Современные возможности искусственного интеллекта в диагностике и лечении глазных осложнений сахарного диабета

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) считается одним из самых быстроформирующихся и совершенствующихся направлений в науке и практике, включая медицину. Алгоритмы глубокого машинного обучения позволяют системам распознавать образы, обрабатывать естественный язык и прогнозировать тренды на основе больших баз данных. В обзоре рассмотрена роль ИИ на примере глазных осложнений у пациентов с сахарным диабетом (СД). Проведен анализ данных литературы по использованию технологий ИИ в скрининге пациентов с СД, диагностике диабетической ретинопатии и диабетического макулярного отека, мониторинге заболевания, выборе лечения, лазеркоагуляции сетчатки, «адресной» доставке ингибиторов ангиогенеза у пациентов с поражением сетчатки на фоне СД. Показаны преимущества технологий ИИ, обусловленные высокой скоростью и точностью анализа больших объемов медицинских данных, возможностью дистанционного взаимодействия, что может помочь офтальмологам в принятии врачебных решений.

1. Указ Президента РФ от 10.11.2019 № 490 О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/72838946/ (дата обращения: 10.05.2025).

2. Нероев В.В., Зайцева О.В., Петров С.Ю., Брагин А.А. Применение искусственного интеллекта в офтальмологии: настоящее и будущее. Российский офтальмологический журнал. 2024; 17 (2): 135–41. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2024-17-2-135-141

3. Gulshan V, Peng L, Coram M, et al. Development and validation of a deep learning algorithm for detection of DR in retinal fundus photographs. JAMA. 2016; 316 (22): 2402–10. doi: 10.1001/jama.2016.17216

4. Ting DSW, Cheung CY, Lim G, et al. Development and validation of a deep learning system for DR and related eye diseases using retinal images from multiethnic populations with DM. JAMA. 2017; 318 (22): 2211–23. doi: 10.1001/jama.2017.18152

5. Wu H, Zhao S, Zhang X, et al. Back-propagation artificial neural network for early DR detection based on a priori knowledge. J Phys Conf Ser. 2020; 1: 1437. doi: 10.1088/1742-6596/1437/1/012019

6. Krause J, Gulshan V, Rahimy E, et al. Grader variability and the importance of reference standards for evaluating machine learning models for DR. Ophthalmology. 2018; 125 (8): 1264–72. doi: 10.1016/j.ophtha.2018.01.034

7. Нероев В.В., Брагин А.А., Зайцева О.В. Разработка прототипа сервиса для диагностики ДР по снимкам глазного дна с использованием методов ИИ. Национальное здравоохранение. 2021; 2 (2): 64–72. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2021.2.2.64-72

8. Нероев В.В., Брагин А.А., Зайцева О.В. Диагностика патологий сетчатки по снимкам оптической когерентной томографии с использованием инструментов искусственного интеллекта. Российский офтальмологический журнал. 2023; 16 (3): 47–53. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2023-16-3-47-53

9. Lois N, Cook JA, Wang A, et al. Evaluation of a new model of care for people with complications of DR: The EMERALD study. Ophthalmology. 2021; 128 (4): 561–73. doi: 10.1016/j.ophtha.2020.10.030

10. Мартусевич Я.А., Кобякова О.С., Люцко В.В. Ранний цифровой скрининг диабетической ретинопатии (обзор литературы). Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2023; 4: 887–914.

11. Каталевская Е.А., Сизов А.Ю., Тюриков М.И., Владимирова Ю.В. и др. Алгоритмы ИИ для диагностики признаков ДР, ДМО, ВМД и аномалий витреомакулярного интерфейса. Офтальмохирургия. 2022; 4S: 58–69. doi: 10.25276/0235-4160-2022-4S-58-69

12. Перерва О.А., Ковалевская М.А. Оптимизация диагностики стадий ретинопатии недоношенных на основе интеграции клинических данных с использованием «Ключ к диагнозу — 1». Российский офтальмологический журнал. 2022; 15 (2): 68–78. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2022-15-2-68-78

13. Ковалевская М.А., Перерва О.А. Роль макулярного интерфейса в диагностике ретинопатии недоношенных и диабетической ангиоретинопатии. Современные технологии в офтальмологии. 2021; 3: 363–6. https://doi.org/10.25276/2312-4911-2021-3-363-366

14. Wallace DK, Freedman SF, Zhao Z, Jung SH. Accuracy of ROPtool vs individual examiners in assessing retinal vascular tortuosity. Arch Ophthalmol. 2007 Nov; 125 (11): 1523–30. doi: 10.1001/archopht.125.11.1523

15. Оганов C.Р., Корнев Н.А. Окуломоторные характеристики как показатель сформированности навыка анализа письменного текста. Специальное образование. 2017; 3: 112–21.

