莫斯科医疗系统近日引入了一项创新的人工智能算法，该技术能够在常规计算机断层扫描（CT）中早期识别骨质疏松症迹象，为预防性医疗提供了新的工具。

该系统能够自动分析患者因其他医疗原因进行的CT扫描数据，无需额外检查即可检测骨质疏松的病理特征。莫斯科负责社会发展的副市长阿纳斯塔西娅·拉科娃向公众介绍了这一医疗技术进展。

莫斯科正在将人工智能系统性地融入常规医疗流程，特别是在医学影像分析领域。这种主动筛查方式帮助医疗人员在健康问题初期采取预防措施，而非等待并发症出现后再进行处理。自动化的骨质疏松检测正是这一医疗策略的具体实践。

人工智能算法能够在疾病早期阶段识别异常，通常在患者出现明显症状或自我察觉问题之前。这种早期发现能力减少了专门检查的需求，同时降低了患者的辐射暴露风险。该技术还提高了病理检测的准确性，使医生能够及早开始干预，有效降低严重骨折的发生概率。

这项AI服务对CT影像进行系统性分析，检测骨质疏松的相关指标。系统采用彩色叠加层技术，用红色和橙色高亮标记可能受损的骨组织区域，为放射科医师的临床评估提供直观参考。

诊断与远程医疗中心医疗主任尤里·瓦西里耶夫指出："骨质疏松症是一种代谢性骨病，表现为骨量减少和骨密度下降。这种疾病的危险性在于其往往在无明显症状的情况下发展，直到出现严重并发症时才被发现。"

该技术基于现有医学研究检测骨组织变化，无需额外医疗程序。神经网络能够标记医学图像中的异常区域，进行相关测量并自动生成详细报告供医师参考。值得注意的是，该AI系统单次可检测多达14种不同病理，显著提升了诊断效率。

这一创新方法为接受各类检查的莫斯科市民提供了针对年龄相关疾病的额外防护。人工智能技术通过早期病理识别和精准影像测量辅助医疗工作，但最终诊断仍由放射科医师基于全面分析作出，确保专业医疗判断的核心地位。

莫斯科医疗体系目前已为医师提供超过60种人工智能服务，能够识别43种检查模式下的疾病迹象。系统包含12种复杂解决方案，可在单次医学影像中同时检测多种病理。这些AI服务已处理近200万次CT扫描，体现了技术应用的广泛性。

莫斯科自2020年起开展医疗领域计算机视觉技术的探索性项目，持续开发基于分析结果支持临床决策的系统。莫斯科卫生局诊断与远程医疗中心专家正与信息技术部门协作推进此项工作，该计划符合《莫斯科2030年前医疗保健发展战略》中提升医疗服务质量和可及性的目标。