Štúdia vyvinula model umelej inteligencie na základe konvolučnej neurónovej siete s mechanizmom pozornosti kanála pre pacientov s akútnou bolesťou na hrudníku na pohotovosti. Zahŕňala 1188 pacientov z nemocnice Xiangya Central South University v marci 2024, s klinickými diagnózami z 12-zvodového EKG. Model dosiahol vynikajúcu schopnosť rozlišovať STEMI (AUC 0,986) a NSTEMI (AUC 0,916), s vysokou presnosťou, presnosťou, vybavením, F1-skóre a inferenčným časom 0,24 ± 0,08 s (p < 0,001), kratším ako manuálna interpretácia kardiológmi. Pre nestabilnú angínu pectoris a disekciu aorty bol výkon suboptimálny s vysokou citlivosťou, ale nízkou presnosťou. Model umožňuje rýchlu a spoľahlivú detekciu STEMI a NSTEMI ako podporu klinického rozhodovania na pohotovosti. Rozpoznanie nestabilnej angíny a disekcie aorty je obmedzené nešpecifickými elektrofyziologickými znakmi.