ophthalmologyОфтальмологияOphthalmology in Russia1816-50952500-0845Ophthalmology10.18008/1816-5095-2026-1-199-206ophthalmology-2893Research ArticleРАБОТЫ МОЛОДЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙARTICLES BY YOUNG AUTHORSИспользование искусственного интеллекта в офтальмологической практикеThe use of Artificial Intelligence in Ophthalmological Practicehttps://orcid.org/0009-0006-3460-6459ЧебеноваА. М.ChebenovaA. M.

Чебенова Айгуль Маратовна –студентка

Московский просп., 15, Чебоксары, 428015

Chebenova Aigul M., student

Moskovsky ave., 15, Cheboksary, 428015

https://orcid.org/0009-0004-5935-2470ЯлаковаД. И.YalakovaD. I.

Ялакова Диляра Ильгизеровна – студентка 

Московский просп., 15, Чебоксары, 428015

Yalakova Dilyara I., student

Moskovsky ave., 15, Cheboksary, 428015

https://orcid.org/0000-0002-3065-2398КорсаковаН. B.KorsakovaN. V.

Корсакова Надежда Витальевна – доктор медицинских наук, профессор кафедры офтальмологии и отоларингологии 

Московский просп., 15, Чебоксары, 428015

Korsakova Nadezhda V., MD, Professor of the Ophthalmology and Otolaryngology Department 

Moskovsky ave., 15, Cheboksary, 428015

ФГБОУ ВО «Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова» Министерства науки и высшего образования Российской ФедерацииРоссияI.N. Ulianov Chuvash State UniversityRussian Federation202629032026231199206Copyright © Чебенова А.М., Ялакова Д.И., Корсакова Н.B., 20262026Чебенова А.М., Ялакова Д.И., Корсакова Н.B.Chebenova A.M., Yalakova D.I., Korsakova N.V.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/2893

В статье рассматриваются современное состояние и перспективы использования искусственного интеллекта (ИИ) в офтальмологической практике. Описаны основные направления применения ИИ, включая автоматизированную диагностику заболеваний глаз, персонализированное лечение, прогнозирование течения болезней и поддержку хирургических вмешательств. Приведен анализ существующих подходов и технологий, таких как глубокое обучение и компьютерное зрение, которые применяются для анализа медицинских изображений и данных. Особое внимание уделено вопросам стандартизации данных, безопасности и этическим аспектам внедрения ИИ в клиническую практику. Подчеркивается важность сотрудничества между специалистами разных областей для эффективного внедрения инновационных технологий и улучшения качества медицинской помощи.

The article discusses the current state and prospects for the use of artificial intelligence (AI) in ophthalmological practice. The main areas of AI application are described, including automated diagnostics of eye diseases, personalized treatment, prognosis of the course of diseases and support of surgical interventions. An analysis of the existing approaches and technologies, such as deep learning and computer vision, which are used to analyze medical images and data, is provided. Particular attention is paid to data standardization, safety and ethical aspects of introducing AI into clinical practice. The importance of cooperation between specialists in different fields for the effective implementation of innovative technologies and improving the quality of medical care is emphasized.

