以色列兹布拉医学视觉初创公司和苏格兰斯托姆ID咨询公司决定联手开发可检测有骨质疏松症患病风险者的方法，其基本思路是用机器学习和人工智能技术开发的软件，对医学成像数据和患者病历进行分析，以帮助临床医疗组在患者骨折发生前将他们筛选出来并加以治疗。

       两家公司的合作提议在英国和以色列研发竞赛中胜出，他们将与国际跨学科的临床医生、数据专家和计算机科学家组成的团队合作两年，在英国全国健康服务的大格拉斯哥和克莱德医疗保健机构和以色列阿苏塔医疗中心对软件进行临床测试和运行。

       骨质疏松症患者骨密度低、骨质呈脆性。严重的骨质疏松性骨折尤其是髋部骨折可导致发病和死亡，这是人口老龄化面临的挑战。兹布拉公司在声明中说，易碎性骨折是该病的主要并发症，但患者常常没有得到充分的诊断和治疗。

       兹布拉公司利用人工智能和机器学习来帮助阅读人体组织医学扫描图像；斯托姆ID公司则开发出可以分析患者身体数据的系统，这些数据来自应用程序、传感器和可穿戴设备等技术。分析的结果可与医疗保健专业人员共享，以帮助他们做决策和实施针对性干预。

       两家公司计划将他们的数据分析和人工智能阅读技术相结合组成新平台，成为骨质疏松症筛查的工具。斯托姆ID公司主管保罗·麦吉尼斯说，通过提前预测骨折的潜在风险，可以尽早进行干预，这更有益于患者和整个健康体系。

       阿苏塔医疗中心图像与创新负责人米晓尔·古因迪博士表示，利用新平台重新分析患者病历和医学图像的信息是现代人工智能的重要优势。阿苏塔每年要为患者做20多万次CT检查，可在早期发现骨质疏松症中发挥重要作用，为解决日益引起关注的公共健康挑战作出贡献。