El propósito de este estudio fue desarrollar un modelo predictivo para estimar el ángulo de rotación del cuerpo vertebral en la proyección anteroposterior de rayos X (AP) aplicando aprendizaje automático. Este estudio tiene como objetivo reemplazar la rotación interna/externa de la columna torácica (columna T), que solo se puede observar a través de tomografía computarizada (TC), con una imagen de rayos X AP. Se utilizaron imágenes de TC tridimensionales (3D) de la columna T para adquirir el ángulo axial de la columna de referencia y varias imágenes de rayos X AP de columna T con rotación interna. La distancia desde el pedículo hasta el exterior de la columna y el cambio en la distancia entre la periferia del pedículo según la rotación de la columna se designaron como variables principales utilizando la imagen de rayos X AP reconstruida. El número de columnas medidas fue de 453 y el número de variables para cada columna fue de 13, creando un total de 5889 datos. Se aplicaron un total de 24 métodos de aprendizaje automático de regresión utilizando el software MATLAB, se realizó el aprendizaje con los datos adquiridos y finalmente, el método de regresión gaussiana mostró el valor más bajo de RMSE. Las radiografías obtenidas con el fantasma del cuerpo humano inclinado 16 grados mostraron resultados con reproducibilidad dentro del rango de RMSE.