Práce seznamuje čtenáře se souhrnem aktuálních pokroků ve vývoji a používání komplexních systémů využívajících umělou inteligenci (AI) v neurooftalmologii. Cílem následujícího článku je představit principy AI a algoritmů, které se aktuálně již využívají nebo jsou dosud ve stavu hodnocení nebo validace v prostředí neurooftalmologie. Pro účely tohoto textu byla provedena literární rešerše zaměřená na vyhledání specifických klíčových slov v dostupných vědeckých databázích, a to kumulativně do dubna 2023. Vyvinuté systémy AI napříč neurooftalmologií dosahují v převážné většině vysoké citlivosti, specificity a přesnosti. Jednotlivé systémy AI a algoritmů jsou v článku následně vybrány, zjednodušeně popsány a srov nány. Výsledky jednotlivých studií se podstatně odlišují v závislosti na zvolené metodice, stanovených cílech, velikostí testovacího i hodnoceného souboru a hodnocených parametrech. Ukazuje se, že hodnocení rozličných onemocnění pomocí AI v budoucnu značně urychlí a zefektivní jejich diagnostiku a vykazují tak vysoký potenciál být užitečným nástrojem v klinické praxi i při razantním nárůstu počtu pacientů.

This article presents a summary of recent advances in the development and use of complex systems using artificial intelligence (AI) in neuro-ophthalmology. The aim of the following article is to present the principles of AI and algorithms that are currently being used or are still in the stage of evaluation or validation within the neuro-ophthalmology environment. For the purpose of this text, a literature search was conducted using specific keywords in available scientific databases, cumulatively up to April 2023. The AI systems developed across neuro-ophthalmology mostly achieve high sensitivity, specificity and accuracy. Individual AI systems and algorithms are subsequently selected, simply described and compared in the article. The results of the individual studies differ significantly, depending on the chosen methodology, the set goals, the size of the test, evaluated set, and the evaluated parameters. It has been demonstrated that the evaluation of various diseases will be greatly speeded up with the help of AI and make the diagnosis more efficient in the future, thus showing a high potential to be a useful tool in clinical practice even with a significant increase in the number of patients.

• Keywords
• neurooftalmologie,
• MeSH
• Algorithms MeSH
• Diagnostic Techniques, Ophthalmological classification   MeSH
• Clinical Studies as Topic MeSH
• Optic Nerve Diseases diagnostic imaging   diagnosis   classification   MeSH
• Optic Nerve diagnostic imaging   MeSH
• Ophthalmology * methods   instrumentation   MeSH
• Eye Movements MeSH
• Strabismus diagnostic imaging   MeSH
• Artificial Intelligence * classification   MeSH
• Publication type
• Review MeSH

• MeSH
• Adult MeSH
• Esotropia MeSH
• Exotropia MeSH
• Middle Aged MeSH
• Humans MeSH
• Ocular Motility Disorders classification   MeSH
• Refraction, Ocular MeSH
• Strabismus * diagnostic imaging   classification   MeSH
• Vision, Binocular MeSH
• Visual Acuity MeSH
• Visual Perception MeSH
• Check Tag
• Adult MeSH
• Middle Aged MeSH
• Humans MeSH