Вступ

Глаукома — це група очних захворювань, які пошкоджують зоровий нерв і можуть призвести до незворотної сліпоти. Часто її називають «тихим викрадачем зору», глаукома вражає мільйони людей по всьому світу. За оцінками, до 2040 року на глаукому страждатимуть 111,8 мільйонів людей (medicalxpress.com). Раннє виявлення та лікування є критично важливими, оскільки втрату зору неможливо повністю відновити. Саме тут штучний інтелект (ШІ) робить значні кроки: аналізуючи зображення ока та дані тестів, ШІ може допомогти ефективніше проводити скринінг, діагностику та моніторинг глаукоми. У цій статті ми досліджуємо, як ШІ застосовується сьогодні у догляді за глаукомою – посилаючись на реальні інструменти та дослідження – та розглядаємо нові можливості, особливо у дослідженнях відновлення зору. Ми зосереджуємося на перевірених результатах (наприклад, чутливість та специфічність інструментів ШІ) та на конкретних майбутніх застосуваннях, надаючи практичні рекомендації як для пацієнтів, так і для дослідників.

ШІ у поточному скринінгу та діагностиці глаукоми

Аналіз зображень зі смартфона та фундус-камери

Одне з основних застосувань ШІ сьогодні – це автоматизований аналіз фундус-фотографій (зображень сітківки) для скринінгу глаукоми. Дослідницькі групи поєднують портативні фундус-камери або насадки для смартфонів з класифікаторами ШІ для виявлення глаукоматозних дисків зорового нерва. Наприклад, недавнє проспективне дослідження в Індії перевіряло автономну модель ШІ, вбудовану в смартфонну фундус-камеру (Medios AI-Glaucoma на пристрої Remidio FOP NM-10). Ця система виявляла пацієнтів, які потребують направлення («реферабельна глаукома»), з чутливістю близько 94% та специфічністю 86% порівняно з повноцінним клінічним обстеженням (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). У цифрах ШІ правильно ідентифікував 93,7% справжніх випадків глаукоми та правильно виключив 85,6% випадків без глаукоми (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Така висока точність показує, що скринінг глаукоми за допомогою ШІ на основі смартфонів може надійно виявляти пацієнтів зі змінами зорового нерва, характерними для глаукоми.

Інше дослідження використовувало подібну конфігурацію ШІ-камери для всіх ступенів тяжкості глаукоми. Було виявлено, що ШІ досяг чутливості 91,4% та специфічності 94,1% для виявлення глаукоми або підозрілих випадків (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Продуктивність була дещо нижчою для дуже раннього захворювання (близько 87% чутливості) і найвищою для запущених випадків (96% чутливості) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ці результати отримані з амбулаторних клінік і показують, що інструменти ШІ можуть відповідати обстеженням фахівців у виявленні підозрілих очей. Вони також підкреслюють, що ШІ часто помиляється, діючи обережно, виявляючи легкі або підозрілі випадки; в одному дослідженні більшість хибнопозитивних результатів були очима, які фахівці класифікували як «підозра на диск» (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Цей консервативний підхід допомагає уникнути пропуску справжнього захворювання ціною деяких додаткових направлень.

Комерційні та дослідницькі групи вже розробляють такі системи. Наприклад, система Medios AI-Glaucoma (Remidio, Індія/Сінгапур) інтегрується зі смартфоном-фундус-камерою і продемонструвала вищезгадані результати (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Інші платформи ШІ (наприклад, BegIA) використовують зображення зі смартфонів для оцінки співвідношення екскавації до диска зорового нерва або навіть аналізують зображення обличчя на предмет аномалій очей (glaucoma.org). В одній клінічній оцінці смартфонна програма повідомила про площу під кривою (AUC) 0,966 для виявлення глаукоми, з чутливістю 95,4% та специфічністю 87,3% (glaucoma.org).

