یادگیری ماشین کاربردهای متعددی در تشخیص و درمان بیماری های قلبی عروقی دارد. در ادامه به برخی از کاربرد های کلیدی آن اشاره می شود: 

 پیش‌بینی خطر: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند مجموعه ای از داده های بزرگ که شامل دموگرافی، تاریخچه پزشکی، سبک زندگی و سایر ویژگی های زیستی بیمار را برای پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌های قلبی عروقی مانند حملات قلبی، سکته مغزی یا نارسایی قلبی تجزیه و تحلیل کنند.

تشخیص زودهنگام: الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند داده های مختلف مربوط به فعالیت قلب مانند اکوکاردیوگرام یا داده حاوی سیگنال ECG (Electrocardiogram) را برای تشخیص علائم اولیه بیماری های قلبی عروقی تجزیه و تحلیل کنند و اقدامات لازم جهت پیشگیری از بیماری را مشخص کنند.

 درمان شخصی: الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با تجزیه و تحلیل داده های بیمار و نتایج درمان، یک برنامه درمانی برای افراد مبتلا به بیماری های قلبی عروقی تنظیم کنند که به بهبود و درمان آنها کمک کند. این برنامه شامل تنظیم مناسب دوزهای دارویی، پیشنهاد عمل جراحی مناسب، یا توصیه های مربوط به اصلاح سبک زندگی بر اساس ویژگی های خاص و سابقه سلامتی بیمار است. 

 نظارت از راه دور بیمار: دستگاه های پوشیدنی مانند ساعت های هوشمند مجهز به تکنولوژی های یادگیری ماشین می توانند به طور مداوم پارامترهای فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب، فشار خون و سطح فعالیت را کنترل کنند و یک بازخورد بلادرنگ را به بیماران و ارائه دهندگان مراقبت های پزشکی اطلاع دهند. این امر امکان تشخیص زودرس ناهنجاری های قلبی عروقی و اقدام به موقع را فراهم می کند.

مداخلات بهداشت عمومی: مدل های یادگیری ماشین می توانند داده های بهداشتی در سطح جامعه را برای شناسایی الگوها، عوامل خطر و ناهنجاری ها در سلامت قلبی عروقی تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه سیاست گذاران را قادر می سازند تا مداخلات بهداشت عمومی و استراتژی های پیشگیرانه هدفمند را در سطح عمومی طراحی کنند. 

 این کاربردها، پتانسیل یادگیری ماشین را برای متحول کردن مدیریت بیماری‌های قلبی عروقی با امکان تشخیص زودهنگام، درمان شخصی و بهبود نتایج بیمار نشان می‌دهند. با این حال، اعتبارسنجی و تفسیر نتایج حاصل از مدل‌های یادگیری ماشین در همکاری با متخصصان مراقبت‌های بهداشتی برای اطمینان از ارتباط بالینی و ایمنی آنها ضروری است.