ИИ-модель Сбера увеличила число выявленных злокачественных опухолей при диспансеризации
Модель Can‑SAVE, созданная экспертами Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка совместно с Sber AI, в пилотных испытаниях показала почти двукратный рост числа обнаруженных злокачественных новообразований при неизменном объёме обследований. Об этом сообщили в пресс‑службе Сбера.
Как работает Can‑SAVE
Алгоритм анализирует данные электронных медицинских карт — сведения о диагнозах и оказанных медицинских услугах — и ранжирует пациентов по риск‑оценке вероятности выявления онкологического заболевания в течение года. Модель не ставит диагноз и не заменяет врача: её задача — помочь медицинским специалистам определить приоритеты в направлении пациентов на дальнейшие обследования.
Результаты пилотных исследований
В тестах, проведённых в пяти регионах России, в выборке участвовали около 2 миллионов пациентов. Среди тех, кого алгоритм выделял из групп по 1000 человек, злокачественные опухоли обнаруживались в 3,8–9,9 раза чаще, чем у пациентов, подобранных по стандартным медицинским протоколам.
В отдельном пилоте, охватившем более 426 тысяч человек, Can‑SAVE выявила 2 148 случаев злокачественных новообразований, тогда как при традиционном подходе было зафиксировано 1 123 случая — прирост числа выявлений составил 91% при одинаковом количестве проведённых обследований.
Сопоставление с другими решениями и технические возможности
Сбер отмечает, что модель показала лучшие результаты в сравнении с 17 другими решениями на базе машинного обучения и ИИ. Кроме того, Can‑SAVE способна обработать данные населения крупного города менее чем за три часа на обычном компьютере.
Результаты исследования были представлены на международной конференции по анализу данных KDD 2026.
15 октября 2026, 18:05 — Сбер
Источники: пресс‑служба Сбера; публикация — https://www.ixbt.com/news/2026/10/15/vdvoe-bolse-vyiavlennyx-zlokacestvennyx-opuxolei-ii-model-sbera-proverili-na-pacientax-pri-dispanserizacii.html
