Skupina raziskovalcev iz Tajvana, Južne Koreje, Savdske Arabije in Slovenije je z uporabo metod strojnega učenja razvila algoritem, ki analizira podatke krvne slike pacienta za odkrivanje morebitnega hematološkega raka. Pri študiji, ki jo je vodil prof. Syed-Abdul Shabbir z medicinske univerze v Tajpeju, sta sodelovala tudi raziskovalca Odseka za inteligentne sisteme Instituta "Jožef Stefan" Erik Dovgan in Anton Gradišek. Z uporabo umetnih nevronskih mrež so razvili metodo, ki ločuje primere raka od preostalih stanj s 83-odstotno natančnostjo, po metriki ploščine pod krivuljo (AUC) pa dosega 94-odstotno natančnost. Članek z naslovom Artificial Intelligence based Models for Screening of Hematologic Malignancies using Cell Population Data je bil objavljen v reviji Scientific Reports, študija pa tlakuje pot za nadaljnje raziskave in morebiten prenos v klinično prakso.