ИИ-система для снимков сетчатки снизила число лишних направлений к офтальмологу на 60%

Диабетическая макулярная отёчность (DME) — одно из самых частых осложнений диабета и ведущая причина потери зрения у взрослых в мире. Скрининг включает фотографирование глазного дна, но большинство пациентов с подозрением на DME, направляемых к специалисту, не подтверждают диагноз — это ведёт к перегрузке клиник и лишним процедурам. Новая система искусственного интеллекта на основе оптической когерентной томографии (AI-OCT), апробированная в ходе крупного проспективного исследования, может изменить эту ситуацию.

Работа, опубликованная 15 июня 2026 года в JAMA (Journal of the American Medical Association), проведена командой Шуи Чжан из Китайского университета Гонконга и включала два этапа.

Как устроено исследование

Первый этап — проспективная тихая валидация (silent-mode): 603 пациента с диабетом прошли обследование в штатном режиме скрининга, при этом AI-OCT параллельно анализировала снимки. Результат: чувствительность системы (способность выявлять действительно больных) составила 98,8%, специфичность (способность исключать здоровых) — 90,7%.

Второй этап — многоцентровое рандомизированное контролируемое испытание (РКИ): 276 пациентов с подозрением на DME были разделены на две группы. Группа вмешательства получала решение о направлении к специалисту с учётом как стандартного снимка глазного дна, так и заключения AI-OCT. Контрольная группа направлялась автоматически по стандартной схеме (только снимок глазного дна — без AI-OCT).

Принципиальный результат

В контрольной группе на обследование к специалисту направляли 100% пациентов — при том что реальная распространённость DME в обеих группах составила около 30%.

В группе вмешательства, благодаря добавлению AI-OCT как фильтра, частота направлений снизилась до 39,4% — снижение на 60,6%.

При этом:

• Среди не направленных пациентов из группы AI-OCT не оказалось ни одного с реальной DME — система не пропустила ни одного случая.
• Чувствительность в обеих группах составила 100,0%: все случаи DME были выявлены.
• Специфичность направлений: 86,5% в группе вмешательства против 0% в контрольной — принципиальная разница.
• Частота ложноположительных направлений: 24,1% в группе вмешательства против 69,1% в контрольной.

Значение для офтальмологии

Диабетический скрининг сетчатки охватывает миллионы пациентов ежегодно. При нынешней практике огромное большинство направлений к офтальмологу оказываются ненужными: у пациента нет DME, но он всё равно проходит дополнительные обследования, тратит время и создаёт нагрузку на специализированные службы.

Снижение ложноположительных направлений на 60% без потери ни одного реального случая — результат, крайне значимый с практической точки зрения.

«Включение AI-OCT системы было связано со значительным снижением потенциально ненужных направлений. Вместе эти данные поддерживают интеграцию AI-OCT в качестве дополнительного инструмента вторичного скрининга, способного повысить эффективность программ скрининга диабетической ретинопатии», — заключают авторы.

Читайте также по теме: новых данных о заболевании сетчатки.

Работа создаёт практическую рамку для внедрения ИИ-систем в реальную клиническую офтальмологию: не как замена врача, а как автоматизированный фильтр, отсекающий ложные тревоги ещё до направления пациента к специалисту.