Искусственный интеллект уже способен распознавать патологические изменения на фотографиях глазного дна. Но достаточно ли просто обнаружить заболевание, чтобы пациент действительно получил необходимую помощь?
Новое исследование, опубликованное в октябре 2026 года в журнале The Lancet Global Health, показало, что сочетание ИИ-диагностики с правильно организованным маршрутом пациента может значительно повысить эффективность офтальмологического скрининга.
Что показало исследование?
В Танзании обследовали 2378 пациентов с диабетом в 24 медицинских учреждениях.
В одной группе фотографии глазного дна анализировал искусственный интеллект. Пациенты сразу получали результат обследования и разъяснение необходимости дальнейшей консультации офтальмолога.
В другой группе снимки оценивались специалистами, а результаты сообщались пациентам позже по телефону.
Среди пациентов с выявленной патологией, требующей специализированной помощи, в течение восьми недель к офтальмологу обратились:
- 35,9% пациентов в группе ИИ;
- 18,2% пациентов при стандартном подходе.
Таким образом, доля пациентов, дошедших до специалиста, оказалась почти в два раза выше.
Почему это важно?
Главный результат заключается не столько в возможностях самого алгоритма, сколько в организации медицинской помощи.
Недостаточно обнаружить заболевание. Необходимо сделать так, чтобы пациент понял результат обследования и своевременно обратился к специалисту.
При этом исследователи оценивали весь маршрут – использование ИИ, немедленное информирование и личное консультирование. Поэтому пока нельзя точно определить, какую часть положительного эффекта обеспечил именно искусственный интеллект.
Кроме того, даже при таком подходе большинство пациентов с выявленной патологией не дошли до офтальмолога в установленный срок.
Это показывает, что развитие технологий должно сопровождаться совершенствованием всей системы медицинской помощи.
Еще в 2015–2016 годах наша клиника участвовала в проекте обучения искусственного интеллекта анализу фотографий глазного дна. Наши врачи коллегиально изучали фундус-снимки, описывали патологические изменения и формировали медицинскую основу для обучения алгоритмов.
Причем уже тогда наша задача заключалась не просто в том, чтобы научить искусственный интеллект распознавать заболевания сетчатки и зрительного нерва.
Мы хотели создать систему массового офтальмологического скрининга, позволяющую обследовать большое количество людей и выделять среди них тех, кому действительно необходимо внимание врача.
Предполагалось, что первичное обследование сможет выполнять подготовленный медицинский персонал, а искусственный интеллект будет помогать выявлять подозрительные изменения на глазном дне и направлять таких пациентов на дальнейшую специализированную диагностику.
То есть мы изначально рассматривали ИИ не как замену офтальмолога, а как инструмент, позволяющий значительно расширить охват населения и эффективнее использовать профессиональные знания и время врача.
И сегодня мне особенно интересно видеть, что подобная концепция получает подтверждение уже в крупном рандомизированном исследовании.
Здесь появляется еще один принципиальный момент.
Если алгоритм выявил патологию, но человек не понял серьезности ситуации, не записался на прием или вообще не обратился за дальнейшим обследованием, высокая диагностическая точность искусственного интеллекта сама по себе не принесет ему ожидаемой пользы.
Поэтому для меня искусственный интеллект и правильно организованная медицинская логистика являются частями одного процесса. Сначала мы должны обследовать как можно больше людей, затем выделить пациентов с подозрительными изменениями, объяснить им необходимость дальнейшей диагностики и обеспечить понятный маршрут к специалисту.
При этом нельзя забывать, что окончательный диагноз и решение о лечении должны приниматься врачом на основании полноценного обследования пациента.
«Более десяти лет назад мы начали участвовать в обучении искусственного интеллекта анализу фотографий глазного дна, поскольку уже тогда видели в этом прежде всего возможность массового офтальмологического скрининга. Нашей целью было не заменить врача, а выявить среди большого количества обследованных людей тех, кому действительно необходима его помощь. И сегодня мы видим, что эта идея постепенно реализуется в клинической практике. Но исследование показало и другое. Недостаточно просто обнаружить патологию. Необходимо правильно организовать весь путь пациента от получения результата до консультации офтальмолога и последующего лечения. Именно в сочетании искусственного интеллекта, профессиональных знаний врача и правильно выстроенной медицинской логистики я вижу настоящее будущее массовой офтальмологической помощи.»
Профессор В.В. Куренков