Следующий этап развития искусственного интеллекта (ИИ) в офтальмологии будет определяться клинически интегрированными мультимодальными системами, выходящими за рамки автономной диагностики. (Источник изображения: AdobeStock/Marta)
Искусственный интеллект стал одной из ключевых тем 2-го Международного симпозиума по глаукоме, прошедшего 31 января 2026 года в Майнце, Германия. Приват-доцент, доктор медицины Ян Х. Терхейден (Jan H. Terheyden), FEBO, выступил с докладом о том, как ИИ уже сегодня поддерживает офтальмологов в повседневной клинической практике. В интервью изданию The Eye Care Network д-р Терхейден поделился экспертным мнением о том, какие приложения оказывают наибольшее влияние в настоящее время, с какими препятствиями сталкивается их широкое внедрение и как будет развиваться ИИ в следующем десятилетии.
Текущее влияние ИИ в офтальмологии
Наибольшее влияние в настоящее время оказывает применение ИИ для анализа изображений сетчатки, в частности при диабетической ретинопатии и других заболеваниях сетчатки. Алгоритмы приближаются к уровню экспертов или сопоставимы с ним и могут быть масштабированы. Данные приложения успешны, поскольку они опираются на большие стандартизированные наборы данных изображений и устраняют явные клинические узкие места при скрининге и триаже. Параллельно инструменты ИИ, поддерживающие медицинские рабочие процессы, такие как системы автоматической расшифровки клинических бесед и инструменты автоматизированного документирования, начинают оказывать значимое воздействие, снижая административную нагрузку и позволяя офтальмологам больше сосредотачиваться на уходе за пациентами.
Проблемы интеграции в клинические рабочие процессы
Ключевая задача при интеграции ИИ заключается в преобразовании высоких алгоритмических показателей в реальную клиническую ценность, то есть в бесшовной интеграции в рабочие процессы без добавления когнитивной или временной нагрузки. Центральное значение имеют вопросы обобщаемости, объяснимости и доверия, особенно когда модели обучаются на курируемых наборах данных, которые могут не отражать реальные популяции или вариативность изображений.
Повышение точности и эффективности диагностики
ИИ способен повысить эффективность за счет автоматизации повторяющихся задач, таких как контроль качества изображений, сегментация и стратификация рисков, что позволяет клиницистам сосредоточиться на принятии сложных решений. Особые перспективы открываются при объединении лонгитюдных данных и мультимодальных входных данных (например, изображений с клиническими или функциональными данными) для улучшения раннего выявления и оценки прогрессирования заболевания, особенно при глаукоме и патологии сетчатки.
Будущее офтальмологической помощи
В ближайшие 5–10 лет наиболее значительные достижения будут связаны с клинически интегрированными, мультимодальными и перспективными системами ИИ, включая инструменты поддержки принятия решений, а не с автономными диагностическими инструментами. Прогресс в области фундаментальных моделей, валидации в реальных условиях и нормативных рамок оценки, способных функционировать со скоростью разработки инструментов ИИ, будет иметь решающее значение для перехода ИИ от концепции к рутинной и справедливой офтальмологической помощи.
Информация об эксперте:
Приват-доцент, д-р мед. Ян Х. Терхейден (Jan H. Terheyden), FEBO
Специалист по офтальмологии
Университетская глазная клиника Бонна (Universitäts-Augenklinik Bonn), Германия
Раскрытие информации:
Консультант компании Bayer. Исследовательское финансирование от Bayer, Roche, Novartis. Гонорары от Bayer, Novartis, Okko.
Ссылка:
Terheyden JH. How artificial intelligence supports ophthalmologists today. Доклад на 2nd International Glaucoma Symposium, 31 января 2026 г., Майнц, Германия.
