研究团队认为，临床医生使用心电图+AI的分析结果，未来可以通过设定某一个阈值，将人工智能的专业心电图解读与临床医生更广泛、更多样化的知识相结合，来确定患者是否应该接受超声心动图检查，以尽量避免不必要的检查。
他们还指出，未来的心脏病风险预测可能会受益于多模态模型，例如整合胸部X光片、实验室检验结果和心电图等数据，对患者的风险进行更为全面的预测评估。
然而，这种AI检测的方法也带来了一些挑战，例如此类模型的集成和采用的复杂性也大大增加；模型看似表现良好，但泛化能力较差等。针对这些挑战，都需要在临床使用的过程中进一步优化和完善。