Сбербанк сообщил, что разработанная его Центром практического искусственного интеллекта и Sber AI модель Can-SAVE помогла выявить на 91% больше случаев злокачественных новообразований при диспансеризации. Результат получили в отдельном пилоте, где модель использовали для определения очерёдности обследований. Об этом представители банка сообщили CNews 16 октября 2026 года.
Can-SAVE анализирует сведения из электронной медицинской карты — диагнозы и оказанные медицинские услуги — и оценивает риск обнаружения злокачественного новообразования в следующие 12 месяцев. Модель не ставит диагноз и не заменяет врача: она помогает выделить пациентов, которым может быть важно уделить больше внимания.
Что показал пилот
В проверке участвовали более 426 тысяч человек. При одинаковом числе фактически обследованных людей с Can-SAVE выявили 2148 случаев злокачественных новообразований, а при традиционном подходе — 1123. Именно это сравнение Сбербанк описывает как увеличение числа выявленных случаев на 91%.
Отдельно модель проверяли в пяти регионах на данных примерно двух миллионов пациентов. Она отбирала для приоритетного обследования группы по 1000 человек. В них новообразования находили в 3,8–9,9 раза чаще, чем среди тысяч пациентов, отобранных по обычным медицинским протоколам. Это результат проверки отбора групп, а не сравнение исходов лечения.
Что пока неизвестно
Сбербанк также сообщает, что сравнил Can-SAVE с 17 другими моделями машинного обучения и ИИ и получил лучший результат по определению пациентов с повышенным риском. В публикации не приведены подробности методики и численные показатели этого сравнения, а независимая проверка не упоминается.
Банк не сообщил, планируют ли внедрять Can-SAVE за пределами пилотов и в каких регионах. Модель может обработать данные о населении города-миллионника менее чем за три часа на стандартном компьютере, но это само по себе не подтверждает готовность к повсеместному применению.
Почему это важно
Для врачей и организаторов диспансеризации Can-SAVE может стать способом расставлять приоритеты, используя сведения, уже имеющиеся в медкартах; в пилоте при том же количестве обследований обнаружили больше случаев. Но пока не сообщается, будет ли модель внедрена в обычную практику и подтвердятся ли результаты за пределами пилотов.
