以色列茲布拉醫學視覺初創公司和蘇格蘭斯托姆ID咨詢公司決定聯手開發可檢測有骨質疏松癥患病風險者的方法，其基本思路是用機器學習和人工智能技術開發的軟件，對醫學成像數據和患者病歷進行分析，以幫助臨床醫療組在患者骨折發生前將他們篩選出來并加以治療。

兩家公司的合作提議在英國和以色列研發競賽中勝出，他們將與國際跨學科的臨床醫生、數據專家和計算機科學家組成的團隊合作兩年，在英國全國健康服務的大格拉斯哥和克萊德醫療保健機構和以色列阿蘇塔醫療中心對軟件進行臨床測試和運行。

骨質疏松癥患者骨密度低、骨質呈脆性。嚴重的骨質疏松性骨折尤其是髖部骨折可導致發病和死亡，這是人口老齡化面臨的挑戰。茲布拉公司在聲明中說，易碎性骨折是該病的主要并發癥，但患者常常沒有得到充分的診斷和治療。

茲布拉公司利用人工智能和機器學習來幫助閱讀人體組織醫學掃描圖像;斯托姆ID公司則開發出可以分析患者身體數據的系統，這些數據來自應用程序、傳感器和可穿戴設備等技術。分析的結果可與醫療保健專業人員共享，以幫助他們做決策和實施針對性干預。

兩家公司計劃將他們的數據分析和人工智能閱讀技術相結合組成新平臺，成為骨質疏松癥篩查的工具。斯托姆ID公司主管保羅·麥吉尼斯說，通過提前預測骨折的潛在風險，可以盡早進行干預，這更有益于患者和整個健康體系。

阿蘇塔醫療中心圖像與創新負責人米曉爾·古因迪博士表示，利用新平臺重新分析患者病歷和醫學圖像的信息是現代人工智能的重要優勢。阿蘇塔每年要為患者做20多萬次CT檢查，可在早期發現骨質疏松癥中發揮重要作用，為解決日益引起關注的公共健康挑戰作出貢獻。