ophthalmologyОфтальмологияOphthalmology in Russia1816-50952500-0845Ophthalmology10.18008/1816-5095-2026-1-14-21ophthalmology-2869Research ArticleОБЗОРЫREVIEWSИскусственный интеллект: аспекты применения в офтальмологии. Ч. 1Artificial Intelligence: Applications in Ophthalmology. Part 1https://orcid.org/0009-0005-6752-9499УкинаА. О.UkinaA. O.

Укина Анастасия Олеговна – врач офтальмолог 

ул. Рощинская, 15а, корп. 1, Гатчина, Ленинградская обл., 188300

Ukina Anastasiia O., ophthalmologist 

Roshchinskaya str., 15а, bld. 1, Gatchina, Leningrad region, 188300

https://orcid.org/0000-0002-2087-7155МякошинаЕ. Б.MyakoshinaE. B.

Мякошина Елена Борисовна – доктор медицинских наук, старший научный сотрудник отдела офтальмоонкологии и радиологии

ул. Садовая-Черногрязская, 14/19, Москва, 105062

Myakoshina Elena B., MD, senior research officer of Ophthalmology and Radiology Department 

Sadovaya-Chernogryazskaya str., 14/19, Moscow, 105062

ГБУЗ ЛО «Гатчинская клиническая межрайонная больница»РоссияGatchina Interdistrict Clinical HospitalRussian FederationФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр глазных болезней им. Гельмгольца» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияHelmholtz National Medical Research Center of Eye DiseasesRussian Federation2026290320262311421Copyright © Укина А.О., Мякошина Е.Б., 20262026Укина А.О., Мякошина Е.Б.Ukina A.O., Myakoshina E.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ophthalmojournal.com/opht/article/view/2869

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современных медицинских технологий, особенно в области диагностики заболеваний. В последние годы его применение в офтальмологии становится более широким и затрагивает все большее количество нозологий. В данной обзорной статье освещены вопросы терминологии ИИ, исторические аспекты применения ИИ в медицине в целом и в офтальмологии в частности, рассмотрены современные достижения и научные разработки. Обсуждается будущее ИИ в офтальмологии и перспективы развития данного направления.

Artificial intelligence (AI) is becoming an integral part of modern medical technologies, especially in the field of disease diagnostics.

In recent years, its application in ophthalmology has become broader, and it affects an increasing number of nosologies.

This review article covers the issues of AI terminology, historical aspects of the use of AI in medicine in general and in ophthalmology in particular, and highlights modern achievements and scientific developments in this field.

The future of AI in ophthalmology and the prospects for the development are discussed. Ophthalmologists, researchers, and artificial intelligence experts are the target audience for this article.

