Реальная эффективность диагностической системы ИИ IDx-DR при выявлении диабетической ретинопатии и её основных помех

Почему этот новый тест для глаз важен

Для людей с диабетом потеря зрения из‑за повреждения глаза может развиваться незаметно и необратимо. Регулярные осмотры глаз предотвращают многие случаи слепоты, но офтальмологов недостаточно, чтобы обследовать всех так часто, как нужно. В этом исследовании оценивали полностью автоматизированную систему искусственного интеллекта (ИИ) под названием IDx-DR, чтобы понять, насколько хорошо она выявляет диабетическое поражение глаз в повседневной клинической практике и какие реальные препятствия ещё остаются.

Растущая потребность в быстрых обследованиях

Диабет становится всё более распространённым во всём мире, и примерно у каждого третьего человека с диабетом развивается повреждение светочувствительной ткани на задней стенке глаза — диабетическая ретинопатия. Если обнаружить его на ранней стадии, можно лечением существенно снизить риск слепоты. Проблема в том, что скрининг миллионов людей требует времени, подготовки и дорогостоящего оборудования. IDx-DR призван снизить эту нагрузку: медсёстры или обученные ассистенты делают фотографии сетчатки специальной камерой, затем изображения отправляются в облачный сервис, который автоматически классифицирует глаз как без поражения, с лёгкой, умеренной или тяжёлой формой заболевания, без участия офтальмолога на месте.

Испытание системы ИИ в реальной практике

Исследователи оценивали IDx-DR у 875 пациентов с диабетом, лечившихся в специализированной клинике в Германии. Группа была широкой: от детей в возрасте 8 лет до взрослых 92 лет, включены оба основных типа диабета. Для каждого пациента ассистенты сделали четыре фотографии сетчатки в затемнённой комнате, без применения капель для расширения зрачков, чтобы имитировать типичный визит в первичное звено. Система ИИ проанализировала эти изображения и выдала единый диагноз на пациента, основываясь на более поражённом глазе. Все пациенты также прошли полноценный офтальмологический осмотр с мидриатическими каплями, который использовали как эталон для сравнения, а хранимые фотографии позже оценивали офтальмологи, не знавшие результатов ИИ.

Насколько хорошо ИИ распознал заболевание?

Когда имелись фотографии хорошего качества, ИИ показал особенно хорошие результаты в отношении самых опасных случаев. Для тяжёлой диабетической ретинопатии его чувствительность — доля действительно поражённых пациентов, которых он правильно отметил — составляла около 94%, а специфичность — частота правильного подтверждения отсутствия тяжёлого поражения — примерно 90%. Более чем у половины пациентов с анализируемыми изображениями четырёхуровневая градация ИИ точно совпала с результатом офтальмологического осмотра с расширением зрачков. В случаях расхождений система, как правило, проявляла осторожность: она чаще оценила состояние как более тяжёлое, чем оно было на самом деле, чем пропускала серьёзные проблемы. Недооценка тяжести, которая могла бы отсрочить необходимое лечение, происходила менее чем у 5% пациентов с пригодными изображениями и очень редко — у тех, у кого действительно была тяжёлая форма заболевания.

Скрытые препятствия: получение пригодных снимков

Главная слабая сторона заключалась не в принятии решений ИИ, а в практической стороне — в получении изображений, которые он мог бы проанализировать. Примерно у одного из десяти пациентов персоналу не удавалось сделать снимок сетчатки вовсе, а примерно у одного из четырёх ИИ счёл изображения слишком плохими для анализа. Исследование изучало причины. Ключевым фактором оказались маленькие зрачки: у пациентов с диаметром зрачка менее 3 мм годных изображений было значительно меньше. Пожилой возраст, помутнение хрусталика (катаракта), существующий диабетический отёк сетчатки и низкая острота зрения также осложняли фотографирование и анализ. Даже человек, делающий снимки, имел значение: с тренировкой и опытом доля непригодных изображений резко снижалась, а время на пациента сокращалось, но после длительного перерыва навыки снова ухудшались.

Что это означает для будущей помощи при заболеваниях глаз

Для широкой аудитории главный вывод таков: автономный ИИ может безопасно помогать выявлять людей с продвинутым диабетическим поражением сетчатки, особенно там, где мало офтальмологов. Однако его полезность сильно зависит от качества снимков ретины, которые труднее получить у пожилых пациентов, у тех, у кого маленькие зрачки или катаракта, а также в условиях нехватки времени и персонала. Исследование указывает, что улучшенные протоколы съёмки, тщательная подготовка персонала и, возможно, избирательное применение капель для расширения зрачка могут значительно повысить реальную эффективность системы. На данный момент IDx-DR выглядит многообещающим инструментом триажа — чтобы приоритизировать тех, кто быстрее должен попасть к специалисту по глазам, а не как полная замена человеческим осмотрам.

Цитирование: Hunfeld, E., Tayar, A., Paul, S. et al. Real-world performance of the AI diagnostic system IDx-DR in the diagnosis of diabetic retinopathy and its main confounders. Sci Rep 16, 4349 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36970-9

Ключевые слова: диабетическая ретинопатия, искусственный интеллект, ретинальная визуализация, медицинский скрининг, зрение