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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
공성혜 (분당서울대학교병원) 신찬수 (서울대학교)
저널정보
대한내분비학회 Endocrinology and Metabolism Endocrinology and Metabolism Vol.36 No.5
발행연도
2021.10
수록면
928 - 937 (10page)
DOI
https://doi.org/10.3803/EnM.2021.1111

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In this unprecedented era of the overwhelming volume of medical data, machine learning can be a promising tool that may shed lighton an individualized approach and a better understanding of the disease in the field of osteoporosis research, similar to that in otherresearch fields. This review aimed to provide an overview of the latest studies using machine learning to address issues, mainly focusing on osteoporosis and fractures. Machine learning models for diagnosing and classifying osteoporosis and detecting fracturesfrom images have shown promising performance. Fracture risk prediction is another promising field of research, and studies are being conducted using various data sources. However, these approaches may be biased due to the nature of the techniques or the quality of the data. Therefore, more studies based on the proposed guidelines are needed to improve the technical feasibility and generalizability of artificial intelligence algorithms.

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