«Сбер» обновил технологию GigaDoc для выявления рисков заболеваний

Обновленная версия медицинского ИИ-ассистента GigaDoc от «Сбера» умеет за 15 секунд по видео лица определять 20 показателей состояния здоровья, в том числе уровень стресса, индекс массы тела, пульс, артериальное давление, вариабельность сердечного ритма, общий холестерин, липопротеины низкой и высокой плотности (ЛПНП и ЛПВП), триглицериды, гемоглобин. Кроме того, алгоритм способен выявить риски развития кардиоваскулярных и метаболических заболеваний – атеросклероза, артериальной гипертензии, диабета 2-го типа и др., сообщила пресс-служба банка.

Там отметили, что ИИ-ассистент теперь общается с пользователем через цифровой аватар врача, то есть у GigaDoc «появилось лицо». Сервис анализирует и интерпретирует полученные данные, отмечает отклонения и рекомендует обратиться к нужному специалисту для уточнения состояния. Он также дает персональные советы по здоровому образу жизни и отвечает на медицинские вопросы. Разработчики подчеркивают, что эти услуги не должны заменить консультации врача.

Директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов уточнил, что в основе решения лежат такие технологии, как фотоплетизмография, ML-алгоритмы, языковая модель «ГигаЧат» и интерактивный визуальный интерфейс, создающий ощущение живого диалога с врачом. По его словам, GigaDoс предлагает сквозной сервис – от неинвазивной диагностики до записи к специалисту.

В ноябре 2025-го GigaDoc и ИИ-помощник по здоровью включили в Единый реестр российского программного обеспечения Минцифры РФ. Тогда «Сбер» представлял возможности сервиса так: система за 10 секунд оценивает состояние здоровья человека и определяет 16 показателей, включая индекс массы тела, давление, риск диабета 2-го типа, уровень холестерина и гликированного гемоглобина.

Ранее «МВ» писал, что разработчики «Сбера» совместно со специалистами НМИЦ им. В.А. Алмазова объявили о создании новой модели на базе искусственного интеллекта (ИИ) «Риски». Алгоритм способен в реальном времени анализировать анамнез пациентов, проходящих стационарное лечение, и прогнозировать вероятность развития осложнений, включая сердечно-сосудистые нарушения, пневмонию, сепсис и аритмию.