искусственный интеллектглубокое обучениенейронные сетимашинное обучениеофтальмологияartificial intelligencedeep learningneural networksmachine learningophthalmologyReferencesГОСТ Р 71476‑2024 (ИСО/МЭК 22989:2022). Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта. М.: Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии, 2024. 62 с. https://docs.cntd.ru/document/1310068314 (дата обращения: 07.01.2025).Federal Agency for Technical Regulation and Metrology. Artificial intelligence. Concepts and terminology of artificial intelligence. Moscow: Federal Agency for Technical Regulation and Metrology; 2024 (In Russ.). URL: https://docs.cntd.ru/document/1310068314 (аccessed 07.01.2025).Глубокое обучение. Нейрокомпьютерные технологии. Режим доступа: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Глубокое_обучение (дата обращения: 07.01.2025).Deep learning. Neurocomputer technologies (In Russ.). URL: https://neerc.ifmo. ru/wiki/index.php?title=Глубокое_обучение (Accessed: 07.01.2025).Приказ Росстандарта от 28 октября 2024 г. № 1542‑ст. М.: Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии, 2024. https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_490595/ (дата обращения 07.01.2025).Order of Rosstandart dated October 28, 2024 No. 1542‑st. Moscow: Federal Agency for Technical Regulation and Metrology, 2024 (In Russ.). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_490595/(accessed 07.01.2025).Морхат ПМ. К вопросу об определении понятия искусственного интеллекта. Право и государство: теория и практика. 2017;2(156):25–32.Morhat PM. To the question of definition of the concept of artificial intelligence. Law and State: Theory and Practice. 2017;2(156):25–32 (In Russ.).McCarthy J Minsky ML, Rochester N, Shannon CE. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine. 2006;27(4):12. doi: 10.1609/aimag.v27i4.1904.McCarthy J Minsky ML, Rochester N, Shannon CE. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine. 2006;27(4):12. doi: 10.1609/aimag.v27i4.1904.Вознюк ПА. История развития и современное состояние искусственного интеллекта. Глобус: технические науки. 2019;5(3(27)):11–19.Voznyuk PA. The history of development and the current state of artificial intelligence. Globe: Technical Sciences. 2019;5(3(27)):11–19 (In Russ.).Гусев АВ, Добриндюк СЛ. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении. Информационное общество. 2017;4–5:78–93.Gusev AV, Dobridnyuk SL. Artificial intelligence in medicine and healthcare. Information Society. 2017;4–5:78–93 (In Russ.).Поряева ЕП, Евстафьева ВА. Искусственный интеллект в медицине. Вестник науки и образования. 2019;60 (6‑2):15–18.Poryaeva EP, Evstafieva VA. Artificial intelligence in medicine. Vestnik nauki i obrazovaniya. 2019;60(6‑2):15–18 (In Russ.).Rodríguez Corral JM, Civit‑Masot J, Luna‑Perejón F, Díaz‑Cano I, Morgado‑Estévez A, Domínguez‑Morales M. Energy efficiency in edge TPU vs. embedded GPU for computer‑aided medical imaging segmentation and classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024;127:107298. doi: 10.1016/j.engappai.2023.107298.Rodríguez Corral JM, Civit‑Masot J, Luna‑Perejón F, Díaz‑Cano I, Morgado‑Estévez A, Domínguez‑Morales M. Energy efficiency in edge TPU vs. embedded GPU for computer‑aided medical imaging segmentation and classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024;127:107298. doi: 10.1016/j.engappai.2023.107298.Melle WV. MYCIN: a knowledge‑based consultation program for infectious disease diagnosis. International Journal of Human‑computer Studies /International Journal of Man‑machine Studies. 1978;10:313–322.Melle WV. MYCIN: a knowledge‑based consultation program for infectious disease diagnosis. International Journal of Human‑computer Studies /International Journal of Man‑machine Studies. 