Umetna inteligenca predstavlja zaradi možnosti podpore pri odkrivanju in spremljanju bolezni ter napovedovanju izida novi mejnik v sodobni medicinski tehnologiji. Njena klinična uporabnost se je v zadnjih letih dramatično povečala predvsem na račun uvedbe konvolucijskih nevronskih mrež v modeliranje računalniško podprtih sistemov umetne inteligence. Celotna oftalmologija, zlasti pa področje bolezni mrežnice, pri kateri diagnosticiranje sloni na slikovnih preiskavah, se vodi izrazito tehnološko. Zato je edinstvena stroka pri vpeljavi novosti s področja umetne inteligence v klinično uporabo. Kljub temu pa je integracija umetne inteligence v presejanje, diagnosticiranje in zdravljenje oftalmoloških bolezni predvsem zaradi prevelikega posploševanja pri zaznavanju sprememb in slabih zmožnosti sočasnega prepoznavanja različnih kliničnih entitet zaenkrat še omejena. V članku se osredinjamo na nedavno predstavljene algoritme umetne inteligence, ki so prvenstveno namenjeni odkrivanju najpogostejših bolezni mrežnice in so, ali se še bodo, z morebitnimi izboljšavami, pridobljeno višjo občutljivostjo in specifičnostjo, vendarle uvedli v klinično prakso.