골다공증 위험도 예측 방법 은 골다공증(osteoporosis) 위험도 예측 장치가 피검사자의 임상 정보를 입력 받는 단계; 상기 골다공증 위험도 예측 장치가 상기 피검사자의 정보를 딥러닝(deep learning) 모델에 입력하는 단계; 및 상기 골다공증 진단 장치가 상기 딥러닝 모델의 출력 값을 기초로 상기 피검사자가 골다공증 위험도를 평가하는 단계; 상기 피검사자의 팔 둘레(Arm Circumference), 상기 피검사자의 상완 길이(Upper Arm Length), 상기 피검사자의 위 다리 길이(Upper Leg Length), 고혈압 유무(Hypertension), 당뇨 유무(Diabetes), 폐활량(lung capacity), 식단(diet), 가족 빈곤 수입 비율 (Family Poverty Income Ratio, Family PIR), 단핵구 수(Monocyte number), 알칼라인 탈인산화효소 수치(Alkaline phosphatase), 포타슘 수치(Potassium), LDL-콜레스테롤(LDL-Cholesterol, Friedewald), 요산 수치(Uric acid)), 우울증 유무(Depression), 가슴 통증 유무(Pain in chest) 및 포도당 수치(Glucose) 중 적어도 하나를 포함한다.