Štúdia vyvinula vylepšený model YOLOv8 s priemerným súhrnným downsamplingom (ADown) na detekciu a klasifikáciu intertrochanterických zlomenín stehennej kosti typov A1–A3 podľa klasifikácie AO/OTA v röntgenových snímkach. Použili retrospektívny dizajn s 976 röntgenovými snímkami z nemocničných archívov, ktoré boli spracované, anotované ortopedmi a rozdelené na tréningové a testovacie súbory. Model nahradil tradičné konvolučné moduly downsamplingu za ADown na lepšiu extrakciu prvkov malých zlomenín a využil techniky zväčšovania údajov. Presnosť detekcie sa zvýšila o 7,3 % pre typ A1, 3,5 % pre A2 a 7,8 % pre A3. Počet parametrov modelu klesol o 12,3 % a výpočtová zložitosť (FLOP) o 9,8 %, čo umožňuje nasadenie na okrajových zariadeniach. Model YOLOv8-ADown poskytuje efektívne riešenie pre detekciu zlomenín a podporu klinickej diagnostiky. Budúca práca sa zameria na zlepšenie zberu údajov a multicentrickú validáciu.