Oprócz wskazywania kobiet zagrożonych ryzykiem występowania raka piersi, algorytm potrafi też wskazać osoby, u których mogą wystąpić choroby wieńcowe. Robi to na podstawie zdjęć siatkówki oka. W przypadku chorób wieńcowych, skuteczność Deepmind wynosi jak na razie ok 70 proc. To za mało, żeby w pełni zrezygnować z konsultacji z ludzkim specjalistą. W przypadku wykrywania raka piersi sytuacja wygląda zupełnie inaczej.
Deepmind aktualnie wykorzystywany jest w roli specjalisty od raka piersi w dwóch krajach: w Stanach Zjednoczonych i w Wielkiej Brytanii. W USA skuteczność Deepmind okazała się być wyższa o 5,7 proc. jeśli chodzi o fałszywie dodatnie wyniki badań i o 9,4 proc. jeśli chodzi o fałszywie negatywne. Wyniki uzyskane na terenie Wielkiej Brytanii, są trochę mniej imponujące – 1,2 proc. wyższa wykrywalność fałszywie pozytywnych przypadków i 2,7 proc. więcej przypadków fałszywie negatywnych.
Jak podkreślają twórcy odpowiedzialni za stworzenie tej komputerowej platformy diagnostycznej, powyższe wyniki uzyskano w ramach wczesnego, eksperymentalnego etapu. Skuteczność samego algorytmu pozostaje jednak znacznie lepsza lepsza, jeśli porównamy ją z wynikami ludzkich specjalistów.
Nieewykluczone, źe za kilkanaście lat skuteczność komputerowych diagnostów przerośnie możliwości nawet najlepszych ludzkich lekarzy we wszystkich dziedzinach. W konsekwencji, możliwe bezie szybsze wykrywane chorób, przekładając się na długość życia ludzi.
