Искусственный интеллект в детской офтальмологии

Цель обзора: Несмотря на впечатляющие результаты недавнего применения искусственного интеллекта в офтальмологии в целом, в решении задач детской офтальмологии с помощью аналогичных методов достигнут сравнительно меньший прогресс. В статье рассматриваются особые потребности детей и возможности искусственного интеллекта для решения связанных с ними задач, обобщаются последние примеры его применения в детской офтальмологии и обсуждаются перспективы развития этого направления.

Последние данные: Наиболее значительный прогресс достигнут в автоматизированном выявлении ретинопатии недоношенных: его результаты сопоставимы с результатами экспертной оценки. Методы машинного обучения также применялись для классификации катаракты у детей, прогнозирования послеоперационных осложнений после хирургии катаракты, выявления косоглазия и аномалий рефракции, прогнозирования развития высокой миопии и диагностики нарушений чтения. Кроме того, с помощью машинного обучения изучали развитие зрения, сегментировали сосуды на снимках глазного дна у детей и синтезировали офтальмологические изображения.

Выводы: Применение искусственного интеллекта может существенно улучшить оказание медицинской помощи за счёт оптимизации выявления и оценки тяжести заболеваний, расширения доступности помощи, содействия научным открытиям и повышения эффективности клинической работы. До применения у пациентов эти методы должны в клинических исследованиях продемонстрировать результаты не хуже, чем у врачей. Широкое использование закрытых наборов данных и программных реализаций затрудняет прямое сравнение методов и снижает воспроизводимость результатов. Открытый доступ к наборам данных и программному обеспечению мог бы смягчить эти проблемы и способствовать дальнейшему применению искусственного интеллекта в детской офтальмологии.