Algoritam je treniran na stotinama tisuća nepersonaliziranih podataka na mamografskim slikama i kliničkim
Rezultirajući uKao rezultat toga, umjetna inteligencija je u stanju primijetiti kako očite preduvjete za pojavu raka dojke tako i sitne detalje - na primjer, nedostatak željeza ili probleme sa štitnjačom.
Istraživači su poboljšali točnost algoritma dodavanjem podataka o biopsiji, laboratorijskim testovima, registrima pacijenata oboljelih od raka, i više u svoju bazu znanja.
Ranije je objavljeno da bi sljedeća zdravstvena kriza mogla nastati zbog ogromne količine neželjene pošte robota, koja neće dopustiti pravim pacijentima da dođu do bolnica.