El modelo se basó en mamografías de casos diagnosticados entre 2008 y 2012 y después estudió a más de 2.000 mujeres de entre 40 y 74 años de edad que se habían sometido a mamografías. De las 2.283 mujeres del estudio, 278 recibieron más tarde el diagnóstico de cáncer de mama.	Estos falsos negativos son la tasa a la cual mujeres no catalogadas como de alto riesgo recibieron más tarde el diagnóstico de cáncer de mama. En la actualidad, la mayoría de los programas de detección de cáncer de mama se basan en mamografías "iguales para todas" a intervalos similares, cada año o cada dos años.	"Una predicción efectiva del riesgo puede mejorar la asistencia a los programas de detección y la confianza en ellos", dijo Karin Dembrower, principal autora del estudio y radióloga para mamas del Instituto Karolinska. El enfoque de IA también puede ser mejorado continuamente con exposición a más series de datos de alta calidad, indicaron los investigadores.