В статье представлено исследование новой системы на базе глубокого обучения, предназначенной для автоматизации анализа рентгеновских снимков пациентов со сколиозом. Разработанный алгоритм способен не только точно измерять параметры выравнивания позвоночного столба, но и автоматически идентифицировать наличие хирургических имплантатов на снимках. Методология исследования опирается на использование современных архитектур нейронных сетей, обученных на обширных наборах медицинских изображений для минимизации человеческого фактора при диагностике. Ключевым результатом является достижение высокой точности измерений, сопоставимой с экспертной оценкой врачей-рентгенологов, что позволяет значительно сократить время на рутинную обработку снимков. Внедрение данной технологии в клиническую практику может существенно повысить эффективность мониторинга состояния пациентов после операций и оптимизировать процесс планирования лечения. Использование ИИ в данном контексте решает критическую задачу стандартизации измерений, исключая субъективность при оценке степени деформации позвоночника.