Синдром сухого глаза в академической среде: от поведенческих стратегий к ИИ-ориентированной профилактике

Цель работы — оценить распространенность синдрома сухого глаза (ССГ) у студентов и сотрудников университета ИТМО с помощью опросника OSDI, определить эффективность интерактивных поведенческих вмешательств и рассмотреть перспективы применения искусственного интеллекта (ИИ) в профилактике ССГ в академической среде. Материал и методы. Первичное анкетирование с использованием шкалы OSDI прошли 470 человек в возрасте 18 лет и старше. У 281 (59,8 %) участника выявлены симптомы ССГ; 45 человек с баллом OSDI ≥ 13 были рандомизированы в интервенционную (n = 21) и контрольную (n = 24) группы. Группа вмешательства получала набор Eye.Kit и информационную поддержку через telegram-канал. Через 14 дней участники повторно заполнили анкету. Результаты. Обе группы показали снижение симптомов ССГ. Снижение среднего балла OSDI в интервенционной группе (с 21,5 до 12,8, p < 0,001) было более значительным, чем в контрольной группе (с 22,8 до 19,4, p = 0,041). Разница между группами по итоговому уровню симптомов была статистически значимой (p = 0,023), что свидетельствует о более высокой эффективности поведенческого вмешательства. Заключение. ССГ широко распространен в академической среде. Поведенческое вмешательство с элементами цифровой коммуникации продемонстрировало статистически значимое снижение симптомов ССГ. Внедрение ИИ может повысить персонализацию профилактики за счет анализа образа жизни, мониторинга паттернов моргания и адаптации среды обучения.

1. Козина Е.В., Синяпко С.Ф., Гололобов В.Т. и др. Донозологическая диагностика синдрома сухого глаза у студентов медицинского вуза. Тихоокеанский медицинский журнал. 2015; (3): 42–5.

2. Alqurashi A, Almaghrabi H, Alahmadi M, et al. The severity of dry eye symptoms and risk factors among university students in Saudi Arabia: a cross-sectional study. Sci Rep. 2024 Jul 2; 14 (1): 15149. doi: 10.1038/s41598-024-65297-6

3. Wróbel-Dudzińska D, Osial N, Stępień PW, Gorecka A, Żarnowski T. Prevalence of dry eye symptoms and associated risk factors among university students in Poland. Int J Environ Res Public Health. 2023 Jan 11; 20 (2): 1313. doi: 10.3390/ijerph20021313

4. Al-Mohtaseb Z, Schachter S, Shen Lee B, Garlich J, Trattler W. The relationship between dry eye disease and digital screen use. Clin Ophthalmol. 2021 Sep 10; 15: 3811–20. doi: 10.2147/OPTH.S321591

5. Fjaervoll K, Fjaervoll H, Magno M, et al. Review on the possible pathophysiological mechanisms underlying visual display terminal-associated dry eye disease. Acta Ophthalmol. 2022 Dec; 100 (8): 861–77. doi: 10.1111/aos.15150

6. Ковалевская М.А., Антонян В.Б., Сергеева М.И. Возможности терапии синдрома сухого глаза при различных видах аметропий. Российский офтальмологический журнал. 2023; 16 (2): 22–7. https://doi.org/10.21516/2072-0076-2023-16-2-22-27

7. Zulkarnain B, Budiyatin AS, Aryani T, Loebis R. The effect of 20–20–20 rule dissemination and artificial tears administration in high school students diagnosed with computer vision syndrome. J Pengabdi Kpd Masy. 2021 Mar; 7 (1): 24. doi:10.22146/jpkm.54121

8. Graham AD, Wang J, Kothapalli T. et al. Artificial intelligence models utilize lifestyle factors to predict dry eye related outcomes. Sci Rep. 2025; 15: 13378. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96778-x

9. Pratama R, Suhanda R, Aini Z, Nurjannah N, Geumpana TA. Application of artificial intelligence technology in monitoring students’ health: Preliminary results of Syiah Kuala Integrated Medical Monitoring (SKIMM). Narra J. 2024 Aug; 4 (2): e644. doi: 10.52225/narra.v4i2.644

10. Huang JJ, Channa R, Wolf RM, et al. Autonomous artificial intelligence for diabetic eye disease increases access and health equity in underserved populations. NPJ Digit Med. 2024 Jul 22; 7 (1): 196. doi: 10.1038/s41746-024-01197-3. Erratum in: NPJ Digit Med. 2024 Aug 23; 7 (1): 220. doi: 10.1038/s41746-024-01229-y

11. Xiao Y, Hu Y, Quan W, et al. Machine learning-based prediction of anatomical outcome after idiopathic macular hole surgery. Ann Transl Med. 2021 May; 9 (10): 830. doi: 10.21037/atm-20-8065

12. 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