Z-med Eye AI: ИИ-диагностика 15 заболеваний по снимку глазного дна

Задача

Глазное дно: единственное место в организме, где сосуды и нервная ткань видны напрямую, без вмешательства. По нему можно распознать не только офтальмологические патологии, но и системные заболевания: диабет, гипертонию, неврологические нарушения. Проблема в том, что вручную врач анализирует один снимок минуты, а ранние признаки легко пропустить. Нужна была модель, которая по одному фундус-снимку выдаёт скрининг сразу по широкому спектру болезней с клинической точностью.

Решение

Мы построили Z-med Eye AI, классифицирующий снимок глазного дна по 15 классам заболеваний: диабетическая ретинопатия, глаукома, возрастная макулярная дегенерация, признаки гипертонии, нейродегенеративные маркеры, СПИД, диабет и другие. Модель работает как ассистент офтальмолога и врача общей практики, подсвечивая зоны риска и формируя предварительное заключение для последующей валидации специалистом.

Технологии

Архитектура CAFormer B36. Обучение на 20 351 изображении, из которых 8 351 реальные клинические снимки, остальные расширены и сбалансированы для устойчивости по редким классам. Разработка велась совместно со Sber AI Lab и Сколтехом. Результаты опубликованы в рецензируемом журнале Frontiers in Medicine в 2026 году.

Результат

ROC AUC по классам от 0,9524 до 0,9971, что соответствует уровню экспертной диагностики. Модель развёрнута в Клинике лазерной медицины и используется в реальном клиническом потоке. Публикация в Frontiers in Medicine подтверждает воспроизводимость метода и открывает путь к масштабированию на другие клиники. Для Z-union это флагманский медицинский кейс, объединивший академическую валидацию, индустриальное партнёрство и боевое внедрение.