Обзорная статья, опубликованная в журнале Artificial Intelligence in Medicine (том 182, декабрь 2026), посвящена систематическому обзору эволюции методов искусственного интеллекта в анализе изображений сетчатки глаза — от классических свёрточных нейронных сетей (CNN) до современных фундаментальных моделей (foundation models). Авторы рассматривают ключевые этапы развития: переход от специализированных моделей глубокого обучения, обучаемых на конкретных наборах данных (например, для диагностики диабетической ретинопатии, глаукомы, возрастной макулярной дегенерации), к крупным предобученным моделям, способным решать множество задач офтальмологии с минимальной донастройкой. Особое внимание уделяется проблемам клинической трансляции: обобщаемости моделей между различными популяциями пациентов и типами оборудования, интерпретируемости предсказаний, калибровке уверенности и обеспечению надёжности (trustworthiness) при развёртывании в реальной клинической практике. Статья охватывает вопросы валидации, регуляторных требований и барьеров, препятствующих внедрению ИИ-систем в офтальмологические клиники. Работа представляет интерес для исследователей и клиницистов, занимающихся автоматизированной диагностикой заболеваний сетчатки.