ИИ-модель Сбера удвоила выявляемость злокачественных опухолей на диспансеризации

Инновационный алгоритм Can-SAVE, созданный экспертами Сбера, изучает цифровые медицинские карты для выявления пациентов, нуждающихся в срочной диагностике. Пресс-служба финансовой организации сообщила, что опытная эксплуатация комплекса дала возможность выявить почти вдвое больше онкологических патологий при сохранении прежних объемов обследований.

Программное обеспечение разработали эксперты профильного Центра практического ИИ Сбербанка совместно с командой Sber AI. Нейросеть анализирует историю болезней и перечень оказанных услуг из электронных амбулаторных карт, прогнозируя вероятность развития злокачественных опухолей на горизонте ближайшего года. Система не выносит медицинских вердиктов, а служит надежным инструментом для маршрутизации пациентов во время профилактических осмотров.

Масштабное тестирование прошло в пяти субъектах РФ и охватило порядка двух миллионов граждан. В когортах из одной тысячи человек, сформированных с помощью интеллектуального подбора, онкопатологии фиксировались в 3,8–9,9 раза интенсивнее по сравнению с контрольной группой, сформированной по классическим алгоритмам скрининга.

В рамках отдельного пилотного внедрения с охватом свыше 426 тысяч человек интеллектуальный помощник способствовал диагностике 2148 случаев новообразований, тогда как стандартные методики позволили обнаружить лишь 1123 случая. Следовательно, результативность ранней выявляемости возросла на 91% без увеличения нагрузки на диагностическую базу.

Представители Сбера отмечают, что разработка превзошла 17 аналогичных отечественных и зарубежных AI-систем. Производительность решения позволяет проанализировать массив информации по жителям мегаполиса менее чем за 180 минут, используя стандартные вычислительные мощности. Достижения команды были презентованы научному сообществу на престижной международной конференции KDD 2026.

Источник: iXBT