骨质疏松症是老年人常见的代谢性骨病，表现为骨量减少和骨微结构受损，增加骨折风险。双能X线吸收测量仪（DXA）是目前诊断骨质疏松症的金标准，但其设备有限，难以满足临床大规模筛查需求。近年来，人工智能辅助的医学图像处理技术在骨质疏松症的检测中展现出潜力，尤其是通过X线、CT或MR影像替代DXA进行骨密度测量。糖尿病患者骨质疏松的发生风险较高，且现有DXA检测在糖尿病患者中的骨折风险预测效果有限。因此，AI定量CT骨密度检测在糖尿病患者中的应用价值成为临床关注的焦点。我国作为糖尿病大国，2015—2017年成人糖尿病患病率高达11.2%，糖尿病患者是骨质疏松的高危人群。尽管糖尿病患者骨质疏松的筛查和诊断有着较大需求，但现有的骨密度测量手段在糖尿病人群中的应用仍存在一定的局限性。本文通过对比DXA与AI定量CT骨密度检测在正常与糖尿病人群中的诊断差异，探讨其在骨质疏松和骨量减少筛查中的应用前景。

目的 比较人工智能（AI）定量CT辅助骨密度检测系统与双能X线骨密度检测（dualenergy X-ray absorptiometry，DXA）在糖尿病患者骨量评估中的诊断价值。方法 采用回顾性研究方法，选取 2017年1月1日—2024年5月31日在陆军军医大学第一附属医院就诊的患者，符合纳入及排除标准的2型糖尿病和非糖尿病的中老年患者共72例，使用人工智能（AI）定量CT辅助骨密度检测系统测量T12-L2椎体的骨密度，使用DXA测量L1-L4骨密度，根据两种检测手段骨量评估结果，比较在糖尿病和非糖尿病，以及不同年龄与性别患者中两种检测方法对骨量正常、骨量减少和骨质疏松的诊断效能。当两种方法诊断只有一个分类差别时，称为小差异；当一种方法诊断为骨质疏松而另一种方法诊断为骨量正常时，这种差异称为大差异。以DXA结果为参考标准，绘制ROC曲线，评估人工智能（AI）定量CT辅助骨密度检测系统在糖尿病和非糖尿病患者中诊断骨质疏松的准确性。 结果 糖尿病组中AI和DXA骨质疏松和骨质减少检出率无统计学意义（P>0.05），非糖尿病组DXA骨质疏松检出率高于AI，差异有统计学意义（P＜0.05）。＜60岁人群DXA骨量减少检出率高于AI，差异具有统计学意义（P＜0.05）。在糖尿病组中，DXA和AI诊断骨质疏松的大差异、小差异和诊断一致率分别为5.5%、27.7%、63.8%；在非糖尿病组中，DXA和AI诊断骨质疏松的大差异、小差异和诊断一致率分别为5.5%、30.5%、61.1%。以DXA检测为金标准，AI定量CT辅助骨密度检测系统用于诊断骨质疏松的ROC曲线结果显示 AUC=0.661（95%CI 0.526-0.795；P=0.026）灵敏度为68.1%，特异度为64.0%。结论 人工智能（AI）定量CT辅助骨密度检测系统在骨质疏松的患者中有一定的诊断价值。