В исследовании оценивалась диагностическая эффективность офлайн-системы на базе искусственного интеллекта, интегрированной в смартфон-офтальмоскоп Remidio Fundus on Phone, для выявления диабетической ретинопатии (ДР) в условиях ограниченных ресурсов. Проспективное исследование проведено в амбулаторном отделении Медицинского центра имени Джона Ф. Кеннеди в Монровии, Либерия, с участием 1612 взрослых пациентов. Золотым стандартом служила оценка изображений двумя офтальмологами согласно классификации ICDR, при этом ИИ-алгоритм работал автономно без подключения к интернету. Среди 1198 участников с качественными снимками ИИ выявил 10 из 11 случаев реферальной ДР, что обеспечило чувствительность 90,9% (95% ДИ: 58,7%–100%). Специфичность алгоритма составила 99,7% (95% ДИ: 99,1%–99,9%) при классификации пациентов без реферальной патологии. Положительная прогностическая ценность составила 71,4%, а отрицательная — 99,9%, что подтверждает высокую надежность исключения заболевания. Результаты демонстрируют высокую жизнеспособность использования портативных ИИ-решений для скрининга ДР в странах с низким уровнем дохода, где доступ к специалистам ограничен. Данное исследование вносит важный вклад в развитие телемедицины и доступности офтальмологической помощи в глобальном масштабе.