Телемедицина та віддалений скринінг

Додатки з підтримкою ШІ також використовуються в телемедицині для глаукоми. Наприклад, хмарна платформа iPredict запускає ШІ на завантажених фундус-зображеннях. У реальному випробуванні цей телемедичний інструмент досяг ~89,7% точності (83,3% чутливості, 93,9% специфічності) у виявленні підозр на глаукому за ретинальними фотографіями (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). ШІ класифікував диски зорового нерва на «підозра на глаукому» проти норми, вимірюючи співвідношення вертикального чаші/диска, збігаючись з оцінками експертів у 93,9% випадків (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Система продемонструвала 100% відповідність між очною та віддаленою оцінкою, обробленою ШІ, для тестового набору (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Це означає, що пацієнт у сільській клініці може отримати результат скринінгу в реальному часі за допомогою ШІ, з негайною консультацією щодо направлення, якщо це необхідно. Такі платформи роблять скринінг більш доступним та послідовним, особливо в малозабезпечених районах (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

ОКТ, поля зору та інтеграція даних

Крім фотографій, ШІ застосовується до інших тестів на глаукому. Моделі глибокого навчання можуть сегментувати скани оптичної когерентної томографії (ОКТ) для вимірювання товщини шару нервових волокон сітківки (ШНВС) або особливостей диска зорового нерва. Вони також можуть аналізувати тести поля зору (ПЗ) для виявлення незначного прогресування. Наприклад, згорткові нейронні мережі були навчені розрізняти моделі глаукоми на картах ПЗ. Інші інструменти ШІ поєднують кілька джерел даних — показники тиску, ОКТ, ПЗ, історію хвороби пацієнта — для розрахунку показників ризику глаукоми. Хоча багато з них перебувають на стадії розробки або ранніх випробувань, вони обіцяють допомогти клініцистам, виявляючи пацієнтів, у яких захворювання може погіршитися і потребує більш ретельного догляду. Один огляд повідомляє про системи глибокого навчання, які успішно прогнозують майбутню втрату ПЗ до кількох років наперед, навчаючись на попередніх серіях ПЗ (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ці передові методи наразі були протестовані на ретроспективних даних, що свідчить про доцільність прогнозування прогресування захворювання за допомогою ШІ, але вони ще не стали рутинною практикою.

Вимірюваний вплив та продуктивність у практиці

Кілька досліджень демонструють відчутну продуктивність інструментів ШІ в клінічних умовах. Як зазначалося, ШІ на основі фундус-камери зі смартфона досяг ~91-94% чутливості та ~86-94% специфічності у великих когортах пацієнтів (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Телемедичний проект ШІ повідомив про загальну точність ~89,7% (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Це вражаючі показники – у дослідницьких умовах ШІ вже відповідає кваліфікованим офтальмологам щодо виявлення для скринінгу. Важливо, що деякі хибнонегативні результати були лише легкими ранніми формами глаукоми, тоді як хибнопозитивні, як правило, були «підозрами на диск», а не чіткими нормами (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

Не менш важливим є впровадження. Системи, такі як Medios та модель iPredict, впроваджуються в деяких частинах Індії та інших країнах для популяційного скринінгу. Хоча детальні дані про впровадження з’являються, перші звіти (наприклад, програми аутріч Remidio) свідчать про сотні клінік, що використовують керовані ШІ камерні блоки. ШІ також проникає в лікарняні робочі станції: кілька виробників пристроїв ОКТ інтегрують функції сегментації та аналізу ШІ для виявлення стоншення ШНВС або прогнозування втрати ШНВС. В академічній сфері багато клінік зараз випробовують моделі ШІ на існуючих даних для вдосконалення діагностики.

Разом з тим, впровадження в західну клінічну практику все ще обмежується регуляторним схваленням та інтеграцією у робочий процес. Жоден схвалений FDA ШІ ще не є стандартом для скринінгу глаукоми (на відміну від діабетичної ретинопатії, де існують системи ШІ, такі як IDx). Однак багатообіцяючі польові випробування та рецензовані перевірки свідчать про стрімкий прогрес. Оскільки ШІ у скринінгу глаукоми має явну користь для громадського здоров'я (виявлення захворювання до втрати зору), ми можемо очікувати, що деякі з цих інструментів шукатимуть регуляторного дозволу в найближчі кілька років.

Нові застосування ШІ: Що далі

Предиктивна аналітика та персоналізований догляд

Наступна хвиля ШІ у глаукомі буде зосереджена на прогнозуванні та персоналізації. Моделі машинного навчання можуть поєднувати клінічні, візуалізаційні та генетичні дані для прогнозування індивідуального ризику втрати зору або переходу від очної гіпертензії до глаукоми (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Наприклад, нейронні мережі, навчені на медичних записах пацієнтів, нібито ідентифікують тих, хто найімовірніше буде прогресувати. У найближчі роки такі системи можуть допомогти лікарям адаптувати агресивність лікування. Уявіть собі показник ШІ, який зважує ВТ, товщину рогівки, етнічну приналежність, сімейний анамнез та інше, щоб розрахувати приблизний «час до сліпоти» – допомагаючи пріоритезувати терапію. Зараз існують великі набори даних (з біобанків та офтальмологічних лікарень), тому ШІ може вивчати складні патерни, що виходять за рамки простих факторів ризику.

