Насколько быстро на самом деле прогрессирует ИИ, и что это значит для пациентов с глаукомой и исследователей?

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы развивается с головокружительной скоростью. Новые модели ИИ теперь выполняют задачи, которые еще недавно казались делом многих лет, и эти прорывы отражаются в бенчмарках, продуктах и научных открытиях во многих областях – включая офтальмологию. В этой статье рассматриваются конкретные показатели прогресса ИИ и объясняется, что они означают для лечения и исследований глаукомы. Мы приводим реальные примеры инструментов ИИ, уже помогающих пациентам, подводим итоги новых разработок, находящихся на горизонте (от клинических испытаний до инноваций ближайшего будущего), и предлагаем вопросы, которые пациенты и исследователи могут задать сегодня, чтобы подготовиться к завтрашним достижениям.

Как измеряется прогресс ИИ (и насколько быстро он растет)?

Исследователи измеряют прогресс ИИ по его производительности в сложных задачах (бенчмарках) и отслеживая улучшения в дизайне моделей, данных и вычислительной мощности. За последние несколько лет все три этих фактора резко выросли. Например, один анализ показал, что «граница» возможностей ИИ резко ускорилась примерно в 2024 году – примерно удвоив темпы улучшения по сравнению с предыдущими годами (epoch.ai) (epoch.ai). Проще говоря, системы ИИ теперь могут решать проблемы почти вдвое быстрее или так же хорошо, как всего пару лет назад.

Почему это происходит? С 2010 года вычислительная мощность, используемая для обучения ведущих моделей ИИ, примерно удваивалась каждые шесть месяцев (medium.com), что приводило к росту вычислительной мощности в 4–5 раз в год. Наборы обучающих данных (такие как текст или изображения) также резко увеличивались – примерно утраиваясь в размере каждый год (medium.com). В то же время размеры моделей (количество параметров) удваивались ежегодно. Эти три тенденции – огромные вычислительные мощности, огромные данные, огромные модели – объединяются, создавая то, что некоторые называют «триединством» быстрого масштабирования ИИ (medium.com).

Результат заключается в том, что возможности часто развиваются скачкообразно. Современные модели ИИ, которые еще пару лет назад с трудом справлялись с базовыми задачами рассуждения, теперь решают сложные математические проблемы, генерируют реалистичные изображения по запросу и даже ведут свободно разговоры на медицинские темы. Например, большие языковые модели (БЯМ), такие как серия GPT от OpenAI, показали внезапные скачки в возможностях при достижении определенных порогов размера (medium.com). Каждое новое поколение (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5 и т.д.) превосходило предыдущее по широкому спектру бенчмарков. Специализированные системы для задач зрения (изображений) также значительно продвинулись, и диффузионные модели и нейронные сети теперь производят реалистичные изображения или обнаруживают тонкие паттерны с беспрецедентной точностью. Короче говоря, темпы улучшения не являются медленным линейным ростом – они ускоряются как в абсолютных показателях, так и в реальном влиянии (epoch.ai) (medium.com).

Ключевой вывод: Прогресс ИИ является конкретным и измеримым, и за последние 2–3 года производительность по стандартным бенчмаркам и практическим задачам почти удвоилась. Это означает, что новые инструменты, которые еще десять лет назад были научной фантастикой, появляются быстрее, чем многие ожидают.

ИИ в лечении глаукомы сегодня

Глаукома является одной из основных причин необратимой потери зрения во всем мире, и становится все более очевидным, что ИИ может помочь нам обнаруживать и контролировать ее. Некоторые инструменты на основе ИИ уже внедряются в практику или близки к этому:

• Фотография глазного дна (сетчатки) с ИИ: Смартфоны и портативные камеры, оснащенные программным обеспечением ИИ, могут использоваться для скрининга глаукомы. Например, клиническое исследование 2023 года использовало смартфонную фундус-камеру (называемую PMC+5) со встроенной автономной моделью ИИ (Medios AI-Glaucoma) и обнаружило, что она достигла 93,7% чувствительности и 85,6% специфичности для обнаружения глаукомы, требующей направления к специалисту (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). В этом исследовании ИИ правильно идентифицировал 94% истинных случаев глаукомы, которые он видел, по сравнению с лишь 60% у специалистов по глаукоме, рассматривающих те же изображения. Это говорит о том, что даже смартфонная камера с умеренной мощностью и ИИ может замечательно хорошо справляться с выявлением ранней глаукомы (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Анализ поля зрения с помощью ИИ: Еще одним примером на основе смартфона является iGlaucoma, приложение, которое анализирует данные теста поля зрения (графики Humphrey Field Analyzer) с использованием глубокого обучения. В крупном исследовании, опубликованном в npj Digital Medicine, система iGlaucoma оценила поля зрения тысяч пациентов и достигла площади под кривой (AUC) 0,966 для обнаружения глаукомы (с 95,4% чувствительностью и 87,3% специфичностью) (www.nature.com). Проще говоря, этот ИИ мог брать результаты стандартного теста поля зрения на глаукому и выявлять глаукому почти так же хорошо, как эксперты, помогая обнаружить заболевание, которое могло быть пропущено. Он работает через приложение для смартфона и облачную обработку, делая анализ глаукомы более доступным.