1978;10:313–322.Wolfram DA. An appraisal of INTERNIST‑I. Artificial intelligence in medicine, 1995;7(2), 93–116. doi: 10.1016/0933‑3657(94)00028‑q.Wolfram DA. An appraisal of INTERNIST‑I. Artificial intelligence in medicine, 1995;7(2), 93–116. doi: 10.1016/0933‑3657(94)00028‑q.Dee CR. The development of the Medical Literature Analysis and Retrieval System (MEDLARS). Journal of the Medical Library Association: JMLA. 2007;95(4):416– 425. doi: 10.3163/1536‑5050.95.4.416.Dee CR. The development of the Medical Literature Analysis and Retrieval System (MEDLARS). Journal of the Medical Library Association: JMLA. 2007;95(4):416– 425. doi: 10.3163/1536‑5050.95.4.416.Lee K, Kim J. Artificial Intelligence Technology Trends and IBM Watson References in the Medical Field. Korean Medical Education Review. 2016;18(2):51–57. doi: 10.17496/KMER.2016.18.2.51.Lee K, Kim J. Artificial Intelligence Technology Trends and IBM Watson References in the Medical Field. Korean Medical Education Review. 2016;18(2):51–57. doi: 10.17496/KMER.2016.18.2.51.Tokatl, N, Bilmez Y, Göztepeli G, Güler M, Karan F, Altun H. MelanoTech: Development of a mobile application infrastructure for melanoma cancer diagnosis based on artificial intelligence technologies. 2024 8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP).2024;1:1–6. doi: 10.1109/IDAP64064.2024.10710812.Tokatl, N, Bilmez Y, Göztepeli G, Güler M, Karan F, Altun H. MelanoTech: Development of a mobile application infrastructure for melanoma cancer diagnosis based on artificial intelligence technologies. 2024 8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP).2024;1:1–6. doi: 10.1109/IDAP64064.2024.10710812.Patel RH, Foltz EA, Witkowski A, Ludzik J. Analysis of Artificial Intelligence‑Based Approaches Applied to Non‑Invasive Imaging for Early Detection of Melanoma: A Systematic Review. Cancers. 2023;15(19):4694. doi: 10.3390/cancers15194694.Patel RH, Foltz EA, Witkowski A, Ludzik J. Analysis of Artificial Intelligence‑Based Approaches Applied to Non‑Invasive Imaging for Early Detection of Melanoma: A Systematic Review. Cancers. 2023;15(19):4694. doi: 10.3390/cancers15194694.Marchetti MA, Cowen EA, Kurtansky NR, Weber J, Dauscher M, DeFazio J, Deng L, Dusza SW, Haliasos H, Halpern AC, Hosein S, Nazir ZH, Marghoob AA, Quigley EA, Salvador T, Rotemberg VM. Prospective validation of dermoscopy‑based opensource artificial intelligence for melanoma diagnosis (PROVE‑AI study). NPJ Digit Med. 2023 Jul 12;6(1):127. doi: 10.1038/s41746‑023‑00872‑1.Marchetti MA, Cowen EA, Kurtansky NR, Weber J, Dauscher M, DeFazio J, Deng L, Dusza SW, Haliasos H, Halpern AC, Hosein S, Nazir ZH, Marghoob AA, Quigley EA, Salvador T, Rotemberg VM. Prospective validation of dermoscopy‑based opensource artificial intelligence for melanoma diagnosis (PROVE‑AI study). NPJ Digit Med. 2023 Jul 12;6(1):127. doi: 10.1038/s41746‑023‑00872‑1.Weiss SM, Kulikowski CA, Safir A. A Model‑Based Consultation System for the Long‑Term Management of Glaucoma. IJCAI. 1977;5: 826–832.Weiss SM, Kulikowski CA, Safir A. A Model‑Based Consultation System for the Long‑Term Management of Glaucoma. IJCAI. 1977;5: 826–832.Мамедова СС, Каримова АИ, Галиева АФ, Мальханова МА, Полянкина СС, Кучумова АИ, Тарасова ЯЯ, Цюань ДУ, Клец ОВ, Гербутова ВН, Оленичев АВ, Ушакова ЭО, Миннихалилова АК. Роль искусственного интеллекта в современной офтальмологии. Офтальмологические ведомости. 2024;17(1):103–113. doi: 10.17816/OV625627.Mamedova SS, Karimova AI, Galieva AF, Malkhanova MA, Polyankina SS, Kuchumova AI, Tarasova YaYa, Tsuan DU, Klets OV, Gerbutova VN, Olenichev AV, Ushakova EO, Minnikhalilova AK. The role of artificial intelligence in modern ophthalmology. Ophthalmology Reports. 2024;17(1):103–113 (In Russ.). doi: 10.17816/OV625627.Нероев ВВ, Зайцева ОВ, Петров СЮ, Брагин АА. Применение искусственного интеллекта в офтальмологии: настоящее и будущее. Российский офтальмологический журнал. 