Досліджено можливості застосування глибоких нейронних мереж для аналізу оптичних зображень судинної сітківки у пацієнтів із цукровим діабетом з метою підвищення точності автоматизованої діагностики діабетичної ретинопатії. Розглянуто сучасні підходи до обробки ретинальних зображень із використанням згорткових нейронних мереж, що забезпечують автоматичне виділення інформативних ознак судинних змін без ручного формування дескрипторів. Запропоновано методику оцінювання ефективності класифікації на основі показників точності, чутливості, специфічності та площі під ROC-кривою (ROC-AUC), а також проведено детальний ROC-аналіз із числовими розрахунками. Додатково виконано кореляційний аналіз між результатами роботи моделі та рівнем глікемії крові (HbA1c), що дозволило оцінити клінічну релевантність отриманих прогнозів.