Khi làm việc với những người gặp phải những vấn đề về bệnh tự kỷ, rối loạn vận động giảm chú ý (ADHD), khó khăn trong học tập hoặc các vấn đề về sức khỏe tâm thần, các học viên thường dựa vào phán đoán chuyên môn để xác định xem hành vi của người bệnh có được cải thiện sau can thiệp hay không. Tuy nhiên, điều đó là chưa đủ.
Các nhà khoa học tại đại học Bách khoa Montréal và Manhattanville đã gắn nhãn độc lập cho hơn 1.000 biểu đồ và tạo các mô hình quyết định mới bằng cách sử dụng máy học.
Kết luận được rút ra từ các mô hình này sau đó so sánh với các kết luận được tạo ra bởi công cụ hỗ trợ thị giác được các nhà khoa học nghiên cứu.
Các nhà khoa học không chỉ đưa ra kết luận được rút ra từ các mô hình phù hợp với cách giải thích của các chuyên gia về công cụ phổ biến nhất, mà họ còn đưa ra kết luận chính xác hơn về dữ liệu mới.
Theo các tác giả, những mô hình này có thể hỗ trợ các học viên đưa ra quyết định tốt hơn về hiệu quả của các can thiệp.