2024;17(2):135–141. doi: 10.21516/2072‑0076‑2024‑17‑2‑135‑141.Neroev VV, Zaytseva OV, Petrov SYu, Bragin AA. Artificial intelligence in ophthalmology: the present and the future. Russian Ophthalmological Journal. 2024;17(2):135–141 (In Russ.). doi: 10.21516/2072‑0076‑2024‑17‑2‑135‑141.Anton N, Doroftei B, Curteanu S, Catãlin L, Ilie OD, Târcoveanu F, Bogdănici CM. Comprehensive Review on the Use of Artificial Intelligence in Ophthalmology and Future Research Directions. Diagnostics (Basel). 2022 Dec 29;13(1):100. doi: 10.3390/diagnostics13010100.Anton N, Doroftei B, Curteanu S, Catãlin L, Ilie OD, Târcoveanu F, Bogdănici CM. Comprehensive Review on the Use of Artificial Intelligence in Ophthalmology and Future Research Directions. Diagnostics (Basel). 2022 Dec 29;13(1):100. doi: 10.3390/diagnostics13010100.Дорофеев ДА, Полева РП, Витков АА, Асиновскова ИИ, Семенов ЕД. Диагностика и мониторинг глаукомы с помощью искусственного интеллекта. Современные технологии в офтальмологии. 2024;54(2):161.doi: 10.25276/2312‑4911‑2024‑2‑161‑162.Dorofeev DA, Poleva RP, Vitkov AA, Asinovskova II, Semenov ED. Diagnosis and monitoring of glaucoma using artificial intelligence. Мodern technologies in ophthalmology. 2024;54(2):161 (In Russ.). doi: 10.25276/2312‑4911‑2024‑2‑161‑162.Куроедов АВ, Остапенко ГА, Митрошина КВ, Мовсисян АБ. Современная диагностика глаукомы: нейросети и искусственный интеллект. Клиническая офтальмология. 2019;19(4):230–237. doi: 10.32364/2311‑7729‑2019‑19‑4‑230‑237.Kuroedov AV, Ostapenko GA, Mitroshina KV, Movsisyan AB. State of the art of glaucoma diagnosis: neural networks and artifi al intelligence. Clinical ophthalmology. 2019;19(4):230–237 (In Russ.). doi: 10.32364/2311‑7729‑2019‑19‑4‑230‑237.Мовсисян АБ, Куроедов АВ, Остапенко ГА, Подвигин СВ, Рачинский ЮА. Использование нейросетей и искусственного интеллекта как современного метода диагностики глаукомы. Современные технологии в офтальмологии. 2020;3:27–28. doi: 10.25276/2312‑4911‑2020‑3‑27‑28.Movsisyan AB, Kuroedov AV, Ostapenko GA, Podvigin SV, Rachinsky YuA. Using neural networks and artificial intelligence as a modern method for diagnosing glaucoma. Modern technologies in ophthalmology. 2020;3:27–28 (In Russ.). doi: 10.25276/2312‑4911‑2020‑3‑27‑28.Комаровских ЕН, Подтынных ЕВ. Результаты применения искусственных нейронных сетей для ранней диагностики глаукомы. Российский офтальмологический журнал. 2023;16(2):28–32.doi: 10.21516/2072‑0076‑2023‑16‑2‑28‑32.Komarovskikh EN, Podtynnykh EV. Using artificial neural networks for early diagnosis of glaucoma. Russian Ophthalmological Journal. 2023;16(2):28–32 (In Russ.). doi: 10.21516/2072‑0076‑2023‑16‑2‑28‑32.Дорофеев ДА, Казанова СЮ, Мовсисян АБ, Полева РП. Искусственный интеллект и нейросети в диагностике глаукомы. Национальный журнал Глаукома. 2023;22(1):115–128. doi: 10.53432/2078‑4104‑2023‑22‑1‑115‑128.Dorofeev DA, Kazanova SYu, Movsisyan AB, Poleva RP. Artificial intelligence and neural networks in the diagnosis of glaucoma. National Journal glaucoma. 2023;22(1):115–128 (In Russ.). doi: 10.53432/2078‑4104‑2023‑22‑1‑115‑128.Kunumpol P, Lerthirunvibul N, Phienphanich P, Munthuli A, Temahivong K, Tantisevi V, Manassakorn A, Chansangpetch S, Itthipanichpong R, Ratanawongphaibul K, Rojanapongpun P, Tantibundhit C. GlauCUTU: Time Until Perceived Virtual Reality Perimetry With Humphrey Field Analyzer Prediction‑Based Artificial Intelligence. IEEE Access. 2022;10:36949–36962.Kunumpol P, Lerthirunvibul N, Phienphanich P, Munthuli A, Temahivong K, Tantisevi V, Manassakorn A, Chansangpetch S, Itthipanichpong R, Ratanawongphaibul K, Rojanapongpun P, Tantibundhit C. GlauCUTU: Time Until Perceived Virtual Reality Perimetry With Humphrey Field Analyzer Prediction‑Based Artificial Intelligence. IEEE Access. 