В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная методика оценки биомеханических свойств роговицы для раннего выявления кератоконуса. Авторы предложили использовать архитектуру Video Swin Transformer — передовую нейросетевую модель, способную анализировать пространственно-временные паттерны в видеоданных. Методология включает многомасштабную валидацию, позволяющую сопоставить результаты ИИ с традиционными клиническими показателями. Ключевым результатом является высокая точность модели в дифференциации здоровых тканей от тканей с патологическими изменениями, что критически важно для пациентов группы риска. Применение данного ИИ-решения позволяет автоматизировать сложный процесс биомеханического анализа, повышая точность диагностики на ранних стадиях заболевания. Это открывает новые возможности для персонализированного мониторинга состояния роговицы в офтальмологической практике.