Инновационные технологии в мировой офтальмологии: потенциал развития и тернистый путь вперёд

Опубликовано 2025-06-11

Согласно оценкам специалистов ВОЗ, по меньшей мере 2,2 миллиарда человек на планете Земля страдают от нарушений зрения. Почти половину этих случаев можно предотвратить или не лечить должным образом. Ограничения в доступности и качестве услуг по уходу за зрением остаются существенными факторами, влияющими на это бремя болезни. Эти проблемы важны для каждого сообщества, независимо от социально-экономического статуса, но непропорционально сильно затрагивают отдельных людей в странах с низким и средним уровнем дохода. «Доступность» в данном контексте означает способность нуждающегося человека связаться, виртуально или лично, с соответствующим медицинским работником, способным диагностировать и устранить основную этиологию нарушения зрения. Доступность может быть ограничена рядом препятствий, в том числе стоимостью получения медицинской помощи, физическим расстоянием между пациентом и лечащим врачом, либо отсутствием транспорта, необходимого для преодоления этого расстояния, коммуникационными ограничениями, включая языковые и культурные барьеры. Существуют ещё субъективные факторы — отсутствие индивидуальной инициативы или ощущением того, что человек вообще не хочет заботиться о своём здоровье. Под «качеством» медицинской помощи понимается количество преимуществ, которые пациенты получают, обратившись к соответствующему офтальмологу. К основным препятствиям на пути к высококачественной медицинской помощи относятся отсутствие инфраструктурной поддержки, ограниченный уровень образования офтальмологов, а, возможно, недостаточная доступность эффективных диагностических и терапевтических вмешательств.

Мировое офтальмологическое сообщество имеет богатую историю внедрения инновационных моделей оказания медицинской помощи для удовлетворения потребностей в области сохранения зрения. Тем не менее, несмотря на эффективное лечение, катаракта остаётся основной причиной слепоты во всём мире, которую можно бы было своевременно предотвратить. Усилия по снижению затрат на проведение операций удаления катаракты привели к разработке нового хирургического подхода — проведению ручных операций с небольшими разрезами, который позволяет достичь результатов, сравнимых с результатами современной факоэмульсификационной операции, за небольшую плату. Новые системы оказания медицинской помощи позволили широкомасштабно внедрять эту хирургическую технику в областях, где в ней остро нуждаются. Сочетание экономичных хирургических методов сейчас позволяет многим учреждениям проводить такие операции в объёме, достаточном для получения выгоды. Модели оказания медицинской помощи, основанные на этих принципах, были с одинаковым успехом применены в географически различных условиях. Но другим серьёзным препятствием на пути к доступному лечению является физическое расстояние между пациентами и медицинскими работниками, обладающими навыками, знаниями, возможностями и инфраструктурой для оказания необходимой офтальмологической помощи.

Телеофтальмология сокращает дистанционный разрыв, практически соединяя пациентов и поставщиков медицинских услуг, улучшая доступность помощи, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода. Эта концепция может быть реализована несколькими способами, например, путём предоставления прямой консультации с удалённым экспертом, в целях получения диагностических и терапевтических рекомендаций в режиме реального времени. Либо можно действовать по схеме отсроченной удалённой экспертной оценки изображений, при проведении крупномасштабных скрининговых вмешательств. Более того, телеофтальмология, в более широком смысле, включает в себя концепцию дистанционного обучения. Это относится к разработке веб-платформ на облачных серверах, которые предоставляют стандартные инструменты обучения, а также для расширения базы знаний медицинских работников и повышения квалификации в области диагностики и клинического руководства. Большинство современных программ опираются на принцип самостоятельного обучения, позволяющего местным клиницистам и технологам (как минимум) проводить сортировку пациентов, требующих лечения, без необходимости обращаться к удалённым медицинским специалистам.

Хотя многие из вышеперечисленных мероприятий ещё недавно были чрезвычайно эффективными, недавние технологические достижения вызвали значительный энтузиазм в отношении потенциальных новых подходов к решению глобальных проблем сохранения зрения у большего числа людей. Вычислительная мощность выпускаемых серверов для центров обработки данных продолжает расти экспоненциальными темпами, а облачные вычисления в сочетании с повсеместным распространением устройств, подключённых к интернету, предоставляют возможности обработки информации, ранее недостижимые. В то же время количество медицинских данных продолжает увеличиваться, как в структурированных форматах (например, электронные медицинские карты, реестры клинических данных, базы знаний), так и в неструктурированных форматах (медицинские изображения, электрокардиограммы, электроэнцефалограммы, показания носимых медицинских устройств и т.д.). За последнее десятилетие также произошли методологические революции в области искусственного интеллекта (в частности, с появлением глубокого обучения), анализа больших данных и информатики, что даёт возможность адаптировать эти новые методологии к постоянно расширяющемуся массиву медицинского информационного потока, для улучшения научного понимания глазных заболеваний и обеспечения доступности качественной офтальмологической помощи.

