Egy tanulmány szerint elég, ha a mesterséges intelligenciát a pulzusfrekvencia adataira képezzük, hogy pontosan megjósolja a pitvarfibrilláció előfordulását. Az okostelefonokba integrálandó technológia elemzi az okosórák adatait, és szükség esetén az elemzés alapján figyelmeztetéseket ad ki. A Patterns című folyóiratban megjelent tanulmányt a luxemburgi egyetem kutatói végezték. Dokumentálja a mesterséges intelligencia képzési folyamatát, kiemelve annak lehetőségét a gyors beavatkozásban, hogy a szabálytalan szívverést visszaállítsa a normál szinuszi ritmusra. Ez gyógyszeres kezelést vagy elektromos kardioverziót igényelhet. Az ilyen epizód előrejelzése nyitja meg az ajtót a korai beavatkozásokhoz, ami potenciálisan növeli a betegek felépülési esélyeit, amint azt a New Atlas jelentette. A WARN nevű mesterséges intelligencia modellt egy kínai kórház 350 betegének adataival képezték ki, így betekintést nyertek a különböző állapotokba, mind a normál szinuszi ritmusba, mind a pitvarfibrillációt megelőző és kísérő jelenségekbe. A modell ezen ismeretek alapján értékeli a veszély valószínűségét. A jelek azonosítása érdekében a kutatók az EKG (RRI) R-hullám intervallumai közötti változásokat használták adatforrásként. A modell 30 másodperces RRI mintákat dolgozott fel 15 másodperces intervallumokon, hogy kiszámítsa a pitvarfibrilláció valószínűségét. A fő adatkészlet mellett két validációs készletet is használtak, mindegyikben 33 beteg vett részt. A WARN modell 83% - os és 73% - os pontossággal tudta megjósolni a pitvarfibrillációt, átlagosan 31 és 33 perccel a kezdete előtt. A cél az, hogy a megoldás feldolgozza az okosórák adatait egy okostelefon alkalmazáson keresztül, és tájékoztassa a felhasználót a szívritmusáról, és arról, hogy esetleg felmerülő probléma van-e. A technológia gyakorlati alkalmazását még nem jelentették be.