تتعلق دراستنا بتوقع الفشل القلبي الاحتقاني (CHF) من خلال تحليل إشارات الكهروضوئية القلب (ECG). تم تقديم وتخصيص نهج جديد للتعلم الآلي، وهو آلة التعلم المتطرف المستندة إلى تحليل هيسنبرغ المُعَدَّل (R-HessELM)، ونماذج الخصائص؛ قياس الإنتروبيا المربع والدائري والمائل والشبكي. أثبتت هذه الدراسة أن خصائص قياس الإنتروبيا المائلة تمثل بشكل جيد خصائص إشارات ECG، وأن استخدامها مع نهج R-HessELM حقق دقة عامة بلغت 98.49%.