На 26-м конгрессе EURETINA в Вене (Австрия) Пол Ндериту (Paul Nderitu), MBChB, MPhil, MBCS, FRCOphth, PhD, научный сотрудник UCL и врач-офтальмолог клиники Moorfields, представил обновлённую информацию о проекте Global RETFound, который он охарактеризовал как попытку создать «первую в мире по-настоящему глобальную фундаментальную медицинскую модель».


📋 Что нового в офтальмологии?


Подробнее — в материале «FDA highlights in ophthalmology: third quarter 2026».


Третий квартал 2026 года принёс одни из самых ожидаемых регуляторных решений в офтальмологии за последние годы.


Читать полную статью


Формирование глобального партнёрства


По словам Ндериту, за прошедший год проект занимался привлечением партнёров и теперь насчитывает 108 участников из более чем 40 стран. Три четверти партнёров предоставили генеративные модели, обученные на их локальных наборах данных, которые команда использует для синтеза изображений; оставшаяся четверть — 27 центров — поделились реальными данными.


Обучение и валидация


Команда планирует синтезировать примерно 100 миллионов цветных изображений глазного дна и объединить их с реальными данными. По словам Ндериту, это, как ожидается, обеспечит стократное увеличение по сравнению с исходной моделью RETFound. Более 20 центров тестируют сценарии применения для валидации модели — от выявления диабетической ретинопатии и макулярной дегенерации до задач окуломики и более редких задач, таких как выявление ретинопатии недоношенных. Ндериту подчеркнул, что валидация в ближайшие месяцы является приоритетом, а команда стремится сделать модель открытой для исследовательского доступа.


Воспроизводимый протокол


Группа недавно опубликовала рецензируемую статью с описанием протокола, в которой описаны используемые генеративные модели ИИ, принципы привлечения партнёров, управление синтетическими изображениями, моделями и реальными данными, а также поддержка, оказываемая сотрудничающим организациям. Ндериту отметил, что подход не специфичен для сетчатки и может быть adopted исследователями в других областях, например при заболеваниях кожи. «Мы хотим, чтобы создавались и другие глобальные фундаментальные модели», — сказал он.


ИИ и равенство в вопросах здоровья


Поскольку ИИ обучается на своих данных, пояснил Ндериту, модели, обученные на популяциях одних стран, но не других, будут недостаточно представлены для этих популяций, и ИИ, встроенный в систему оказания медицинской помощи, может стать ещё одним способом усиления неравенства. Он надеется, что Global RETFound привлечёт внимание к необходимости закладывать репрезентативность и инклюзивность в ИИ для повышения равенства в вопросах здоровья.


Мультимодальное, мультиспециализированное будущее


Ндериту считает, что необходимо мультимодальное, мультиспециализированное ИИ, поскольку в настоящее время эта область разрознена. Он привёл в пример AlzEye — набор данных, созданный участником команды Зигфридом Вагнером (Siegfried Wagner), который связывает данные Moorfields Eye Hospital со статистикой госпитализаций (Hospital Episode Statistics), и отметил, что новая версия проекта направлена на привлечение данных за пределами глаза, например нейровизуализации.


Дальнейшие шаги


Команда также проводит обследование своих наборов данных для выявления пробелов. Хотя проект работал с центрами в Африке, Южной Америке и Центральной Азии, по словам Ндериту, пробелы остаются. Команда надеется провести второй раунд в 2027 году, чтобы заполнить эти пробелы и переобучить модель с использованием большего числа моделей и большего разнообразия.