Искусственный интеллект и глубокое обучение в офтальмологии

Искусственный интеллект (ИИ), основанный на глубоких нейронных сетях (deep learning, DL), в последние годы вызвал огромный глобальный интерес. DL широко применяется в распознавании изображений, распознавании речи и обработке естественного языка, но лишь начинает оказывать влияние на здравоохранение. В офтальмологии DL применяли к фундус-фотографиям, оптической когерентной томографии и полям зрения, достигая высокой точности классификации при обнаружении диабетической ретинопатии и ретинопатии недоношенных, глаукомоподобной дисковой патологии, макулярного отёка и возрастной макулярной дегенерации. DL в офтальмологической визуализации может использоваться совместно с телемедициной как возможное решение для скрининга, диагностики и мониторинга основных заболеваний глаз у пациентов в первичной медико-санитарной помощи и в сообществе. Вместе с тем существуют потенциальные проблемы применения DL в офтальмологии, включая клинические и технические сложности, объяснимость результатов алгоритмов, медицинско-правовые вопросы и принятие «чёрных ящиков» ИИ врачами и пациентами. DL может коренным образом изменить практику офтальмологии в будущем. В этом обзоре приведено резюме современных систем DL, описанных для офтальмологических приложений, потенциальных проблем при их клиническом внедрении и путей дальнейшего развития.