Данное исследование представляет собой систематический обзор и мета-анализ, направленный на оценку эффективности алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и метода отложенной передачи данных (store-and-forward) при скрининге диабетической ретинопатии. Авторы проанализировали, как различные клинические условия — от специализированных офтальмологических центров до первичного звена здравоохранения — влияют на диагностическую точность используемых технологий. В работе исследуется разрыв между контролируемыми клиническими испытаниями и реальной практикой, где качество изображений и квалификация персонала могут варьироваться. Ключевым результатом является выявление корреляции между типом медицинского учреждения и показателями чувствительности и специфичности ИИ-систем. Исследование подчеркивает необходимость стандартизации протоколов получения изображений для обеспечения стабильной точности диагностики в различных медицинских сетях. Результаты имеют критическое значение для внедрения ИИ-решений в системы массового скрининга населения с целью минимизации риска ложноотрицательных заключений.