Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в офтальмологию преобразует эту область, предлагая новые возможности для повышения точности диагностики, персонализации планов лечения и улучшения качества предоставляемых услуг. В этом обзоре представлен всесторонний обзор текущего применения и будущего потенциала ИИ в офтальмологии. Алгоритмы искусственного интеллекта, особенно те, которые используют машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), продемонстрировали значительный успех в диагностике таких состояний, как диабетическая ретинопатия (DR), возрастная макулярная дегенерация и глаукома, с точностью, сравнимой с точностью специалистов-людей или превосходящей её. Кроме того, искусственный интеллект используется для разработки персонализированных планов лечения путём анализа больших массивов данных для прогнозирования индивидуальной реакции на терапию, что позволяет оптимизировать результаты лечения пациентов и снизить затраты на здравоохранение. В хирургии инструменты, управляемые искусственным интеллектом, повышают точность таких процедур, как операция по удалению катаракты, сокращают сроки восстановления и количество осложнений. Кроме того, теле-офтальмологические службы на базе искусственного интеллекта расширяют доступ к офтальмологической помощи в малообеспеченных и отдалённых районах, устраняя глобальные различия в доступности медицинских услуг.
Несмотря на эти достижения, проблемы остаются, особенно в отношении конфиденциальности данных, безопасности и алгоритмической предвзятости. Обеспечение надёжного управления данными и соблюдения этических норм имеет решающее значение для дальнейшего успеха интеграции искусственного интеллекта в офтальмологию. В заключение, будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке сложных моделей искусственного интеллекта, способных обрабатывать мультимодальные данные, включая генетическую информацию и истории болезни пациентов, чтобы обеспечить более глубокое понимание механизмов заболевания и ответных мер на лечение. Кроме того, совместные усилия государственных органов, неправительственных организаций и технологических компаний необходимы для эффективного внедрения решений на основе искусственного интеллекта, особенно в условиях нехватки ресурсов.
В офтальмологии технологии искусственного интеллекта продемонстрировали значительные перспективы в преобразовании традиционной практики. Эта трансформация обусловлена тем, что отрасль в значительной степени полагается на визуализацию и диагностические данные, которые хорошо подходят для применения в ИИ. Способность искусственного интеллекта быстро и точно обрабатывать, а потом анализировать огромные объёмы данных, делает его революционным инструментом. Например, алгоритм глубокого обучения был успешно использован для анализа изображений сетчатки с камеры глазного дна для выявления ранних признаков диабетической ретинопатии в клинических условиях, в то время как модели машинного обучения, применяемые к ОКТ-изображениям, позволили выявить едва заметные изменения сетчатки у пациентов с ВМД (макулодистрофия — возрастная макулярная дегенерация). Эти приложения с искусственным интеллектом в значительной степени зависят от качества и согласованности работы устройств визуализации, таких как камеры глазного дна и ОКТ-аппараты, хотя они все чаще интегрируются с хирургическими системами, такими как Phaco-аппараты, для повышения безопасности процедур факоэмульсификации.
Одно из самых значительных достижений ИИ в области офтальмологии — диагностика. Системы ИИ, особенно те, которые используют методы глубокого обучения, такие как свёрточные нейронные сети (CNN), способны распознавать сложные закономерности в данных визуализации, что имеет решающее значение для диагностики различных заболеваний глаз. Диабетическая ретинопатия (ДР) является одной из основных причин слепоты среди людей трудоспособного возраста в России. Традиционные методы диагностики основаны на ручном исследовании изображений сетчатки, которое может занимать много времени и приводить к человеческим ошибкам. Однако алгоритмы нейросети продемонстрировали способность обнаруживать это заболевание с высокой чувствительностью и специфичностью на ранних стадиях.
Такие достижения позволяют своевременно выявлять и лечить пациентов с риском потери зрения, предотвращая тем самым прогрессирование заболевания. Возрастная макулярная дегенерация является ещё одной основной причиной потери зрения, особенно у пожилых людей. Раннее выявление и мониторинг имеют решающее значение в лечении данного недуга. Специализированное программное обеспечение и мощные серверы зарекомендовали себя, как ценный инструмент в выявлении признаков развития ВМД. Модели искусственного интеллекта были разработаны для анализа изображений, полученных с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ), что позволяет с поразительной точностью отличать нормальные признаки от патологических. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут классифицировать стадии ВМД по результатам ОКТ-сканирования, обеспечивая важную поддержку для раннего вмешательства и персонализированных стратегий лечения.
