用や不便をほとんど生じさせることなく、機会を捉えたスクリーニングを導入できる。既存の画像を分析することで、医療従事者は骨折が発生する前に骨量減少を早期に特定し、適時の治療や生活習慣への介入につなげられる可能性がある。