Исследование посвящено применению искусственного интеллекта для выявления остеопороза на основе стандартных рентгенограмм грудной клетки, что позволяет использовать уже существующие медицинские снимки для скрининга пациентов. Работа фокусируется на азиатских популяциях, где распространённость остеопороза остаётся недооценённой из-за недостатка скрининговых программ. Методология включает обучение моделей машинного обучения на больших наборах данных рентгенограмм с подтверждёнными диагнозами остеопороза. Ключевая цель исследования — устранение диагностического неравенства, обеспечив доступ к раннему выявлению остеопороза в регионах с ограниченными ресурсами. Ожидается, что внедрение ИИ-алгоритмов позволит выявлять пациентов с риском остеопороза без необходимости дополнительных дорогостоящих исследований, таких как денситометрия. Статья подчёркивает важность этических аспектов разработки ИИ-систем для различных этнических групп и необходимости валидации моделей на репрезентативных выборках. Результаты исследования могут существенно повлиять на клиническую практику, особенно в странах Азии, где доступ к денситометрии ограничен.