искусственный интеллектофтальмологияавтоматизированная диагностикапрогнозирование заболеванийглубокое обучениемедицинская визуализацияartificial intelligenceophthalmologyautomated diagnosisdisease predictiondeep learningmedical imagingReferencesКурышева НИ, Родионова ОЕ, Померанцев АЛ, Шарова ГА. Применение методов искусственного интеллекта при глаукоме. Часть 2. Нейросети и машинное обучение в мониторинге и лечении глаукомы. Вестник офтальмологии. 2024;140(4):80–85. doi: 10.17116/oftalma202414004180Kurysheva NI, Rodionova OYe, Pomerantsev AL, Sharova GA. Application of artificial intelligence in glaucoma. Part 2: neural networks and machine learning in monitoring and treatment of glaucoma. Annals of Ophthalmology. 2024;140(4):80– 85 (In Russ.). doi: 10.17116/oftalma202414004180Лебедев ДС, Журавлева НИ. Технологии искусственного интеллекта в хирургии глаза. Российский журнал биомедицинской инженерии. 2021;20(10): 789–795.Lebedev DS, Zhuravleva NI. Artificial intelligence technologies in eye surgery. Russian Journal of Biomedical Engineering. 2021;20(10):789–795 (In Russ.).Шереметьев ЛД, Костина ЕЮ. Современные подходы к использованию ИИ в диагностике глаукомы. Вопросы здравоохранения. 2020;18(3):128–134.Sheremetyev LD, Kostina EYu. Modern approaches to the use of artificial intelligence in glaucoma diagnosis. Health issues. 2020;18(3):128–134 (In Russ.).Сидоров ПВ, Смирнов КК. Примеры использования ИИ в офтальмологии: опыт российских клиник. Медицинская техника. 2020;35(12):56–60.Sidorov PV, Smirnov KK. Examples of using artificial intelligence in ophthalmology: experience of Russian clinics. Medical equipment. 2020;35(12):56–60 (In Russ.).Кравцов ГН, Захарова ЕП. ИИ в поддержке клинических решений: перспективы в офтальмологии. Инновационная медицина. 2022;11:17–24.Kravtsov GN, Zakharova EP. AI in clinical decision support: prospects in ophthalmology. Innovative medicine. 2022;11:17–24 (In Russ.).Куликова ТА, Чесноков АЛ. Роль ИИ в управлении хроническими заболеваниями глаз. Практическая медицина. 2020;25(16):67–72.Kulikova TA, Chesnokov AL. The role of AI in management of chronic eye diseases. Practical medicine. 2020;25(16):67–72 (In Russ.).Герасименко НЕ, Фролов КА. Машинное обучение в обработке данных оптической когерентной томографии. Нейрокомпьютерные разработки и применение. 2021;21:43–49.Gerasimenko NE, Frolov KA. Machine learning in processing optical coherence tomography data. Neurocomputer development and application. 2021;21:43–49 (In Russ.).Давыдов ВС, Мартынюк ЕА. Искусственный интеллект в персонализированной терапии глазных болезней. Научные труды Института информационных технологий. 2022;22:58–63.Davydov VS, Martynyuk EA. Artificial intelligence in personalized therapy of eye diseases. Scientific papers of the Institute of Information Technology. 2022;22:58– 63 (In Russ.).Никитин ЮГ, Панков АФ. Использование ИИ для ранней диагностики возрастной макулодистрофии. Актуальные проблемы офтальмологии. 2022;19(14): 45–51.Nikitin YG, Pankov AF. Use of AI for early diagnosis of age-related macular degeneration. Current problems of ophthalmology. 2022;19(14):45–51 (In Russ.).Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, Venugopalan S, Widner K, Madams T, Cuadros J, Kim R, Raman R, Nelson PC, Mega JL, Webster DR. Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA. 2022;316(22):2402– 2410. doi:10.1001/jama.2016.17216.Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, Venugopalan S, Widner K, Madams T, Cuadros J, Kim R, Raman R, Nelson PC, Mega JL, Webster DR. Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA. 2022;316(22):2402– 2410. doi:10.1001/jama.2016.17216.Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologistlevel classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2023;542:115– 118. doi: 10.1038/nature21056.Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologistlevel classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2023;542:115– 118. doi: 10.1038/nature21056.Yim J, Lee S, Kim D, Park K. The role of artificial intelligence in the management of eye diseases: a review of the literature. Ophthalmic Res. 2020;63(1):1–9. doi: 10.1159/000502987.Yim J, Lee S, Kim D, Park K. The role of artificial intelligence in the management of eye diseases: a review of the literature. Ophthalmic Res. 2020;63(1):1–9. doi: 10.1159/000502987.Abramoff MD, Lavin PT, Birch M, Shah N, Folk JC. Improved automated detection of diabetic retinopathy in a large population of patients with diabetes. JAMA Ophthalmol. 2021;134(5):530–536. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2021.0530.Abramoff MD, Lavin PT, Birch M, Shah N, Folk JC. Improved automated detection of diabetic retinopathy in a large population of patients with diabetes. JAMA Ophthalmol. 2021;134(5):530–536. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2021.0530.Ting DSW, Pasquale LR, Peng L, Campbell JP, Lee AY, Schmetтерer L, Keane PA, Wong TY. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology. Br J Ophthalmol. 2021;103(2):167–175. doi: 10.1136/bjophthalmol-2018-313173.Ting DSW, Pasquale LR, Peng L, Campbell JP, Lee AY, Schmetтерer L, Keane PA, Wong TY. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology. Br J Ophthalmol. 2021;103(2):167–175. doi: 10.1136/bjophthalmol-2018-313173.Chen P, Zhang S, Xu J, Liu X, Wang Y. Artificial intelligence in ophthalmology: current applications and future directions. Curr Opin Ophthalmol. 2020;31(3):187– 192. doi: 10.1097/ICU.0000000000000668.Chen P, Zhang S, Xu J, Liu X, Wang Y. Artificial intelligence in ophthalmology: current applications and future directions. Curr Opin Ophthalmol. 2020;31(3):187– 192. doi: 10.1097/ICU.0000000000000668.Lee CS, Lee AY, Baughman DM. Deep learning in ophthalmology: a review of the current state of the art and future directions. Ophthalmology. 2024;127(1):4–12. doi: 10.1016/j.ophtha.2023.07.002.Lee CS, Lee AY, Baughman DM. Deep learning in ophthalmology: a review of the current state of the art and future directions. Ophthalmology. 2024;127(1):4–12. doi: 10.1016/j.ophtha.2023.07.002.Миронов АВ, Громова ОМ. Практическое применение ИИ в анализе изображений глазного дна. Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2021;15:32–37.Mironov AV, Gromova OM. Practical application of artificial intelligence in retinal fundus image analysis. Journal of scientific publications of graduate students and doctoral students. 2021;15:32–37 (In Russ.).

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