По состоянию на март 2025 года сектор применения искусственного интеллекта (ИИ) в офтальмологии продолжал активно развиваться. Внедряемые инструменты на базе ИИ позволяли повысить точность диагностики, эффективность работы медицинского персонала и доступность офтальмологической помощи. Данные технологии способствовали раннему выявлению и лечению заболеваний, угрожающих зрению, включая диабетическую ретинопатию, глаукому и возрастную макулярную дегенерацию (ВМД).

Ведущие инструменты ИИ в офтальмологии

1. LumineticsCore: FDA-одобренная система ИИ для диабетической ретинопатии

LumineticsCore (ранее IDx-DR) стал первой полностью автономной системой на основе ИИ, получившей одобрение FDA для выявления диабетической ретинопатии. Устройство анализировало изображения глазного дна, полученные с помощью ретинальной камеры Topcon NW400. Система не требовала участия специалиста для интерпретации результатов, что делало ее эффективным инструментом для врачей первичного звена и скрининговых центров.

Ключевые особенности: использование алгоритмов глубокого обучения для анализа изображений глазного дна; мгновенная постановка диагноза для своевременного вмешательства; интеграция в клиники и аптеки для повышения доступности скрининга.

Влияние на практику: повышение эффективности раннего выявления диабетической ретинопатии и снижение риска слепоты; улучшение рабочих процессов, позволяющее проводить скрининг неспециалистам.

2. ИИ Google DeepMind (Verily/ARDA) для заболеваний сетчатки

Разработанная Google DeepMind модель ИИ, также известная как Verily/ARDA (Automated Retinal Disease Assessment), была предназначена для выявления диабетической ретинопатии и возрастной макулярной дегенерации. Система продемонстрировала точность обнаружения патологий сетчатки на уровне специалистов.

Ключевые особенности: использование нейросетей глубокого обучения, обученных на тысячах ретинальных снимков; выявление ранних признаков диабетической ретинопатии и ВМД до появления симптомов; предоставление детальной оценки рисков для приоритизации лечения офтальмологами.

Влияние на практику: предотвращение потери зрения за счет более ранней диагностики и вмешательства; снижение диагностической нагрузки на офтальмологов путем автоматизации анализа изображений.

3. RetinaLyze: ИИ-скрининг заболеваний сетчатки

RetinaLyze — инструмент скрининга на основе ИИ, использовавшийся для выявления диабетической ретинопатии, глаукомы и ВМД в режиме реального времени. Система широко применялась в клинической практике и телемедицине для быстрого и эффективного скрининга.

Ключевые особенности: мгновенный анализ изображений глазного дна для выявления аномалий; работа в качестве системы поддержки принятия решений для специалистов по уходу за зрением; интеграция с электронными медицинскими картами.

Влияние на практику: повышение уровня раннего выявления заболеваний, особенно в недостаточно обслуживаемых регионах; снижение потребности в направлениях к узким специалистам и повышение экономической эффективности скринингов.

4. EyeArt: ИИ-выявление диабетической ретинопатии

EyeArt, разработанный компанией Eyenuk, Inc., представлял собой одобренную FDA автономную систему ИИ для выявления диабетической ретинопатии по ретинальным изображениям. В отличие от многих других инструментов, EyeArt выдавал мгновенные результаты, позволяя врачам принимать меры во время того же визита пациента.

Ключевые особенности: анализ ретинальных фотографий с помощью ИИ-распознавания изображений; высокая чувствительность и специфичность, снижающие количество ложноотрицательных результатов; возможность использования в первичном звене, аптеках и скрининговых центрах.

Влияние на практику: сокращение диагностических задержек за счет предоставления результатов без ожидания; расширение доступа к офтальмологическому скринингу, особенно в непрофильных медицинских учреждениях.

5. ZEISS VISUHEALTH AI: интегрированная ИИ-диагностика

ZEISS VISUHEALTH AI — система искусственного интеллекта, разработанная ZEISS для улучшения выявления и ведения диабетической ретинопатии. Система сочетала алгоритмы ИИ с передовыми технологиями визуализации для предоставления комплексных решений в области офтальмологии.

Ключевые особенности: использование алгоритмов глубокого обучения для выявления и градации диабетической ретинопатии; работа с портативными ретинальными камерами, что делало ее пригодной для удаленного и общественного скрининга; классификация изображений на требующие направления к офтальмологу, не требующие такового и непригодные для оценки.

Влияние на практику: помощь в выявлении диабетической ретинопатии на более ранней стадии, снижение риска потери зрения; предоставление объективных оценок на основе ИИ, снижающих нагрузку на офтальмологов и оптометристов.

Применение ИИ в офтальмологической помощи

Искусственный интеллект в офтальмологии способствовал прорывам в диагностике, в частности в следующих областях:

Выявление заболеваний: инструменты на базе ИИ улучшили раннее обнаружение болезней глаз. Системы LumineticsCore и EyeArt анализировали изображения глазного дна для идентификации ранних стадий диабетической ретинопатии. Платформы на основе ИИ, такие как RetinaLyze, помогали выявлять повреждение зрительного нерва при глаукоме и отслеживать прогрессирование заболевания. Модели глубокого обучения, например Verily/ARDA от Google DeepMind, идентифицировали ранние признаки ВМД до появления симптомов.

Прогностическая аналитика: ИИ трансформировал офтальмологию за счет анализа изображений сетчатки в динамике для прогнозирования прогрессирования заболеваний. Модели машинного обучения оценивали факторы риска пациентов для выявления тех, у кого могла развиться глаукома, ВМД или диабетическая ретинопатия.

Персонализированное лечение: ИИ позволял адаптировать планы лечения глаукомы и ВМД на основе тяжести заболевания и индивидуальных факторов риска, оптимизировать лазерные и хирургические вмешательства, а также способствовал разработке новых лекарств с использованием исследовательских моделей на базе ИИ.

Примеры использования ИИ в офтальмологии

Персонализированное лечение: алгоритмы на основе ИИ поддерживали создание индивидуализированных планов лечения с учетом особенностей ретинальной визуализации и паттернов заболевания у конкретного пациента.

Телемедицинские решения на базе ИИ: технология искусственного интеллекта улучшала удаленный скрининг здоровья глаз, делая офтальмологическую помощь более доступной для пациентов в регионах с недостаточным медицинским обслуживанием.

По мере расширения клинических случаев применения искусственного интеллекта в офтальмологии данные технологии продолжали формировать будущее охраны зрения, обеспечивая более быстрое, точное и доступное лечение пациентов по всему миру. Ожидалось, что интеграция ИИ переопределит диагностику, лечение и ведение заболеваний, улучшая исходы для миллионов людей, находящихся в группе риска по потере зрения.