Модель анализирует медицинские снимки (коронограммы) в формате DICOM, распознавая места сужений, закупорок и другие нарушения в сосудах. Затем рассчитывается индекс Syntax Score — числовой показатель, отражающий степень тяжести поражения сосудов сердца. Врачи используют его, чтобы выбрать наиболее подходящий метод лечения: хирургическое вмешательство или установку стентов. Как отметили в Сбере, точность модели при подсчёте балла Syntax Score составляет 94,74%, что является высокой точностью для ИИ-моделей в медицинской диагностике.

Для обучения модели использовались тысячи изображений сосудов, полученных в центре им. В. А. Алмазова и Тюменском кардиологическом научном центре. Евгений Шляхто, генеральный директор ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России, рассказал:

Разработанная модель — это наш первый совместный шаг со Сбером по созданию ансамбля моделей стратификации и управления сердечно-сосудистыми рисками. Технологии ИИ позволяют не только помочь врачу оценить текущую клиническую ситуацию, но и сформировать прогноз и тактику на годы, а иногда и на десятилетия вперёд.