В статье, опубликованной в журнале npj Digital Medicine 3 ноября 2026 года, представлено исследование мультимодального агента на базе искусственного интеллекта, предназначенного для поддержки клинических решений при долгосрочном наблюдении пациентов с возрастной макулярной дегенерацией (AMD). Разработанная система использует инструменты (tool-augmented agent) для интеграции разнородных медицинских данных, включая визуальные изображения глазного дна и текстовые клинические записи, обеспечивая комплексный анализ состояния пациента. Ключевой особенностью подхода является применение методов обработки естественного языка и компьютерного зрения для извлечения доказательной базы и сопоставления текущих показателей пациента с актуальными клиническими рекомендациями. Исследование демонстрирует, как ИИ-агент может автоматизировать рутинный мониторинг прогрессирования заболевания, выявляя критические изменения, которые могут быть упущены при ручном анализе. Результаты работы указывают на высокую точность системы в классификации стадий AMD и предоставлении персонализированных рекомендаций по лечению, что существенно снижает нагрузку на офтальмологов. Данный подход представляет собой значительный шаг вперед в области цифрового здравоохранения, демонстрируя потенциал мультимодальных ИИ-систем для улучшения качества и непрерывности медицинской помощи при хронических заболеваниях глаз. Внедрение подобных инструментов может привести к более раннему выявлению осложнений и оптимизации схем терапии, таких как интравитреальные инъекции анти-VEGF препаратов.