【摘要】 目的 为人工智能模型应用于骨质疏松症临床诊疗的效用提供实证依据。方法 选取原发性骨质疏松症诊疗指南核心章节，由10位骨科医师从准确性、全面性、可解释性、临床应用性4个维度对ChatGPT和DeepSeek的回答内容与指南标准对比评分，并结合临床骨密度检测结果，评估模型决策的准确性与科学性。结果 10位骨科医师评分一致性较高。DeepSeek准确性评分高于ChatGPT，在药物管理及参数解析方面更精准契合指南更新要点。2种模型全面性及可解释性评分虽无统计学差异，但DeepSeek通过整合药物假期管理、FLS协作模式及OSTA筛查工具构建多维评估框架，并采用图表提升信息呈现效率。DeepSeek临床应用性评分优于ChatGPT，其建立的决策路径与全周期监测体系有效缩短临床决策时耗。临床骨密度检测分析显示，ChatGPT仅提供基础诊疗框架，而DeepSeek具有更完整的指南依从性和临床适用性。结论 AI能提升骨质疏松症临床决策效率和质量，DeepSeek解读的表现比ChatGPT更优异。

    【关键词】 人工智能模型；骨质疏松症；DeepSeek；ChatGPT；精准医疗

    Comparative analysis of two artificial intelligence models for the diagnosis and treatment guidelines of primary osteoporosis and the interpretation of clinical bone mineral density examination ......