Глаукома, которую часто называют «тихим похитителем зрения», характеризуется повреждением зрительного нерва и является основной причиной необратимой слепоты. Раннее выявление и постоянный мониторинг необходимы для её лечения. Приложения, работающие на базе искусственного интеллекта, особенно те, которые связаны с автоматизированным анализом ОКТ-изображений и тестированием полей зрения, показали большие перспективы. В контексте раннего диагностирования глаукомы (традиционный анализ тенденций изменения параметров поля зрения основан на наблюдении за продольными изменениями), прогнозирование на основе ИИ использует сложные модели из мультимодальных данных для прогнозирования прогрессирования с большей чувствительностью и специфичностью. Эти инструменты помогают офтальмологам выявлять ранние признаки заболевания и отслеживать динамику, способствуя своевременному и эффективному вмешательству.
Помимо диагностических возможностей, инновационные технологии революционизируют сами методики лечения глазных болезней. Персонализированная медицина, которая адаптирует планы лечения к индивидуальным характеристикам пациентов, значительно расширяется благодаря способности анализировать обширные наборы данных и прогнозировать результаты. Искусственный интеллект может анализировать данные пациентов из различных источников, включая демографические, генетические, историю развития болезни, визуальную информацию, для разработки индивидуальных планов врачебных манипуляций. В контексте офтальмологии эта возможность особенно ценна. Например, новые модели могут предсказать, какие пациенты с ДР, скорее всего, будут реагировать на конкретные методы лечения, что позволяет проводить более целенаправленные и эффективные вмешательства. Более того, достижения в области хирургических инструментов, управляемых искусственным интеллектом (которые стабилизируют переднюю камеру во время операции по удалению катаракты или автоматизируют калибровку инструментов при витреоретинальных процедурах), уже внедряется в повседневную практику, что значительно повышает простоту и безопасность микрохирургии глаза.
Инновации не только трансформируют клиническую практику, но и улучшают качество оказания офтальмологических услуг, автоматизируя рутинные задачи и оптимизируя рабочие процессы. Программы скрининга внедряются для улучшения доступа к неотложной помощи, особенно для отдалённых и недостаточно обслуживаемых районов. Мобильные приложения и службы телемедицины используют искусственный интеллект для выявления распространённых глазных заболеваний, что способствует раннему выявлению и своевременному направлению к специалистам. Эти программы особенно полезны для устранения дефицита в доступе к офтальмологической диагностике, гарантируя, что больше людей получат необходимую помощь. В клинических условиях искусственный интеллект может оптимизировать рабочие процессы, анализируя изображения и проводя сортировку пациентов по срочности приоритета приёма пациентов специалистами, в зависимости от тяжести их состояния. Это не только повышает эффективность, но и позволяет офтальмологам сосредоточиться на более сложных случаях, тем самым повышая общее качество медицинской помощи.
Исследователи разработали модели, которые анализируют изображения сетчатки и другие соответствующие данные для прогнозирования вероятности обострения заболевания. Современные системы могут с величайшей вероятностью выявлять пациентов, которым, вероятно, будет полезна специфическая терапия, и тех, кому могут потребоваться альтернативные стратегии лечения. Способность искусственного интеллекта анализировать сложные наборы данных и распознавать закономерности, которые могут быть неочевидны для клиницистов-людей, играет решающую роль в оптимизации терапевтических стратегий, прогнозируя, какие пациенты подвергаются более высокому риску быстрого прогрессирования заболевания и нуждаются в более агрессивном лечении (таком, например, как срочное хирургическое вмешательство), по сравнению с теми, с кем можно справиться с помощью менее интенсивной терапии. Например, модели искусственного интеллекта могут помочь определить оптимальную частоту инъекций анти-VEGF-препаратов пациентам с ВМД, сокращая количество необходимых инъекций. Это не только снижает затраты на лечение, но и повышает терапевтическую эффективность.