Сбер: ИИ-модель Can-SAVE нашла вдвое больше онкозаболеваний при диспансеризации

Специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Sber AI разработали модель Can-SAVE, которая анализирует электронные медицинские карты и оценивает риск выявления онкологического заболевания в течение следующих 12 месяцев. Задача системы — не поставить диагноз, а помочь врачам решить, кого из пациентов во время диспансеризации обследовать в первую очередь. Об этом сообщили в пресс-службе Сбера.

В отдельном пилоте с участием более 426 тыс. человек Can-SAVE помогла обнаружить 2148 случаев злокачественных новообразований. При традиционном подходе за то же время нашли 1123 случая. Число выявленных заболеваний выросло на 91% при одинаковом количестве обследований.

В испытаниях в пяти регионах России участвовали около 2 млн пациентов. В группах из 1000 человек, которых алгоритм отбирал для обследования, злокачественные опухоли обнаруживали в 3,8–9,9 раза чаще, чем среди пациентов, выбранных по стандартным медицинским протоколам.

По данным Сбера, модель показала лучшие результаты по сравнению с 17 другими решениями на основе машинного обучения и ИИ. Данные населения города-миллионника она обрабатывает менее чем за три часа на обычном компьютере. Результаты исследования представили на международной конференции по анализу данных KDD 2026.