• Доказательства клинических испытаний в первичной медико-санитарной помощи: В 2025 году исследователи сообщили о проспективном исследовании («реальном» исследовании) системы скрининга сетчатки на основе ИИ в кабинетах врачей общей практики (ВОП) в Австралии (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Здесь у пациентов старше 50 лет, посещающих ВОП, были сделаны немидриатические фотографии глазного дна автоматической камерой, которые затем были проанализированы алгоритмом ИИ на предмет риска глаукомы. Система ИИ достигла AUROC 0,80 (хороший показатель общей точности) с 65% чувствительностью и 94,6% специфичностью (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). На практике это означало, что из 161 пациента, у которых была глаукома, но которые об этом не знали, ИИ правильно отметил 18 как нуждающихся в консультации специалиста (11%). Пациенты и персонал клиники сочли систему приемлемой. Хотя чувствительность можно улучшить, исследование показало, что скрининг с помощью ИИ работает в масштабе в условиях первичной медико-санитарной помощи (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Предстоящие инструменты скрининга и одобрения: Одна британская компания, iHealthScreen, даже запатентовала инструмент скрининга глаукомы на основе ИИ (называемый iPredict-Glaucoma), который анализирует стандартные цветные изображения глазного дна. Согласно их заявлению, ИИ генерирует отчет менее чем за минуту и может классифицировать пациентов как имеющих глаукому, требующую направления, или не имеющих ее. Они сообщают о точности около 94,3% в выявлении глаукомы (eyewire.news). (Это еще не одобрено FDA, но показывает, как компании разрабатывают практические продукты прямо сейчас.) Кроме того, существующие медицинские устройства ИИ для связанных заболеваний глаз – такие как одобренная FDA система IDx-DR для скрининга диабетической ретинопатии – прокладывают нормативный путь для будущих инструментов ИИ для глаукомы.

В целом, что уже есть? Ранние пользователи (в основном исследовательские и пилотные программы) имеют инструменты ИИ, которые анализируют фотографии глаз или тесты поля зрения. Они могут быстро выделять подозреваемых на глаукому для специалистов по уходу за глазами. В клинике некоторые врачи теперь используют коммерческие устройства ОКТ (оптической когерентной томографии), которые включают встроенную аналитику ИИ (например, для истончения слоя нервных волокон сетчатки). А глазные больницы могут пилотировать программы ИИ, которые проверяют снимки пациентов на предмет тревожных изменений.

Итог для пациентов: ИИ уже начинает помогать в раннем скрининге и диагностике глаукомы. Вы можете не видеть «ИИ» в кабинете, но если ваш врач использует цифровую визуализацию, алгоритм ИИ может незаметно анализировать вашу сетчатку или тест зрения в фоновом режиме. В регионах с ограниченными ресурсами или в программах скрининга тесты на основе ИИ для смартфонов буквально помещают проверки на глаукому в ладонь клинициста (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Если вы слышите о новых скринингах на глаукому (например, у вашего фармацевта или в первичном звене здравоохранения), спросите, используют ли они камеры или приложения с ИИ. Данные показывают, что эти инструменты могут находить случаи, которые люди могли бы пропустить (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

Что дальше? ИИ в исследованиях и клинических испытаниях глаукомы

Поскольку развитие ИИ ускоряется так быстро, появляется целый ряд новых инструментов для лечения глаукомы. Вот несколько областей, за которыми стоит следить:

• Прогнозирование прогрессирования: Исследователи используют ИИ, чтобы предсказывать, какие пациенты будут ухудшаться быстрее. Например, исследование 2023 года создало «выживательные» модели ИИ, используя многолетние медицинские записи пациентов (данные ЭМК). Эти модели предсказывали, понадобится ли и когда пациенту с глаукомой операция. Лучшие модели (глубокое обучение и ИИ на основе деревьев) достигли индекса согласованности около 0,77–0,80 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), превзойдя старые статистические методы. Это означает, что ИИ однажды сможет сказать пациенту и врачу: «Ваше заболевание, вероятно, будет быстро прогрессировать в ближайшие несколько лет, поэтому давайте рассмотрим более раннее вмешательство». Такие оценки риска с помощью ИИ могли бы персонализировать последующее наблюдение: более частые осмотры или превентивное лечение для пациентов с высоким риском.

