Die frühe Identifizierung von Patienten mit erhöhtem Risiko für eine neue Wirbelkörperfraktur bleibt herausfordernd, da die routinemäßige klinische Risikobewertung die lokale Wirbelsäulenfragilität nicht vollständig erfasst. Diese einzentrische retrospektive Kohortenstudie untersuchte, ob durch Deep-Learning-(DL-)Merkmale, die aus initialen lateralen Thorakolumbal-Röntgenaufnahmen extrahiert wurden, die Vorhersage einer neuen Wirbelkörperfraktur innerhalb von zwei Jahren verbessert werden kann, wenn sie mit klinischen Risikofaktoren kombiniert werden. Insgesamt wurden 2.173 Patienten eingeschlossen und chronologisch in eine Entwicklungs-Kohorte (n = 1.449) und eine interne Validierungs-Kohorte (n = 724) unterteilt. Die DL-Merkmale wurden aus den Basis-Röntgenaufnahmen abgeleitet, und mittels LASSO-Cox-Regression wurden Prädiktoren ausgewählt sowie ein klinisches Modell, ein DL-Modell und ein kombiniertes Modell erstellt. Die Leistungsfähigkeit wurde mittels Bootstrap-Optimismuskorrektur, zeitlicher interner Validierung, Kalibrierung, Entscheidungskurvenanalyse, zeitabhängiger netto-Reklassifizierungsverbesserung (NRI), integrierter Diskriminierungsverbesserung (IDI) sowie Sensitivitätsanalysen bewertet. Von 2.048 potenziellen DL-Merkmalen wurden 5 beibehalten, um einen DL-Score zu generieren, der im kombinierten Modell ein unabhängiger Prädiktor blieb (HR 1,64, 95 % KI 1,34–2,01; P < 0,001). In der internen Validierung erreichte das kombinierte Modell einen C-Index von 0,759, eine AUC nach zwei Jahren von 0,774 und einen Brier-Score nach zwei Jahren von 0,077, alles Werte, die über denen des klinischen Modells lagen, bei guter Kalibrierung (Interzept 0,012; Steigung 0,972). Im Vergleich zum klinischen Modell verbesserte das kombinierte Modell zudem die Reklassifizierung (NRI nach zwei Jahren 0,316 in der Entwicklungs-Kohorte und 0,241 in der Validierungs-Kohorte) und die Diskriminierung (IDI nach zwei Jahren 0,047 bzw. 0,033; alle P < 0,01) und zeigte eine höhere Nettobilanz in der Entscheidungskurvenanalyse. Die Sensitivitätsanalysen bestätigten die primären Ergebnisse. Die Kombination von DL-Merkmalen aus lateralen Thorakolumbal-Röntgenaufnahmen mit klinischen Risikofaktoren könnte eine genauere individuelle Vorhersage einer neuen Wirbelkörperfraktur innerhalb von zwei Jahren ermöglichen.