Використання штучного інтелекту та машинного навчання у прогнозуванні ускладнень після переломів

Abstract

Переломи кісток є однією з найпоширеніших травм у клінічній практиці. Незважаючи на досягнення сучасної травматології, відновлення після переломів часто ускладнюється інфекційними процесами, незрощенням або неправильним зрощенням кістки, що може призводити до інвалідизації пацієнтів та значного зниження якості їхнього життя. Мета роботи: аналіз сучасних досліджень щодо застосування штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування ускладнень після переломів. Оцінка ефективності алгоритмів нейромереж для аналізу рентгенівських знімків, визначення предикторів інфекційних ускладнень та їх потенційне клінічне застосування.