人工智能对于健康情况的预测能力很快会扩展到心脏病领域，麻省理工学院CSAIL的研究人员了一个名为RiskCardio的机器学习，它可以估计因心血管疾病导致的血液流动受阻或减少而导致的死亡风险。它所需要的只是15分钟的心电图读数，它可以根据样本中连续的心跳情况来判断危险性。
这种方法依赖基础是，心跳之间的变异性越大，风险越大。科学家们使用历史数据对机器学习进行训练，以了解患者的治疗结果。如果病人存活下来，他们的心跳被认为是相对正常的；如果病人死亡，他们的心脏活动被认为是有风险的。最终的风险评分来自于对每组连续心跳的平均预测。
目前，这一还只是雏形，还需要改进用以进行训练的数据，包括年龄、族群背景和性别。一旦当RiskCardio真的投入使用，它可能对医疗保健至关重要，医生可以迅速评估病人的健康状况，并决定适当的治疗方案。
CSAIL还希望通过在中运行标签不太清晰的数据，帮助理解不太清晰的场景。
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