Американский совет кардиологов (АСС) совместно с Американской ассоциацией сердца (AHA) разработала ряд руководящих принципов для оценки сердечно-сосудистого риска у пациента, который основан на учёте восьми факторов, включая возраст, уровень холестерина и кровяное давление. В среднем эта система правильно дает прогноз наступления у человека того или иного криза с точностью 72,8 процента.
Это довольно высокая точность, но Стивен Вэн и его команда из Ноттингемского университета поступили несколько иначе, чтобы сделать систему прогнозов ещё лучше. Они создали четыре самообучаемых алгоритма, а затем передали им данные 378 тысяч 256 британских пациентов. Системы вначале использовали около 295 тысяч записей для создания своих внутренних моделей прогнозирования, а затем использовали оставшиеся для проверки и уточнения результатов. Результаты работы ИИ-алгоритмов значительно превзошли критерии AAA/AHA, обеспечивая точность от 74,5 до 76,4 процента. Тестирование показало, что алгоритмы работы нейронной сети побили результаты существующих руководящих методик AAA/AHA на 7,6 процента при одновременной выдаче на 1,6 процента меньше ложных тревог.
Из оставшихся 83 тысяч пациентов эта система могла бы спасти 355 дополнительные жизни. Интересно отметить, что системами ИИ был выявлен рядом факторов риска и предикторов, не охваченных существующими руководствами, например, таких как наличие в анамнезе тяжёлого психического заболевания или употребление пероральных кортикостероидов. По мнению учёных, в человеческом организме как биологической системе слишком много взаимосвязанных факторов, а использование ИИ для диагностики и прогноза позволяет выявить эти связи.