2022;10:36949–36962.Gunasekeran DV, Ting DSW, Tan GSW, Wong TY. Artificial intelligence for diabetic retinopathy screening, prediction and management. Curr Opin Ophthalmol. 2020 Sep;31(5):357–365. doi: 10.1097/ICU.0000000000000693.Gunasekeran DV, Ting DSW, Tan GSW, Wong TY. Artificial intelligence for diabetic retinopathy screening, prediction and management. Curr Opin Ophthalmol. 2020 Sep;31(5):357–365. doi: 10.1097/ICU.0000000000000693.Grzybowski A, Brona P, Lim G, Ruamviboonsuk P, Tan GSW, Abramoff M, Ting DSW. Artificial intelligence for diabetic retinopathy screening: a review. Eye (Lond). 2020 Mar;34(3):451–460. doi: 10.1038/s41433‑019‑0566‑0. Epub 2019 Sep 5. Erratum in: Eye (Lond). 2020 Mar;34(3):604. doi: 10.1038/s41433‑019‑0728‑0.Grzybowski A, Brona P, Lim G, Ruamviboonsuk P, Tan GSW, Abramoff M, Ting DSW. Artificial intelligence for diabetic retinopathy screening: a review. Eye (Lond). 2020 Mar;34(3):451–460. doi: 10.1038/s41433‑019‑0566‑0. Epub 2019 Sep 5. Erratum in: Eye (Lond). 2020 Mar;34(3):604. doi: 10.1038/s41433‑019‑0728‑0.Vilela, LFC, Cabral NO, Destefani AC, Destefani VC. Нarnessing the power of artificial intelligence for early detection and management of diabetic retinopathy, agerelated macular degeneration, and glaucoma: a narrative review of deep learning applications in ophthalmology. Revista Ibero‑Americana De Humanidades, Ciências E Educação, 2024;10(8):3311–3320. doi: 10.51891/rease.v10i8.15395.Vilela, LFC, Cabral NO, Destefani AC, Destefani VC. Нarnessing the power of artificial intelligence for early detection and management of diabetic retinopathy, agerelated macular degeneration, and glaucoma: a narrative review of deep learning applications in ophthalmology. Revista Ibero‑Americana De Humanidades, Ciências E Educação, 2024;10(8):3311–3320. doi: 10.51891/rease.v10i8.15395.Куликов АН, Малахова ЕЮ, Мальцев ДС. Искусственный интеллект и машинное обучение в диагностике центральной серозной хориоретинопатии на основании оптической когерентной томографии. Офтальмологические ведомости. 2019;12(1):13–20. doi: 10.17816/OV2019113‑20.Kulikov AN, Malahova EYu, Maltsev DS. Artificial intelligence and machine learning for optical coherence tomography‑based diagnosis in central serous chorioretinopathy. Ophthalmology Reports 2019;12(1):13–20 (In Russ.). doi: 10.17816/OV2019113‑20.Selvam A, Ong J, Bollepalli SC, Chhablani J, Vupparaboina KK, Driban M. Artificial Intelligence in Choroid Through Optical Coherence Tomography: A Comprehensive Review. 2023; Authorea Preprints.Selvam A, Ong J, Bollepalli SC, Chhablani J, Vupparaboina KK, Driban M. Artificial Intelligence in Choroid Through Optical Coherence Tomography: A Comprehensive Review. 2023; Authorea Preprints.Bhuiyan A, Wong TY, Ting DSW, Govindaiah A, Souied EH, Smith RT. Artificial Intelligence to Stratify Severity of Age‑Related Macular Degeneration (AMD) and Predict Risk of Progression to Late AMD. Transl Vis Sci Technol. 2020 Apr 24;9(2):25. doi: 10.1167/tvst.9.2.25.Bhuiyan A, Wong TY, Ting DSW, Govindaiah A, Souied EH, Smith RT. Artificial Intelligence to Stratify Severity of Age‑Related Macular Degeneration (AMD) and Predict Risk of Progression to Late AMD. Transl Vis Sci Technol. 2020 Apr 24;9(2):25. doi: 10.1167/tvst.9.2.25.Shah S, Slaney E, VerHage E, Chen J, Dias R, Abdelmalik B, Weaver A, Neu J. Application of Artifi al Intelligence in the Early Detection of Retinopathy of Prematurity: Review of the Literature. Neonatology. 2023;120(5):558–565. doi: 10.1159/000531441.Shah S, Slaney E, VerHage E, Chen J, Dias R, Abdelmalik B, Weaver A, Neu J. Application of Artifi al Intelligence in the Early Detection of Retinopathy of Prematurity: Review of the Literature. Neonatology. 2023;120(5):558–565. doi: 10.1159/000531441.Малюгин БЭ, Сахнов СН, Аксенова ЛЕ, Мясникова ВВ. Применение искусственного интеллекта в диагностике и хирургии кератоконуса: систематический обзор. Офтальмохирургия. 