Trước đó, Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ (AHA) từng phát triển thành công một series hướng dẫn dự đoán nguy cơ tim mạch cho bệnh nhân dựa trên 8 yếu tố, bao gồm tuổi tác, nồng độ cholesterol và huyết áp. Hệ thống này có thể giúp bác sỹ dự báo đúng trung bình 72,8% các trường hợp.

Đây đã là con số rất khả quan, nhưng Stephen Weng và các đồng nghiệp tại ĐH Nottingham lại muốn nâng độ chính xác lên cao hơn nữa. Họ xây dựng 4 thuật toán machine learning rồi cho máy tính thu nạp, học hỏi các dữ liệu bệnh án của 378.256 bệnh nhân trên khắp nước Anh.

Đầu tiên, hệ thống sử dụng khoảng 295.000 bệnh án để cho ra mô hình dự đoán. Sau đó, họ dùng số bệnh án còn lại để thử nghiệm và cải thiện mô hình. Các thuật toán do nhóm của Stephen xây dựng đã cho kết quả dự đoán có độ chính xác vượt cả hướng dẫn của Hiệp hội AHA, đạt 74,5 đến 76.4%.

Trong số 83.000 bệnh án được thử nghiệm, hệ thống AI này lẽ ra đã có thể cứu sống được thêm 355 mạng người nếu được đưa vào sử dụng sớm hơn. Điều thú vị là các thuật toán máy tính xác định được cả một số yếu tố góp phần gia tăng nguy cơ tim mạch chưa từng được đề cập tới trong bản hướng dẫn của AHA, chẳng hạn như có tiền sử mắc bệnh nghiêm trọng về tâm lý hay sử dụng corticosteroid qua đường miệng quá đà.

Rõ ràng khoa học máy tính giờ đây không chỉ nằm ở các sản phẩm phần cứng, phần mềm hiệu suất thông thường mà còn giúp chúng ta khai phá thêm những điều chưa biết tới về chính cơ thể của mình.