Наиболее явно потенциальное влияние передовых технологий на здоровье не проявляется с такой очевидностью, как в концепции крупномасштабного автоматизированного скрининга глазных заболеваний на основе изображений. Бремя многих основных глобальных причин слепоты намного превышает возможности традиционной телемедицины с дистанционной экспертной интерпретацией для вторичной профилактики. Применение искусственного интеллекта расширяет эту концепцию, выходя за рамки обращения пациентов в специализированные клиники, обеспечивая возможность масштабирования за счёт вспомогательной диагностики или автономного скрининга. В настоящее время существует два одобренных эффективных устройства для автоматизированного выявления диабетической ретинопатии. Аналогичный успех может быть достигнут в отношении других основных глобальных причин предотвратимой или излечимой слепоты, включая глаукому, дегенерацию жёлтого пятна и ретинопатию недоношенных. Сокращение числа пациентов, нуждающихся в очном обследовании и ведении, с привлечением квалифицированного медицинского специалиста, позволило бы гораздо эффективнее использовать ограниченные ресурсы здравоохранения.

Искусственный интеллект (ИИ) и клиническая информатика также могут принести пользу в целях третичной профилактики. Например, системы поддержки принятия клинических решений уже давно используются для уменьшения количества ошибок, при назначении лекарств. Аналогичные системы оказания медицинской помощи, способные к машинному обучению, могут использовать объем данных, содержащихся в электронных медицинских картах, для более точной стратификации риска пациентов с глазными заболеваниями, количественного мониторинга терапевтического эффекта и/или предоставления дополнительной информации для принятия решений о лечении. Кроме того, достижения в области биоинформатики позволили обрабатывать и осмысленно интерпретировать огромное количество информации, закодированной в генетических образцах, что может обеспечить новые возможности для моделирования рисков и диагностики. В качестве примера последнего можно привести методы глубокого секвенирования, которые продемонстрировали потенциал для точной идентификации глазных инфекций без выдвижения гипотез, с гораздо более широким диагностическим диапазоном, чем традиционные методы, основанные на ПЦР.

Технологические достижения также могут быть использован для устранения языковых барьеров между представителями научных кругов, а также врачом и пациентом. В последние годы автоматизированный перевод речи продемонстрировал значительный прогресс: некоторые модели способны точно переводить с сотни языков. Это может обеспечить аналогичное преимущество в масштабируемости по сравнению с традиционным очным или дистанционным переводом, хотя точный перевод медицинской специфики остаётся сложной задачей для современных систем.

Кроме того, технологии предоставляют возможность получить представление о характеристиках заболевания, включая эпидемиологию, генетические факторы, клиническую картину и реакцию на лечение, что может послужить основой для пересмотра того, что считается ультрасовременной офтальмологической помощью. Структурированные данные в клинических регистрах, проанализированные с использованием инструментов передовых практик, в рамках клинической информатики и анализа больших данных, предоставляют возможности для получения знаний о заболеваниях, которые были бы невозможны при использовании традиционных эпидемиологических методов. Аналогичным образом, использование огромного объёма неструктурированных данных, доступных в глобальной сети, может дать возможность проводить крупномасштабный эпидемиологический надзор за различными заболеваниями (например, определять графические закономерности в эпидемиологии инфекционного конъюнктивита).

Несмотря на впечатляющие темпы внедрения инноваций в этой области, остаётся несколько существенных препятствий, ограничивающих получение ощутимых преимуществ от применений информационных технологий. Большинство современных моделей глубокого обучения требуют больших объёмов точно размеченных честных обучающих медицинских данных для достижения высокой производительности (доступных для поиска, интероперабельности и повторного использования), пригодных для машинного обучения. Например, компьютерное зрение (подотрасль искусственного интеллекта, занимающаяся интерпретацией изображений) является основной областью применения ИИ в офтальмологии из-за важности диагностики на основе изображений. Однако необходимые изображения часто хранятся на локальных устройствах в разных форматах файлов, что по-разному соответствует стандартам цифровой визуализации. Это делает сопоставление наборов данных с нескольких устройств различных учреждений весьма проблематичным. Более строгая стандартизация форматов файлов изображений обследования зрения, может значительно сократить дефицит достоверных данных для приложений машинного обучения.

Даже после того, как будет собрано достаточное количество необходимой информации для успешного обучения специализированной нейросети, остаются значительные препятствия для внедрения таких моделей в медицинских учреждениях и достижения преимуществ для пациентов. Существует поразительное несоответствие между большим количеством публикаций об ИИ в офтальмологических журналах и относительно небольшим количеством систем, находящихся в стадии внедрения. Это явление не является изолированным для офтальмологии, а скорее известно, как «пробел во внедрении в клиническую практику» для всей системы здравоохранения. Этот пробел объясняется несколькими причинами, в том числе отсутствием моделей возмещения расходов на эти устройства, этическими соображениями, включая очевидную предвзятость (а также нерешительность) пациентов и поставщиков медицинских услуг. Преодоление этих препятствий должно стать целью партнёрства между многочисленными заинтересованными сторонами, включая специалистов в области компьютерных технологий и обработки данных, клиницистов, инвесторов, страховых компаний, управленцев системы здравоохранения и общественности.

Главным достижением в области профилактики слепоты всегда было внедрение существующих знаний. Несмотря на то, что существует множество высокотехнологичных инноваций в области офтальмологической помощи, постоянно совершенствующихся хирургических методов и новых лекарств, наиболее эффективные вмешательства в ближайшие несколько десятилетий могут быть связаны с внедрением научных разработок, устранением барьеров, адаптацией моделей оказания медицинской помощи к местным условиям и созданием масштабируемых, устойчивых моделей получения доходов от внедрения инноваций.

Внимание: Информация, представленная на сайте, не может быть использована для постановки диагноза, назначения лечения и не заменяет прием врача.