В ходе пилотного проекта Сбер протестировал разработанную им модель Can-SAVE на данных электронных медицинских карт и выяснил, что при сохранении одинакового объёма обследований выявляют злокачественные опухоли почти вдвое чаще. Участники эксперимента — жители пяти регионов, общий объём обследованных достиг около двух миллионов человек. Об этом сообщили в пресс-службе Сбера.

В отдельном пилоте с участием более 426 тысяч человек Can-SAVE зафиксировала более чем двукратное увеличение числа случаев злокачественных новообразований по сравнению с традиционными подходами: 2148 против 1123 при идентичном числе обследований. По данным Сбера рост составил 91% после внедрения модели.

Алгоритм Can-SAVE анализирует сведения из электронных медкарт о диагнозах и оказанных медицинских услугах и оценивает риск выявления онкологического заболевания в ближайшие 12 месяцев. Однако модель не ставит диагноз: её задача — помочь врачам расставлять приоритеты диспансеризации и направлять к обследованиям тех пациентов, у которых риск выше.

По описанию разработчиков из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Sber AI, Can-SAVE может обрабатывать данные населения города-миллионника менее чем за три часа на обычном ПК. Как отмечалось на международной конференции по анализу данных KDD 2026, модель демонстрирует лучшие показатели по сравнению с примерно 17 аналогичными решениями.