В рамках реализации международного научного сотрудничества результаты исследований, выполненных в Государственном учреждении Институт глазных болезней и тканевой терапии им. В.П. Филатова НАМН Украины», внедрена в клиническую, научную и образовательную деятельность кафедры офтальмологии и оптометрии Государственного университета медицины и фармации имени Николая Тестемицана (г. Кишинев, Республика Молдова).
Внедрение осуществлено в соответствии с действующим Соглашением о развитии международного научного сотрудничества и оформлено Актом внедрения результатов научных исследований «Нейросетевой поддержанный прогностический анализ апоптотических и воспалительных биомаркеров при неоваскулярной глаукоме».
Научная разработка основывается на использовании современных методов искусственного интеллекта, в частности, технологий нейросетевого моделирования, для интегрированного анализа клинических данных, показателей апоптоза, воспалительного ответа и микроциркуляторных изменений у пациентов со вторичной неоваскулярной глаукомой. Комплексный подход позволяет формировать высокоточные прогностические модели, направленные на оценку вероятности эффективности лечения, определение риска прогрессирования патологического процесса и прогнозирование функциональных результатов.
Основной целью внедрения является повышение эффективности диагностики, прогнозирования клинического течения и персонализации лечения пациентов с вторичной неоваскулярной глаукомой путем применения интегрированного анализа молекулярно-биологических, клинических и гемодинамических показателей с использованием современных алгоритмов машинного обучения и многофакторного методического статистического анализа.
Практическая ценность внедренных результатов заключается в возможности:
ранней стратификации пациентов по риску неблагоприятного течения вторичной неоваскулярной глаукомы;
прогнозирование вероятности успеваемости медикаментозного, лазерного и хирургического лечения;
индивидуализации терапевтической тактики на основе прогнозной модели, построенной с применением нейросетевых алгоритмов;
оптимизации клинического принятия решений по выбору наиболее эффективной лечебной стратегии;
усовершенствование алгоритмов послеоперационного мониторинга и прогнозирование отдаленных результатов лечения.
Внедрение результатов исследования будет способствовать развитию доказательной и персонализированной офтальмологии, расширению применения цифровых технологий и методов искусственного интеллекта в клинической практике, а также усовершенствованию подготовки врачей-офтальмологов, врачей-интернов, аспирантов и научно-педагогических работников в сфере современных методов прогнозирования офтальмопатологии.
Результаты исследования имеют важное значение для дальнейшего развития международного научного сотрудничества, трансфера инновационных медицинских технологий и гармонизации подходов к ведению пациентов с тяжелыми формами глаукомы в соответствии с современными принципами персонализированной медицины.