ИИ-модель Сбера Can-SAVE при ежегодной диспансеризации помогла выявить на 91% больше случаев злокачественных новообразований, чем при традиционном подходе, следует из результатов исследования, которые представила команда центра практического ИИ совместно с командой Sber AI.
ИИ-модель использует информацию из электронной медицинской карты, чтобы оценить риск выявления злокачественного образования в течение ближайших 12 месяцев. Главная задача модели – определить, кому важно уделить больше внимания при диспансеризации.
Работу программы проверили в рамках пилота в 5 регионах России с охватом около 2 млн пациентов. Модель формировала группы из 1000 пациентов. Модель выявляла злокачественные образования в 3,8-9,9 раз чаще в таких группах.
Также в отдельном пилоте команда специалистов Сбера проверяла работу программу в реальной диспансеризации более 426 тыс. человек. При одинаковом числе реально обследованных пациентов ИИ-модель помогла выявить 2148 злокачественных образований, а при традиционном подходе – 1123 человека.
«Can-SAVE работает с данными, которые уже есть в электронной медкарте, и помогает врачу понять, кому из пациентов стоит уделить особое внимание. В пилоте такой подход помог выявить почти в два раза больше случаев злокачественных новообразований при диспансеризации. Для нас это главный результат — технология приносит практическую пользу там, где решения напрямую влияют на здоровье людей», — рассказал старший управляющий директор, директор по ИИ-трансформации Сбербанка Сергей Рябов.