• Повышение качества тестов: ИИ также используется для улучшения самой визуализации. Некоторые группы применяют глубокое обучение к старым или низкокачественным ОКТ-сканам (или фотографиям глазного дна) для их «масштабирования» и удаления шумов, эффективно восстанавливая потерянные детали (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Это могло бы позволить клиникам использовать более быстрые или дешевые сканы и при этом получать точное обнаружение истончения нерва. Существует даже ИИ, который может выравнивать серию изображений во времени, чтобы выделить очень медленные изменения в диске зрительного нерва, которые люди могли бы упустить из виду (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Интеграция с другими данными: Разрабатываются гибридные модели, которые объединяют данные визуализации с генетическими или клиническими данными. Например, исследования обучают ИИ как на сканах сетчатки, так и на факторах риска пациента (возраст, внутриглазное давление, семейный анамнез) для повышения предсказательной силы (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). В случае успеха будущий инструмент может генерировать «оценку риска глаукомы» для пациента, обрабатывая все его данные одновременно.

• Исследования по восстановлению зрения: Помимо диагностики, ИИ пересекается с передовыми методами лечения. Хотя для глаукомы это еще не доступно, существуют усилия ИИ в области оптогенетики/нейронных протезов и генной терапии, которые однажды могут помочь восстановить зрение. Например, команды разрабатывают «умные бионические глаза», использующие ИИ для оптимизации паттернов стимуляции на сетчаточных или мозговых имплантатах (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Недавний лабораторный прорыв включал мозговой имплантат, который двусторонне взаимодействует со зрительной корой: в экспериментах слепые добровольцы распознавали формы и буквы в реальном времени, потому что имплантат, управляемый ИИ, адаптировался к их нейронным реакциям (neurosciencenews.com). Это очень ранние исследования (для тяжелой потери зрения любой этиологии, не специфичной для глаукомы), но они показывают, как зрительные протезы с поддержкой ИИ могут в конечном итоге вернуть пациентам с глаукомой некоторое функциональное зрение, если зрительный нерв слишком поврежден. Также ИИ используется в разработке генной терапии – например, для поиска оптимальных путей вирусной доставки или новых молекулярных мишеней в клетках сетчатки – что может ускорить разработку терапий следующего поколения для защиты зрительного нерва.

• Новые устройства для оказания помощи: Следите за новыми продуктами, выходящими на рынок. Компании совершенствуют контактные линзы или очки, управляемые ИИ, которые могут регулировать фокус для поля зрения, потенциально помогая при потере периферического зрения. Инструменты телемедицины будут использовать ИИ, чтобы специалисты могли удаленно оценивать пациентов с глаукомой (например, пациент проходит тест поля зрения дома на планшете, а ИИ предварительно проверяет результаты). Хирургические роботы, управляемые ИИ, также являются новой идеей, которая может сделать определенные операции по поводу глаукомы более безопасными или точными в будущем.

Подводя итог, поздние стадии разработки и испытаний уже ведутся для нескольких применений ИИ в области глаукомы. Исследователям следует отметить, что в течение нескольких лет мы можем увидеть одобрения FDA (или эквивалентных органов) для инструментов ИИ, связанных с глаукомой, так же, как мы видели ранее для диабетической ретинопатии. Специалистам по глаукоме и клиницистам вскоре потребуется интегрировать эти инструменты в практику – например, путем проверки производительности любого нового ИИ на своей популяции пациентов, прежде чем полагаться на него.

