Перспективы применения цифрового помощника при гистеросальпингографии (ГСГ) с использованием технологии машинного обучения

Abstract

В основе проекта лежит инновационный подход, который объединяет передовые методы медицинских исследований с технологиями машинного обучения. Это позволяет автоматизировать и улучшить процесс диагностики, снизить риск человеческих ошибок и сократить время, необходимое для получения результатов. Применение нейросетей позволяет достичь высокой точности и надежности в оценке проходимости маточных труб по результатам ГСГ.

The project is based on an innovative approach that combines advanced medical research methods with machine learning technologies. This allows for the automation and improvement of the diagnostic process, reducing the risk of human error and shortening the time required to obtain results. The use of neural networks ensures high accuracy and reliability in assessing the patency of the fallopian tubes based on the results of HSG.