В статье представлена разработка EyeSeek — специализированной большой языковой модели (LLM), предназначенной для использования в первичной офтальмологической помощи. Основная цель системы заключается в двух направлениях: автоматизированном скрининге уровня медицинской грамотности пациентов и непосредственном улучшении этой грамотности через адаптивное взаимодействие. Модель обучена на специализированных медицинских данных, что позволяет ей точно оценивать понимание пациентами информации о здоровье глаз и предоставлять персонализированные разъяснения. Использование LLM в данном контексте демонстрирует высокий потенциал для снижения барьеров коммуникации между врачами и пациентами, особенно в условиях дефицита времени на приеме. Исследование подчеркивает важность интеграции современных технологий обработки естественного языка в клиническую практику для повышения качества обслуживания. Результаты работы указывают на то, что EyeSeek может стать эффективным инструментом для оптимизации процессов информирования пациентов и улучшения исходов лечения за счет повышения их осведомленности. Статья опубликована в авторитетном журнале npj Digital Medicine, что подтверждает научную обоснованность и новизну подхода.