Může umělá inteligence předpovídat progresi diabetu pomocí dat z vyšetření sítnice ?

Diabetická retinopatie je dobře známou komplikací diabetu, ale změny na sítnici mohou rovněž odrážet širší metabolickou dysfunkci. AI modely analyzující snímky sítnice by mohly odhalit časné známky progrese diabetu ještě před vznikem klinických příznaků. Tento neinvazivní přístup by mohl umožnit proaktivní léčbu onemocnění.

Současné AI systémy dokážou analyzovat snímky sítnice a předpovídat nástup a progresi diabetu s klinicky užitečnou přesností. Modely jako konvoluční neuronové sítě (CNN) vyškolené na rozsáhlých datových souborech, jako jsou UK Biobank a EyePACS, dokážou detekovat diabetickou retinopatii a odhadovat související rizika, jako je budoucí ztráta zraku nebo kardiovaskulární příhody. Tyto systémy často dosahují metrik plochy pod křivkou (AUC) nad 0,85 pro předpověď progrese diabetické retinopatie v průběhu 1–2 let, i když výkonnost se liší podle populace a kvality snímků. Integrace do klinických pracovních postupů je stále omezována standardizací dat, regulačními schváleními a potřebou longitudinálního ověření.

— Aktualizováno 12. května 2026 · Zdroj: Nature Medicine — https://www.nature.com/articles/s41591-023-02325-3