2022;1:77–96. doi: 10.25276/02354160‑2022‑1‑77‑96Malyugin BE, Sakhnov SN, Axenova LE, Myasnikova VV. Application of artificial intelligence in diagnostics and surgery of keratoconus: a systematic overview. Fyodorov Journal of Ophthalmic Surgery. 2022;1:77–96 (In Russ.). doi: 10.25276/02354160‑2022‑1‑77‑96Шухаев СВ, Мордовцева ЕА, Пустозеров ЕА, Кудлахмедов ШШ. Применение сверточных нейронных сетей для определения эндотелиальной дистрофии Фукса. Офтальмохирургия. 2022;4S:70–76. doi: 10.25276/0235‑41602022‑4S‑70‑76.Shukhaev SV, Mordovtseva EA, Pustozerov EA, Kudlakhmedov SS. Application of convolutional neural networks to define Fuchs endothelial dystrophy. Fyodorov Journal of Ophthalmic Surgery. 2022;4S:70–76 (In Russ.). doi: 10.25276/0235‑41602022‑4S‑70‑76.Carmona González D, Palomino Bautista C. Accuracy of a new intraocular lens power calculation method based on artifi al intelligence. Eye (Lond). 2021 Feb;35(2): 517–522. doi: 10.1038/s41433‑020‑0883‑3.Carmona González D, Palomino Bautista C. Accuracy of a new intraocular lens power calculation method based on artifi al intelligence. Eye (Lond). 2021 Feb;35(2): 517–522. doi: 10.1038/s41433‑020‑0883‑3.Сахнов СН, Аксенов КД, Аксенова ЛЕ, Вронская ВВ, Марцинкевич АО, Мясникова ВВ. Разработка модели скрининга катаракты с использованием открытого набора данных и алгоритмов глубокого машинного обучения. Офтальмохирургия. 2022;4S:13–20. doi: 10.25276/0235‑4160‑2022‑4S‑13‑20.Sakhnov SN, Axenov KD, Axenova LE, Vronskaya VV, Martsinkevich AO, Myasnikova VV. Development of a cataract screening model using an open dataset and deep machine learning algorithms. Fyodorov Journal of Ophthalmic Surgery. 2022;4S:13–20 (In Russ.). doi: 10.25276/0235‑4160‑2022‑4S‑13‑20.Казачанская МЮ, Гордиенко ПР, Гончаров ИО, Шрайнер БА. Разработка мобильного приложения компьютерного зрения для помощи слабовидящим. Цифровая трансформация и искусственный интеллект в образовании. 2021:141–145.Kazachanskaya MYu, Gordienko PR, Goncharov IO, Shreiner BA. Evelopment of a Mobile Computer Vision Application to Help the Visually Impaired. Digital transformation and artificial intelligence in education. 2021:141–145 (In Russ.).Khan R, Surya J, Roy M, Swathi Priya, MN, Mohan S, Raman S, Raman A, Vyas A, Raman R. Use of artificial intelligence algorithms to predict systemic diseases from retinal images. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2023;13(5):e1506.Khan R, Surya J, Roy M, Swathi Priya, MN, Mohan S, Raman S, Raman A, Vyas A, Raman R. Use of artificial intelligence algorithms to predict systemic diseases from retinal images. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2023;13(5):e1506.Omar MO, Abad Ali, MJ, Qabillie SE, Haji AI, Takriti MB, Atif AH, Rangraze I. Beyond Vision: Potential Role of AI‑enabled Ocular Scans in the Prediction of Aging and Systemic Disorders. Siriraj Medical Journal. 2024;76(2):106–115. doi: 10.33192/smj.v76i2.266303.Omar MO, Abad Ali, MJ, Qabillie SE, Haji AI, Takriti MB, Atif AH, Rangraze I. Beyond Vision: Potential Role of AI‑enabled Ocular Scans in the Prediction of Aging and Systemic Disorders. Siriraj Medical Journal. 2024;76(2):106–115. doi: 10.33192/smj.v76i2.266303.Чупров АД, Болодурина ИП, Лосицкий АО, Жигалов АЮ. Организация диспансерного наблюдения пациентов с патологией макулярной области сетчатки с использованием систем искусственного интеллекта. Digital Diagnostics. 2024;5(1):75–84. doi: 10.17816/DD623956.Chuprov AD, Bolodurina IP, Lositskiy AO, Zhigalov AYu. Organizing follow‑up care for patients with macular retinal pathologies using artificial intelligence systems. Digital Diagnostics. 2024;5(1):75–84 (In Russ.). doi: 10.17816/DD623956.Farahat Z, Zrira N, Souissi N, Bennani Y, Bencherif S, Benamar S, Belmekki M, Ngote MN, Megdiche K. Diabetic retinopathy screening through artificial intelligence algorithms: A systematic review. Surv Ophthalmol. 