Сбер представил на KDD 2026 результаты модели Can-SAVE: 2148 злокачественных опухолей выявлено у 426 000 пациентов в пяти регионах против 1123 при стандартном подходе. Прирост — +91%, а не вдвое, как утверждает заголовок, но и 91% — это серьёзно. Как это работает. Модель не ставит диагноз, а ранжирует пациентов по риску онкологии на 12 месяцев вперёд. В группах из тысячи человек, отобранных алгоритмом, опухоли обнаруживали в 3,8–9,9 раз чаще, чем по стандартным протоколам. Обработка данных города-миллионника занимает менее трёх часов на обычном ПК. На той же конференции Can-SAVE обошла 17 других ML/AI-решений. Модель оценивает только риск, а не диагноз — окончательное решение за врачом. Неизвестно, были ли пациенты рандомизированы или сравнение проведено ретроспективно на одной когорте. Регионы и типы опухолей не раскрыты. Что это значит: при том же бюджете на обследования можно выявить почти вдвое больше онкологии на ранней стадии — и для этого не нужна дорогая инфраструктура.