ИИ научили диагностировать 15 болезней по снимку глазного дна

Система анализирует изображение и рассчитывает вероятность каждого диагноза. Точность модели по показателю ROC AUC достигла 0,997, что делает её крайне эффективной даже при выявлении редких отклонений. Для обучения нейросети исследователи подготовили уникальный датасет из 20 тысяч размеченных снимков, полученных из клинической практики и открытых источников.

По словам директора Концерна ИИ Z-union Роберта Васильева, такой подход превращает рядовой офтальмологический осмотр в полноценный скрининг всего организма. Научный сотрудник Сколтеха Юлия Сарана подчеркнула, что ранняя диагностика — ключевой фактор для своевременного лечения и сохранения качества жизни. В будущем этот метод может стать стандартным инструментом профилактики в медицинских учреждениях.