2024 Sep‑Oct;69(5):707–721. doi: 10.1016/j.survophthal.2024.05.008.Farahat Z, Zrira N, Souissi N, Bennani Y, Bencherif S, Benamar S, Belmekki M, Ngote MN, Megdiche K. Diabetic retinopathy screening through artificial intelligence algorithms: A systematic review. Surv Ophthalmol. 2024 Sep‑Oct;69(5):707–721. doi: 10.1016/j.survophthal.2024.05.008.Peris‑Martínez C, Shaha A, Clarida W, Amelon R, Hernáez‑Ortega MC, Navea A, Morales‑Olivas J, Dolz‑Marco R, Pérez‑Jordá P, Verbraak F, Heijden AAV. Use in clinical practice of an automated screening method of diabetic retinopathy that can be derived using a diagnostic artifi al intelligence system. Arch Soc Esp Oftalmol (Engl. Ed). 2021 Mar;96(3):117–126. English, Spanish. doi: 10.1016/j.oftal.2020.08.007.Peris‑Martínez C, Shaha A, Clarida W, Amelon R, Hernáez‑Ortega MC, Navea A, Morales‑Olivas J, Dolz‑Marco R, Pérez‑Jordá P, Verbraak F, Heijden AAV. Use in clinical practice of an automated screening method of diabetic retinopathy that can be derived using a diagnostic artifi al intelligence system. Arch Soc Esp Oftalmol (Engl. Ed). 2021 Mar;96(3):117–126. English, Spanish. doi: 10.1016/j.oftal.2020.08.007.Vought R, Vought V, Shah M, Szirth B, Bhagat N. EyeArt artificial intelligence analysis of diabetic retinopathy in retinal screening events. Int Ophthalmol. 2023 Dec; 43(12):4851–4859. doi: 10.1007/s10792‑023‑02887‑9.Vought R, Vought V, Shah M, Szirth B, Bhagat N. EyeArt artificial intelligence analysis of diabetic retinopathy in retinal screening events. Int Ophthalmol. 2023 Dec; 43(12):4851–4859. doi: 10.1007/s10792‑023‑02887‑9.Регистрационное удостоверение на медицинское изделие РЗН 2024/23001. Программное обеспечение для работы с цифровыми медицинскими изображениями при диагностике офтальмологических патологий путем анализа фотографий глазного дна и сканов структурной ОКТ Retina.AI по ТУ 58.29.32‑001‑60003594‑2022. М.: Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения (Росздравнадзор), 2024. https://nevacert.ru/reestry/med-reestr/rzn-202423001-77069 (дата обращения: 07.01.2025).Registration certificate for a medical device RZN 2024/23001. Software for working with digital medical images in the diagnosis of ophthalmological pathologies by analyzing photographs of the fundus and scans of structural OCT Retina.AI according to TU 58.29.32‑001‑60003594‑2022. Moscow: Federal Service for Surveillance in Healthcare (Roszdravnadzor), 2024. URL: https://nevacert.ru/reestry/med-reestr/rzn-202423001-77069 (accessed: 07.01.2025).Каталевская ЕА, Сизов АЮ, Тюриков МИ, Владимирова ЮВ. Алгоритмы искусственного интеллекта для диагностики признаков диабетической ретинопатии, диабетического макулярного отека, возрастной макулярной дегенерации, аномалий витреомакулярного интерфейса. Офтальмохирургия. 2022;4S:58–69. doi: 10.25276/0235‑41602022‑4S‑58‑69.Katalevskaya EA, Sizov AYu, Tyurikov MI, Vladimirova YuV. Artifi al intelligence algorithms for the diagnosis of signs of diabetic retinopathy, diabetic macular edema, age‑related macular degeneration, vitreomacular interface abnormalities. Fyodorov Journal of Ophthalmic Surgery. 2022;4S:58–69 (In Russ.). doi: 10.25276/0235‑41602022‑4S‑58‑69.Нероев ВВ, Брагин АА, Зайцева ОВ. Диагностика патологий сетчатки по снимкам оптической когерентной томографии с использованием инструментов искусственного интеллекта. Российский офтальмологический журнал. 2023;16(3):47–53.doi: 10.21516/2072‑0076‑2023‑163‑47‑53.Neroev VV, Bragin AA, Zaytseva OV. Diagnostics of retinal pathologies by optical coherence tomography images using artificial intelligence tools. Russian Ophthalmological Journal. 2023;16(3):47–53 (In Russ.). doi: 10.21516/2072‑0076‑2023‑163‑47‑53.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.