《表2 有关骨质疏松症风险预测的相关研究总结》

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《人工智能在骨质疏松症中的应用研究综述》

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注释:ANN（人工神经网络）、SVM（支持向量机）、DT（决策树）、FNN（模糊神经网络）、PNNS（集成概率神经网络）、GA（遗传算法）、RF（随机森林）、LVQ（学习矢量量化）等

从以上相关研究可以看出，在骨质疏松症或者骨密度的预测中，一般使用临床问诊、常规体检参数等不需要花费过多金钱和过多仪器检测得来的数据，对骨密度或者骨质疏松症进行预测，从而判断受试者是否需要进一步全面的诊断，降低医疗费用和患者被辐射的风险．表2是有关骨质疏松症预测的相关研究总结．