Моніторинг глаукоми та домашнє тестування

ШІ також може революціонізувати моніторинг. Розробляються ношені датчики внутрішньоочного тиску (ВТ) або «розумні» контактні лінзи, і ШІ може аналізувати їх безперервні дані, щоб сповіщати пацієнтів про небезпечні стрибки. Аналогічно, покращуються програми для перевірки поля зору на основі смартфонів (наприклад, програми, які проектують периметричні карти на телефон). У поєднанні з ШІ вони можуть стати домашніми тестами на глаукому. Одного дня пацієнти зможуть самостійно проводити швидкі очні обстеження вдома, а програма, використовуючи ШІ, виявлятиме нові зміни та інформуватиме їхнього лікаря, замість відвідування клініки. Існують ранні прототипи домашньої тонометрії та тестування зору, але аналіз на основі ШІ зробить їх клінічно корисними, забезпечуючи надійність та виявлення реального погіршення.

Хірургічне планування та прогнозування результатів

Хірургічні втручання (трабекулектомія, шунти, MIGS) – це ще один напрямок. ШІ може допомогти передбачити, які пацієнти найкраще реагуватимуть на ту чи іншу операцію, аналізуючи тисячі минулих випадків. Наприклад, інструмент машинного навчання може дізнатися, що пацієнти з патерном X на зображенні та генетикою Y добре реагують на дренажний імплантат, тоді як інші краще реагують на лазерну трабекулопластику. Такі інструменти підтримки прийняття рішень досліджуються у багатьох галузях; хірургія глаукоми може отримати подібні переваги. Крім того, ШІ може керувати роботизованою хірургією ока в майбутньому, хоча це більш віддалена перспектива.

Відновлення та регенерація зору – нерозкриті можливості

Одним з найцікавіших напрямків є відновлення зору після пошкодження глаукомою. Наразі немає терапії для відновлення зорових нервів або заміни втрачених гангліозних клітин сітківки (ГКС). Однак дослідники інтенсивно працюють над нейропротекцією, генною терапією, трансплантацією стовбурових клітин та протезами. ШІ лише почав впливати на ці сфери, але можливості є реальними:

• Відкриття ліків за допомогою ШІ: Яскравим прикладом є дослідження 2024 року, де скринери ШІ ідентифікували малі молекули, які захищають ГКС в умовах стресу, схожого на глаукому. Використовуючи великі мовні моделі та графові нейронні мережі, дослідники передбачили кандидатів-інгібіторів RIPK3 (кінази клітинної смерті). Після лабораторних тестів було виявлено, що одна сполука (HG9-91-01) зберігає структуру ГКС у гострій моделі глаукоми (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Насправді всі п'ять рекомендованих ШІ молекул у цьому дослідженні сприяли виживанню ГКС в умовах низького кисневого стресу, причому HG9-91-01 забезпечив найкращий захист. Це відкриття нейропротекторних препаратів за допомогою ШІ показує, як обчислювальні методи можуть прискорити доклінічну розробку терапії глаукоми (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). (Популярний науковий звіт описав це як ШІ, що «допомагає відкриттю потенційних кандидатів на ліки від глаукоми» (medicalxpress.com).)

• Проектування нейронних протезів: Для пацієнтів, які вже втратили зір, технології, такі як імплантати сітківки або зорового нерва, можуть запропонувати спосіб часткового відновлення зору. Проектування таких пристроїв надзвичайно складне. Тут також ШІ та моделювання відіграють свою роль. Наприклад, у статті 2024 року була розроблена детальна обчислювальна модель зорового нерва та зорового мозку для оцінки протезів «стимуляції зорового нерва». Команда використовувала симульовані зображення за допомогою машинного навчання, щоб перевірити, як електродні матриці на зоровому нерві можуть відновити ширококутний зір (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Їхні висновки свідчать про те, що імплантати зорового нерва потенційно можуть створювати ширші поля зору, ніж сучасні протези сітківки, і, що важливо, вони надали модельну основу для оптимізації розміщення електродів та стратегій стимуляції (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Такого роду робота показує, як інструменти in silico та обробка зображень на основі ШІ можуть керувати наступним поколінням імплантатів, що відновлюють зір.

