Застосування штучного інтелекту для автоматизованої інтерпретації оптичних зображень сітківки при діабетичній ретинопатії

Abstract

У статті розглядаються можливості застосування штучного інтелекту (ШІ) для автоматизованої інтерпретації оптичних зображень сітківки при діабетичній ретинопатії. Описано основні методи візуалізації, зокрема фундус-фотографію та оптичну когерентну томографію, а також проаналізовано алгоритми глибокого навчання, які застосовуються для виявлення ретинопатичних змін. Проведено оцінку ефективності сучасних автономних систем, таких як IDx-DR та EyeArt, та визначено основні обмеження їх використання. Особливу увагу приділено етичним, технічним і правовим аспектам впровадження ШІ в офтальмологічну практику. Стаття підкреслює потенціал ШІ як інструмента для раннього скринінгу та профілактики втрати зору у хворих на діабет.

This article explores the application of artificial intelligence (AI) for the automated interpretation of optical retinal images in diabetic retinopathy. It presents the main imaging methods, including fundus photography and optical coherence tomography, and analyzes deep learning algorithms used to detect retinopathic changes. The study evaluates the effectiveness of current autonomous systems, such as IDx-DR and EyeArt, and outlines key limitations of their use. Special attention is given to ethical, technical, and legal aspects of AI implementation in ophthalmic practice. The article highlights AI’s potential as a tool for early screening and prevention of vision loss in diabetic patients.