В настоящее время в процессе предоперационной диагностики и принятия решения о методах и объемах хирургических вмешательств при нестабильности коленного сустава и хроническом вывихе надколенника человеческий фактор играет решающую роль. Проект направлен на повышение степени автоматизации и алгоритмизации процесса с целью вычисления идеальных хирургических параметров, которые способны привести к наилучшему терапевтическому исходу для пациента.
Проект включает в себя поиск, обнаружение и использование данных (Data Mining) по 3D-геометрии суставных концов коленного сустава при нестабильности коленного сустава и хроническом вывихе надколенника с целью вычисления идеальных хирургических параметров, которые способны привести к наилучшему терапевтическому исходу для пациента. Применение и реализация методов машинного обучения (Machine Learning) в процессе принятия решения о методах и объемах хирургических вмешательств с целью оптимизации и автоматизации данного процесса. Конечным продуктом является веб-сервис с использованием алгоритмов обработки больших объемов данных (Big Data), алгоритмов машинного обучения (Machine Learning), систем компьютерного зрения (Computer Vision), предназначенный для использования по подписке (модель SaaS) либо, по требованию, устанавливаемый локально заказчику.