• Майбутні генні/клітинні терапії: Регенеративні підходи – такі як перепрограмування клітин Мюллера на ГКС, трансплантація ГКС або використання редагування генів для реактивації росту – є предметом інтенсивних фундаментальних досліджень. ШІ може зрештою прискорити ці процеси, аналізуючи великі генетичні та молекулярні набори даних. Наприклад, у статті 2024 року в Development було проведено масштабний скринінг CRISPR для виявлення генів, що контролюють регенерацію ГКС【65†】. Методи машинного навчання можуть допомогти проаналізувати ці складні результати для пріоритезації цілей. Більше того, розробка білків за допомогою ШІ (наприклад, AlphaFold або генеративні моделі) може створити нові терапевтичні білки або генні конструкції для регенерації. Хоча такі застосування ШІ ще не були повідомлені при глаукомі, галузь геноміки та терапії стовбуровими клітинами є перспективною для ШІ. Обчислювальні інструменти можуть передбачити, які комбінації генів сприяють відновленню аксонів, або оптимізувати вірусні вектори для безпечнішої доставки генів.

Наразі інтеграція ШІ у дослідження регенерації ГКС обмежена, але це представляє собою високоцінну можливість. У міру розвитку регенеративних терапій (наночастинки, стовбурові клітини, оптогенетика) ШІ може допомогти оптимізувати їх дизайн та доставку. Наприклад, комп'ютерні симуляції можуть моделювати, як нові ГКС з'єднуються з мозком, або як контактні лінзи з контрольованим вивільненням ліків реагують на ВТ. Коротше кажучи, ШІ може інформувати самі стратегії відновлення зорового нерва – мети, яка ще не досягнута клінічно. Дослідники, зацікавлені у «відновленні зору», повинні розглянути співпрацю між експертами ШІ та нейробіологами для вивчення цих нерозкритих можливостей.

Реалістичні терміни

Важливо бути реалістами. Інструменти ШІ для скринінгу та діагностики вже існують – є кілька високоефективних моделей, які наближаються до клінічного використання. Ми можемо побачити схвалення FDA інструменту для скринінгу глаукоми за допомогою ШІ протягом наступних кількох років, враховуючи успішні випробування. Телемедичні додатки також близькі до практичного застосування. Однак лікування, що відновлює зір (справжня регенерація нервів), ймовірно, знаходиться за роки або десятиліття від клінічної реальності. ШІ прискорить науку, але такі терапії, як регенерація ГКС, стикаються з біологічними перешкодами. Тим часом практичні переваги ШІ здебільшого полягатимуть у ранішому виявленні та розумнішому управлінні.

Висновок

ШІ вже сьогодні покращує догляд за пацієнтами з глаукомою, забезпечуючи швидший, дешевший скринінг та точнішу діагностику. Численні дослідження підтверджують високу точність: наприклад, ШІ на основі фундус-камери зі смартфона досяг ~94% чутливості/86% специфічності (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), а телемедична платформа досягла ~89,7% загальної точності (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ці інструменти можуть сортувати пацієнтів та зменшити кількість пропущених випадків. Для пацієнтів це означає, що незабаром вони матимуть доступ до перевірок на глаукому поза спеціалізованими клініками – навіть на мобільних телефонах. Раннє виявлення за допомогою ШІ може зберегти зір завдяки своєчасному лікуванню.

Заглядаючи вперед, найбільший вплив ШІ може мати там, де він ще не використовується. Напрямок розвитку лежить у захисті та відновленні зору після пошкодження. Відкриття ліків за допомогою ШІ (як у випадку з інгібітором RIPK3 або іншими) та обчислювальне моделювання імплантатів вказують шлях. Високоцінні напрямки досліджень включають поєднання ШІ з геномікою, візуалізацією та тканинною інженерією для вирішення проблеми регенерації нервів.

Підсумовуючи, ШІ обіцяє значні практичні переваги у скринінгу та лікуванні глаукоми в найближчі роки. Для вчених великі можливості знаходяться на перетині ШІ з біологією: використання обчислювальних моделей та великомасштабних даних для досягнення проривів у нейропротекції та регенерації. Оскільки технології та медицина сходяться, як пацієнти, так і дослідники повинні залишатися інформованими. Інструменти ШІ, засновані на доказах, з'являються, і вони доповнюватимуть – але не повністю замінюватимуть – традиційний догляд за глаукомою. Ретельна перевірка та продумана інтеграція в клінічну практику забезпечать, що обіцянки ШІ перетворяться на кращі результати та відновлений зір.