En un proyecto piloto, la inteligencia artificial de Sber ayudó a detectar casi el doble de casos de neoplasias malignas con el mismo número de exámenes. El sistema Can-SAVE permitió detectar 2148 casos frente a 1123 con el enfoque tradicional. Según la empresa, el aumento fue del 91%.
El modelo fue desarrollado por especialistas del Centro de Inteligencia Artificial Práctica de Sberbank y el equipo de Sber AI. El algoritmo estudia la información de los historiales médicos electrónicos (datos sobre diagnósticos y servicios médicos) y evalúa el riesgo de detección de una enfermedad oncológica en los próximos 12 meses.
El sistema no diagnostica el cáncer en lugar del médico ni emite un diagnóstico final. Ayuda a los profesionales médicos a decidir qué pacientes deben ser examinados primero.
En un estudio con aproximadamente 2 millones de pacientes de cinco regiones de Russia, los desarrolladores probaron qué tan bien el algoritmo identifica a las personas con mayor riesgo. Entre los grupos de 1000 personas seleccionadas por Can-SAVE, los tumores se detectaron entre 3,8 y 9,9 veces más a menudo que en los grupos formados según los protocolos médicos estándar.
Según Sber, el modelo también superó a otras 17 soluciones basadas en aprendizaje automático e IA. Can-SAVE, según los desarrolladores, es capaz de procesar los datos de la población de una ciudad de un millón de habitantes en menos de tres horas en una computadora normal. Los resultados del estudio se presentaron en la conferencia internacional de análisis de datos KDD 2026.