Восстановление зрения и прорывные технологии на горизонте

Заглядывая дальше, если текущие тенденции в области ИИ и нейроинженерии сохранятся, возникает очень оптимистичное видение лечения глаукомы: защита и потенциальное даже восстановление зрения для пациентов, которые в противном случае ослепли бы. Вот некоторые возможности:

• Нейропротезное зрение: Как отмечалось выше, передовые разработки находятся в области мозговых и ретинальных имплантатов. Уже существуют ретинальные имплантаты (например, Argus II), которые электрически стимулируют сетчатку для получения грубого зрения. Новые исследования объединяют такие имплантаты с ИИ. Например, в обзоре 2025 года отмечалось, что интеграция ИИ в бионические глаза может оптимизировать способ стимуляции нейронов устройством и улучшить визуальный вывод для пользователя (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Недавний прорыв заключался в имплантации электродов непосредственно в зрительную кору слепых добровольцев, с замкнутым циклом ИИ, который регулировал стимуляцию в реальном времени. Добровольцы могли распознавать паттерны и буквы, что является первым случаем для любого устройства, помимо крошечных вспышек света (neurosciencenews.com). Если такие «двусторонние» имплантаты, управляемые ИИ, продолжат развиваться, вполне возможно, что в следующем десятилетии у нас появятся устройства, предлагающие частичное функциональное зрение даже пациентам с терминальной стадией глаукомы (хотя клиническое применение потребует гораздо больше испытаний).

• Разработка умных лекарств: Модели ИИ могут значительно ускорить поиск новых методов лечения глаукомы. Например, машинное обучение может анализировать генетические данные и биологию клеток сетчатки для выявления нейропротекторных факторов (веществ, которые поддерживают жизнеспособность клеток зрительного нерва). Одно исследование использовало ИИ для выбора перспективной молекулярной мишени для препарата от глаукомы (www.thebrighterside.news). Если это направление исследований окажется успешным, мы можем увидеть разработку нейропротекторных терапий, ускоренных ИИ, целью которых будет остановка повреждения нервов до возникновения потери зрения.

• Регенеративные терапии, управляемые ИИ: Генная терапия и клеточная терапия для глаукомы (направленные на регенерацию или укрепление ганглиозных клеток сетчатки) также являются областями, где ИИ мог бы помочь. ИИ мог бы помочь в разработке генной коррекции или лечения стволовыми клетками, которые имитируют естественную сигнализацию сетчатки. Хотя это все еще спекулятивно для глаукомы, общая тенденция заключается в том, что биомедицинские исследования, управляемые ИИ, открывают новые способы лечения нервов и восстановления тканей быстрее, чем раньше.

По сути, прорывы, которые были научной фантастикой – такие как частичное восстановление зрения с помощью имплантатов или индивидуальные генные терапии – становятся возможными. Однако мы должны быть осторожны: каждый шаг требует тщательных клинических испытаний. Эти передовые терапии еще не доступны, но ИИ является одной из базовых технологий, стоящих за ними.

Сценарии реального мира: на что следует обратить внимание пациентам и ученым

Чтобы сделать это более конкретным, рассмотрим несколько сценариев:

• Сценарий для пациента: Алисе, 58 лет, недавно диагностирована ранняя глаукома. На следующем визите ее офтальмолог использует ОКТ-сканирование с поддержкой ИИ, которое выявляет подозрительное истончение слоя нервных волокон. Врач объясняет, что алгоритм ИИ отметил паттерн, соответствующий прогрессирующему заболеванию, поэтому Алисе следует тщательно использовать свои глазные капли и вернуться через 6 месяцев (вместо того чтобы ждать год). Позже Алиса читает, что в близлежащих общественных клиниках тестируется приложение для скрининга на смартфоне; она спрашивает своего врача, может ли она попробовать его, чтобы следить за своим состоянием из дома. Врач объясняет, что приложение (проверенное в исследованиях) может записывать поля зрения или фотографии глаз и давать немедленную оценку риска глаукомы. Алиса присоединяется к исследованию и загружает ежемесячные тесты на свой телефон – ИИ приложения подтверждает, что ее заболевание остается стабильным, что дает ей спокойствие.

• Сценарий для исследователя: Доктор Чен разрабатывает исследование по прогрессированию глаукомы. Зная о бурном развитии ИИ, она сотрудничает с компьютерными учеными, чтобы использовать глубокое обучение на большом общедоступном наборе данных ОКТ-сканов и исходов пациентов. Они обучают модель предсказывать, какие пациенты потеряют зрение быстрее всего, надеясь выявить новые биомаркеры изображений. Они одновременно отслеживают новые приложения ИИ для офтальмологии. Когда выпускается новое одобренное FDA устройство ИИ для скрининга глаукомы, доктор Чен планирует небольшое исследование, чтобы сравнить его со стандартными тестами в своей клинике. Она также посещает конференции по ИИ в офтальмологии, чтобы ее грантовые предложения учитывали автоматизированные инструменты. Оставаясь информированной, доктор Чен позиционирует свое исследование таким образом, чтобы использовать инструменты ИИ для более быстрых открытий.