16. American Diabetes Association. Standards of Medical Care in Diabetes Abridged for Primary Care Providers. Clinical Diabet. 2019; 37 (1): 11–34.

17. International Council of Ophthalmology. ICO Guidelines for Diabetic Eye Care. San Francisco. 2023.

18. Cobelli C, Renard E, Kovatchev B. Artificial pancreas: past, present, future. Diabetes. 2011; 60 (11): 2672–82. doi: 10.2337/db11-0654

19. Нероев В.В., Зайцева О.В., Михайлова Л.А. Распространенность диабетической ретинопатии в Российской Федерации по данным федеральной статистики. Российский офтальмологический журнал. 2023; 16 (3): 7–11. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2023-16-3-7-11

20. Липатов Д.В. Диабет и глаз. Москва: ГЭОТАР-Медиа. 2021.

21. Takahashi H, Tampo H, Arai Y, et al. Applying AI to disease staging: Deep learning for improved staging of DR. PLoS One. 2017; 12 (6): 179–89. doi: 10.1371/journal.pone.0179790

22. Pitkanen M, Kaikkonen O, Koskelainen A. A novel method for mouse retinal temperature determination based on ERG photoresponses. Ann Biomed Eng. 2017; 45 (10): 2360–72. doi: 10.1007/s10439-017-1872-y

23. Kozak I, Oster SF, Cortes MA, et al. Clinical evaluation and treatment accuracy in DME using navigated laser photocoagulator NAVILAS. Ophthalmology. 2011 Jun; 118 (6): 1119–24. doi: 10.1016/j.ophtha.2010.10.007

24. Шадричев Ф.Е., Краснощекова Е.Е. PASCAL — новая патерн-сканирующая лазерная установка. Офтальмологические ведомости. 2010; 2: 48–52.

25. Терещенко А.В., Трифаненкова И.Г., Сидорова Ю.А., Фирсова В.В., Шаулов В.В. Эволюция транспупиллярной лазерной коагуляции сетчатки в лечении активной ретинопатии недоношенных: от режима одиночного импульса до навигационного сопровождения. Офтальмохирургия. 2024; 2: 60–7. doi: 10.25276/0235-4160-2024-2-60-67

26. Сахарный диабет: ретинопатия диабетическая, макулярный отек диабетический (клинические рекомендации). Москва. 2023.

27. Бобыкин Е.В., Морозова О.В., Береснева Н.С. Лечение заболеваний макулы: резюме ключевых рандомизированных клинических исследований. Российский офтальмологический журнал. 2021; 14 (4): 137–48. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2021-14-4-137-148

28. Файзрахманов Р.Р., Павловский О.А., Карпов Г.О. Патогенетические механизмы макулярных разрывов: обзор текущих исследований. Российский офтальмологический журнал. 2023; 16 (2): 183–7. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2023-16-2-183-187

29. Шадричев Ф.Е., Григорьева Н.Н., Рождественская Е.С. Антиангиогенная терапия при диабетическом макулярном отеке. Офтальмологические ведомости. 2018; 11 (4): 51–66. doi: 10.17816/OV11451-66

30. Fischer N, Narayanan R, Loewenstein A, Kuppermann BD. Drug Delivery to the Posterior Segment of the Eye. European Journal of Ophthalmology. 2010; 21 (6_suppl): 20–6. doi:10.5301/EJO.2010.6051

31. Holekamp NM, Campochiaro PA, Chang MA, et al; all Archway Investigators. Archway randomized phase 3 trial of the port delivery system with ranibizumab for neovascular age-related macular degeneration. Ophthalmology. 2022 Mar; 129 (3): 295–307. doi: 10.1016/j.ophtha.2021.09.016

32. Adamis AP, Bantseev V, Chiang Y, et al. The Port delivery system with ranibizumab for neovascular age-related macular degeneration: results from the randomized phase 2 ladder clinical trial. Ophthalmology. 2019 Aug; 126 (8): 1141–54. doi: 10.1016/j.ophtha.2019.03.036

33. Klouda L. Thermoresponsive hydrogels in biomedical applications: A seven-year update. Eur J Pharm Biopharm. 2015 Nov; 97 (Pt B): 338–49. doi: 10.1016/j.ejpb.2015.05.017

34. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., ред. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. 2023; 11-й выпуск. Москва: УП ПРИНТ.

35. Бобыкин Е.В., Файзрахманов Р.Р., Голубев С.Ю. и др. Результаты первого российского опроса врачей-ретинологов «СЕТЧАточкаRU». Российский офтальмологический журнал. 2025; 18 (2): 7–27. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2025-18-2-7-27

36. Чупров А.Д., Лосицкий А.О., Фирсов А.С. Социально-экономические аспекты скрининга диабетической ретинопатии с использованием телемедицинских технологий. Современные технологии в офтальмологии. 2019; 2: 20–2. https://doi.org/10.25276/2312-4911-2019-2-20-22