ИИ в диагностике: как нейросети находят болезни по снимку глазного дна

Снимок глазного дна знает о вас больше, чем кажется

Когда офтальмолог смотрит снимок глазного дна, он ищет глазные болезни. Но сетчатка это единственное место в организме, где сосуды и нервную ткань видно напрямую, без разрезов. По этому снимку можно судить не только о глазах, но и об общем состоянии организма: сосудах, обмене веществ, нервной системе.

Мы в Z-union поставили перед собой смелую гипотезу: что если по одному снимку глазного дна находить не глазные заболевания и выделять группы риска? Гипертония, диабет, нейродегенеративные болезни и другие системные состояния. Проверили её на деле и опубликовали результат в международном научном журнале.

Что мы сделали

Работу провели совместно с лабораторией Sber AI Lab и рядом медицинских организаций. Полный цикл: от идеи до клинической апробации. Сформировали выборку, разметили её, обучили набор алгоритмов, проверили на реальных пациентах.

Результат: алгоритм анализирует один снимок глазного дна и выявляет пятнадцать заболеваний. Среди них не только офтальмологические патологии, но и системные: сердечно-сосудистые, нейродегенеративные, и даже признаки таких состояний, как диабет и СПИД. По сути по одному изображению модель оценивает общее состояние организма и подсвечивает риски.

Цифры

• ROC AUC 0.997. Это очень высокая разделяющая способность для медицинской задачи такого масштаба
• Пятнадцать классов заболеваний в одной модели
• Выборка из 20 351 снимка, из которых 8 351 реальные клинические изображения
• Модель превосходит классические архитектуры ResNet50, ViT и Swin по всем показателям

Статья вышла в швейцарском журнале Frontiers in Medicine, это издание первого квартиля Q1. DOI публикации: 10.3389/fmed.2026.1778404. В числе авторов наша команда и исследователи из партнёрских организаций.

Почему ИИ в диагностике работает

Врач смотрит снимок и принимает решение. Это решение зависит от опыта, усталости, освещения, количества снимков за смену. Даже у сильного специалиста есть предел: после двухсотого снимка внимание падает.

Нейросеть работает одинаково на первом и на двухсотом снимке. Она не устаёт, не отвлекается и обрабатывает изображение по тысячам параметров, которые человеческий глаз не улавливает. При этом ИИ не заменяет врача. Он работает как второй взгляд: подсвечивает подозрительные зоны, расставляет приоритеты, а финальное решение остаётся за человеком.

Отдельно стоит сказать про предиктивную аналитику. Настоящий rocket science в медицине сейчас это не просто найти патологию, а предсказать развитие заболевания или поведение биомаркера заранее. Именно к этому мы и движемся: не только детекция, но и прогноз.

Куда это встраивается

Анализ снимка глазного дна это один из кирпичей нашего медицинского направления Z-med. Мы по мозаикам собираем то, что в итоге должно стать автономной клиникой на базе ИИ по своему спектру заболеваний.

Идея не фантастическая. В мире уже есть примеры: основатель Spotify Даниэль Эк запустил в Великобритании клинику Neko Health, где комплексный чек-ап проводится с помощью датчиков, моделей и анализа большого набора параметров. Мы грезим этой идеей и целимся на схожие модели, но здесь, в России, на своём спектре нозологий.

Кроме снимков глазного дна, в Z-med мы анализируем данные лучевой диагностики и клинические данные: предсказываем вероятность клинической беременности в программах ЭКО, детектируем межпозвоночные грыжи, находим злокачественные и доброкачественные образования, обрабатываем маммографию.

Почему мы ещё и учим врачей

Чтобы строить медицинский ИИ правильно, надо понимать медицинские процессы изнутри и получать качественную обратную связь от практиков. Поэтому мы разрабатываем и проводим практико-ориентированные образовательные программы для врачей и медицинских организаций.

Среди спикеров наших курсов действующие основатели компаний-разработчиков ИИ-систем с полученными регистрационными удостоверениями, регуляторы рынка из федерального Минздрава и Росздравнадзора. Готовя и проводя эти курсы, мы по сути ведём разведку боем для главной цели: создать сертифицированных медицинских ассистентов по разным заболеваниям, которые в комбинации составят автономную ИИ-клинику.

Итог

ИИ-диагностика по снимку глазного дна это не лабораторная фантазия, а опубликованный и проверенный результат. Один снимок, пятнадцать заболеваний, ROC AUC 0.997, рецензируемый научный журнал Q1. Это шаг к медицине, где ранняя диагностика становится быстрой, неинвазивной и доступной.

Подробнее о медицинском направлении Z-med: zmed.z-union.ru. Полный текст научной статьи доступен в Frontiers in Medicine по DOI 10.3389/fmed.2026.1778404.