より健康度が高く、若年かつ高学歴の心不全患者ほど認知機能障害を有する確率が低い、とEuroHeartCare 2019 で発表された。このスタディは、6か国の心不全患者605人（平均年齢67歳、男性71%）を組み入れたHF-Wiiスタディのデータを用いた。認知機能の評価にはMontreal Cognitive Assessment (MoCA) が用いられ、運動耐容能は6分間歩行試験で測定された。6分間歩行試験でより長い距離を歩行した心不全患者は、より若年かつ高学歴であり、認知機能障害を有する確率が有意に低かった。

人工知能（AI）は安定した胸痛を有する患者の不要な診断的検査を防ぐ、と ICNC 2019 で発表された。ARTICA と呼ばれるこのAI意思決定支援システムは、ESC ガイドラインに厳密に従っている。このスタディは、安定した胸痛を有する患者982人を組み入れた。研究者らは、どの検査を行うかの意思決定を循環器専門医とAI とで同じ日に比較した。ARTICA は67% の患者において更なる検査は必要ないと助言したが、一方で、循環器専門医におけるその割合は、わずか4.6% であった。CT血管造影検査の結果、ARTICA が検査不要とした患者の97% において有意な冠動脈疾患がなく、これは意思決定が正しかったことを意味する。

初回のマラソン完走に向けたトレーニングは大血管の加齢変化を"元に戻し"、高齢で走るのが遅いランナーが最も恩恵を被る、と EuroCMR 2019 で発表された。スタディには21〜69歳の健常なマラソン初心者139人が含まれた。6か月間トレーニングを受けマラソンを完走した初心者は、血管年齢が4歳若返り、収縮期血圧が4 mmHg 低下した。これは薬物療法の効果に匹敵し、もし維持されれば生涯脳卒中リスクの約10% の低下に換算される。

進化した人工知能を用いて女性の将来の乳がんリスクを予測する新たなツールが開発された、とRadiology に掲載された。このディープラーニングモデルにより、乳腺濃度を用いてリスクを因子化する現在の臨床基準であるTyrer-Cuzickモデルに比べ、大幅にリスクの識別能が改善された。ハイブリッドディープラーニングモデルを乳腺濃度と比較したところ、研究者らは非高濃度乳腺でモデル評価が高リスク患者は、高濃度乳腺でモデル評価が低リスク患者に比べ、がんリスクが3.9倍高かった。このアドバンテージは他のサブグループでも保持された。

リンパ節転移陽性食道がん患者における外科的切除前の術前補助療法は有益であるが、現在の臨床ステージ分類技術における限界は、リンパ節転移がしばしば術前に検出されていないことである。転移リスクを評価する新たなノモグラムがAmerican Association for Thoracic Surgery's 99th Annual Meeting で初公開され、特にステージT2患者においてリスク層別化がより正確になることが期待されている。研究チームは National Cancer Database を用いて、3,000人超の患者を解析した。組織学、リンパ管浸潤、臨床的腫瘍ステージ、グレード、およびサイズなどの容易に得られる臨床的変数を用いることで、このノモグラムは外科的に切除可能な食道がんにおける潜在性リンパ節転移の確率を予測することができる。