В данном ретроспективном исследовании представлена инновационная методика оценки успешности ЭКО с использованием комбинированной системы скоринга на базе ИИ. Авторы разработали комплексный подход, объединяющий автоматическую сегментацию эндометрия (архитектура U-Net с энкодером VGG16) и классификацию качества эмбрионов (VGG16) с клиническим показателем вероятности беременности SART. Процесс включает стандартизированную обработку ультразвуковых изображений (шумоподавление, нормализация, аугментация) для количественной оценки толщины и эхогенности эндометрия. Разработанная формула композитного скора (CS) позволяет интегрировать данные об эмбрионе, состоянии эндометрия и индивидуальных рисках пациента. Результаты внутренней валидации показали превосходство комбинированной модели: показатель AUC составил 0,94 для прогнозирования биохимической беременности, что выше, чем у отдельных компонентов (0,88 для качества эмбрионов и 0,85 для рецептивности эндометрия). Несмотря на ограничения (одноцентровый дизайн и использование синтетически дополненных данных), исследование подчеркивает потенциал ИИ в персонализации протоколов ЭКО и оптимизации времени переноса эмбриона.