В апреле 2025 года было продемонстрировано, что использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений сетчатки в клиниках общей практики позволяет выявлять пациентов с высоким риском инфаркта и инсульта. Результаты исследования, опубликованные в npj Digital Medicine, подтвердили эффективность данного подхода в реальных клинических условиях.
Интеграция ИИ-анализа глазного дна в первичное звено
Технология на основе ИИ представляет собой быстрый неинвазивный метод оценки сердечно-сосудистого риска (ССР) путем анализа ретинальных сосудов. Система адаптирована для внедрения в кабинеты общей врачебной практики (GP), что делает скрининг ССР более доступным и рутинным.
Уэньи Ху (Wenyi Hu), первый автор исследования, отметила: простота использования ретинальной камеры и высокая степень принятия метода врачами и пациентами свидетельствуют о возможности его интеграции в клинический workflow для скрининга пациентов до их приема у терапевта. Она добавила, что требуется дальнейшая доработка для повышения точности, особенно у мужчин старше 60 лет.
Дизайн и методология исследования
Работа была выполнена Уэньи Ху в рамках ее докторской диссертации в Мельбурнском университете (University of Melbourne) в команде Ophthalmic Epidemiology Центра исследований глаза Австралии (Centre for Eye Research Australia, CERA) под руководством доцента Лизу Чжуотин Чжу (Lisa Zhuoting Zhu).
Ключевые параметры исследования:
361 участник в возрасте 45–70 лет из двух клиник общей практики.
Все участники прошли недавнюю оценку сердечно-сосудистого риска (например, измерение артериального давления или уровня холестерина).
Каждому выполнена ретинальная сканирование с помощью настольной камеры.
ИИ-система в реальном времени формировала отчет о сердечно-сосудистом риске на основе изображений глазного дна.
Для валидации метода результаты сравнивались с картой риска сердечно-сосудистых заболеваний Всемирной организации здравоохранения (WHO), которая учитывает возраст, пол, артериальное давление, холестерин, статус курения и наличие сахарного диабета.
Основные результаты
67,4% оценок риска на основе ИИ совпали с оценками WHO.
17,1% рисков были завышены, 19,5% — занижены.
Оба подхода показали схожую прогностическую точность при валидации на данных более 27 500 записей из UK Biobank.
93,9% успешных сканирований, большинство изображений пригодны для градации риска.
Высокий уровень удовлетворенности: 92,5% среди пациентов, 87,5% среди врачей общей практики.
Клинические перспективы
Доктор Малкольм Кларк (Malcolm Clark), врач общей практики из Камберуэлла и соавтор исследования, подчеркнул потенциал ретинального сканирования для повышения охвата сердечно-сосудистого скрининга по всей Австралии. По его словам, в будущем пациенты могли бы получать SMS-напоминание о необходимости пройти сканирование глаз, после чего отчет о риске направлялся бы их врачу для возможного назначения дополнительных тестов. Он добавил, что это могло бы стать частью регулярных медицинских осмотров, подобно скринингу шейки матки или анализу кала на скрытую кровь.
Более широкое применение и влияние на общественное здравоохранение
Доцент Чжу отметила широкие перспективы этой ИИ-технологии в общественном здравоохранении. По ее словам, разрабатывается будущая модель, которая сможет обеспечить недорогой, масштабируемый и равноправный сердечно-сосудистый скрининг для всех, включая жителей отдаленных и недостаточно обслуживаемых сообществ. Профессор Чжу также указала, что ИИ-анализ сетчатки может предоставлять информацию и о других системных заболеваниях, таких как патологии головного мозга и почек, выступая в качестве мультизадачного профилактического скринингового инструмента.
Источник: Wenyi Hu et al, Real-world feasibility, accuracy and acceptability of automated retinal photography and AI-based cardiovascular disease risk assessment in Australian primary care settings: a pragmatic trial, npj Digital Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41746-025-01436-1