В статье представлена новая архитектура искусственного интеллекта FairEnc, предназначенная для диагностики глаукомы на основе анализа медицинских изображений. Модель базируется на парадигме vision-language (визуальный язык), где ключевой инновацией является внедрение специализированных кодировщиков для визуальных и текстовых данных, обеспечивающих справедливость (fairness) предсказаний. Исследователи акцентируют внимание на устранении смещений (bias) в алгоритмах, которые часто возникают из-за неравномерного распределения данных по демографическим группам. Методология включает совместное обучение кодировщиков для достижения высокой точности при одновременном обеспечении эгалитарного отношения к разным подгруппам пациентов. Результаты демонстрируют значительное улучшение метрик справедливости по сравнению с существующими базовыми моделями, сохраняя при этом высокую диагностическую точность. Это исследование имеет критическое значение для клинической практики, так как позволяет создавать более надежные и этичные системы поддержки врачебных решений. Внедрение таких моделей может снизить риск ошибочных диагнозов для уязвимых групп населения и повысить доверие к ИИ-технологиям в офтальмологии.