Модель искусственного интеллекта, разработанная специалистами Центра практического искусственного интеллекта Сбера совместно с командой Sber AI, помогла выявить почти вдвое больше случаев злокачественных новообразований при диспансеризации по сравнению с традиционным подходом. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе банка.
© Global Look Press
"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", — приводятся в сообщении слова старшего управляющего директора, директора по ИИ-трансформации Сбера Сергея Рябова.
В рамках пилотного проекта Can-SAVE технологию испытали в ходе диспансеризации, в которой приняли участие более 426 тыс. человек. При одинаковом числе обследованных пациентов с помощью модели удалось выявить 2 148 случаев злокачественных новообразований против 1 123 при традиционном подходе.
Как пояснили в пресс-службе, модель анализирует сведения, содержащиеся в электронных медицинских картах, включая данные о диагнозах и оказанных медицинских услугах. На их основе система оценивает вероятность выявления злокачественного новообразования в течение ближайших 12 месяцев. Это позволяет заранее определять пациентов с повышенным риском онкологических заболеваний, которым следует уделить особое внимание при диспансеризации. При этом модель не ставит диагноз и не заменяет врача.
Технология позволяет обрабатывать большие массивы медицинской информации. В частности, модель способна проанализировать данные населения города с численностью более 1 млн человек менее чем за три часа на стандартном персональном компьютере.
Исследования в области применения искусственного интеллекта для оценки онкологических рисков и разработка продуктовых решений продолжаются под руководством исполнительного директора по исследованию данных Центра практического ИИ Сбербанка Марины Хрисановой.