Из этих примеров на что следует обратить внимание:

• Пациентам следует спрашивать о вариантах скрининга. Насколько доступны новые скрининги с поддержкой ИИ в вашей клинике или аптеке? Если вы видите рекламу офтальмологических тестов ИИ, поинтересуйтесь, клинически ли они валидированы. Спросите своего врача, могут ли инструменты ИИ (например, визуализация глазного дна с помощью смартфона) использоваться для более легкого мониторинга.
• Пациентам также следует по возможности участвовать в испытаниях или реестрах данных. Исследователям глаукомы нужны разнообразные данные пациентов для эффективного обучения моделей ИИ. Участие в исследовании (с соответствующим согласием) может помочь вывести новые инструменты ИИ на рынок.
• Исследователям и клиницистам следует следить за литературой и рекомендациями по ИИ. Например, изучать обзорные статьи по ИИ в глаукоме или посещать семинары по медицинскому ИИ. Рассмотрите возможность сотрудничества с экспертами по ИИ для анализа ваших данных – методы, которые работали с изображениями или генетикой при других заболеваниях, часто применимы и к исследованиям глаукомы.
• И пациенты, и поставщики медицинских услуг должны знать об ограничениях. Инструменты ИИ работают лучше всего, когда они проверены на таких пациентах, как вы (схожие данные, устройства визуализации и т.д.). Всегда спрашивайте: «Тестировался ли этот ИИ на людях, похожих на меня?» или «Какова частота ложноположительных результатов?» Поймите, что ни один инструмент не идеален – ИИ является помощником, а не заменой экспертного суждения.

Защита зрения с помощью ИИ: вопросы, которые следует задать вашей команде по уходу

С учетом этих достижений, вот вопросы, которые могут задать пациенты, и шаги, которые следует предпринять:

• «Доступны ли мне какие-либо скрининговые тесты на глаукому на основе ИИ? Насколько они точны?»
• «Использует ли мой офтальмолог какой-либо автоматизированный анализ сканов сетчатки или полей зрения? Что они обнаружили в моем случае?»
• «Существуют ли какие-либо клинические испытания или новые методы лечения (например, нейропротекторные препараты), на которые я могу иметь право, особенно с использованием инструментов ИИ?»
• «Следует ли мне отслеживать свои поля зрения или внутриглазное давление с помощью какого-либо мобильного приложения? Если я буду заниматься таким самоконтролем, может ли анализ ИИ помочь моему врачу?»

Для исследователей и клиницистов:

• «Как я могу включить прогнозы ИИ в уход за своими пациентами? Нужны ли мне новое оборудование или обучение?»
• «Какие наборы данных доступны для глаукомы, которые я мог бы использовать для обучения или тестирования модели ИИ?»
• «Как скоро регулирующие органы могут одобрить инструменты ИИ для глаукомы, и как страховка будет их покрывать?»

Оставаясь проактивными – читая надежные медицинские новости, посещая вебинары по здоровью глаз или присоединяясь к группам защиты прав пациентов – мы все сможем воспользоваться достижениями ИИ, не отставая.

Заключение

Технология ИИ развивается поразительно быстро, с явным многократным приростом в последние годы. Для глаукомы мы уже начинаем видеть влияние: более доступные скрининги, автоматизированный анализ клинических тестов и более точные прогнозы прогрессирования заболевания. В ближайшие годы можно ожидать, что инструменты ИИ станут частью рутинного ухода за глаукомой, помогая выявлять отслойку и подбирать лечение. Заглядывая дальше, ИИ даже способствует исследованиям по восстановлению зрения (с помощью протезов или генной терапии) которые могут кардинально изменить прогноз для пациентов с тяжелым заболеванием.

Для пациентов это означает более мощные способы раннего выявления глаукомы и тщательного контроля за ней. Для исследователей и клиницистов это означает новые инструменты для понимания и борьбы с заболеванием. Оставаясь информированными и задавая правильные вопросы, каждый – пациенты и поставщики услуг – сможет извлечь выгоду из этих прорывов. Эра ИИ в офтальмологии наступила, и для глаукомы она обещает не что иное, как трансформацию диагностики, лечения и, возможно, даже восстановление зрения в будущем.

Источники: Недавние исследования и обзоры документируют эти тенденции и технологии (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com), среди прочих.