【摘要】脊柱外科疾病种类复杂，脊柱肿瘤、感染、椎体骨折及骨质疏松等疾病临床表现相近，常规影像评估主要依赖于形态学改变和 医师主观经验，在量化病变异质性和进行风险分层方面存在明显局限。放射组学能够从 CT、MRI 等医学影像中提取高通量定量特征，为 脊柱外科疾病的客观评估提供了新的技术途径。本文综述放射组学的建模要点及其在脊柱肿瘤鉴别、脊柱感染分类、椎体压缩性骨折良恶 性判断、骨质疏松筛查及治疗结局预测等方面的研究进展，并重点分析当前面临的主要挑战，包括数据标准化不足、感兴趣区分割差异、 特征稳定性欠佳、模型泛化能力有限及可解释性不足等问题。系统梳理相关证据，有助于明确放射组学在脊柱外科精准诊疗中的应用前景 与挑战，并为后续多中心验证及临床转化提供参考依据。 【关键词】放射组学；脊柱肿瘤；脊柱骨折；感染；疾病预测；机器学习；影像分析