از دهه‌ی ۱۹۵۰ تاکنون، یادگیری ماشین از یک ایده نظری به ستون فقرات فناوری‌های امروزی (از تشخیص بیماری تا خودروهای خودران) تبدیل شده است.

دهه‌ی ۱۹۴۰ تا ۱۹۶۰ : دوران شکل‌گیری مفهومی و نظریه‌های اولیه : مفهوم یادگیری از تجربه در ماشین‌ها پایه‌گذاری شد، اما محدودیت‌های سخت‌افزاری و نظری، پیشرفت را کند کرد. معرفی مدل ریاضی نورون مصنوعی ( اولین تلاش برای شبیه‌سازی مغز انسان با معادلات منطقی و مبنای نظری شبکه‌های عصبی مصنوعی ) – معرفی مفهوم «ماشین یادگیرنده» و آزمون تورینگ - طراحی اولین برنامه یادگیرنده بازی چکرز که با تجربه، عملکردش را بهبود می‌داد. ( اولین استفاده از یادگیری ماشین در معناى امروزی) معرفی اولین شبکه عصبی قابل آموزش را بنام Perceptron با قابلیت تشخیص الگوهای ساده در داده‌ها . در پزشکی : مفهومی

دهه‌ی ۱۹۷۰ : دوران رکود و چالش : شناسایی محدودیت‌های مدل پرسپترون و ناتوانی در حل مسائل غیرخطی - کاهش سرمایه‌گذاری و علاقه به AI - رکود در شبکه‌های عصبی، رشد در زمینه‌های یادگیری آماری و تئوری احتمالات (مدل‌های بیزین) .  در پزشکی : مطالعات محدود

دهه‌ی ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰ : عصر الگوریتم‌های آماری  : ادغام آمار با کامپیوتر - انقلاب در آموزش شبکه‌های عصبی چندلایه  مدل‌های تفسیری و قابل فهم برای داده‌های بالینی - ابزار قدرتمند برای طبقه‌بندی داده‌های پیچیده - مدل‌سازی احتمالاتی داده‌های ناقص و پیچیده.  در پزشکی: مدل‌های اولیه پیش‌بینی .کاربردهای اولیه ML در تشخیص بیماری‌های قلبی، پیش‌بینی بقا و تحلیل ECG .

۲۰۰۰ تا 2015 : یادگیری عمیق و انقلاب داده : معرفی اصطلاح Deep Learning و آموزش شبکه‌های عمیق – نصف شدن خطای شناسایی تصویر با مدل مدل AlexNet با CNN - انقلاب یادگیری عمیق با معرفی GANs، RNNs، LSTM، Transformer و BERT .   در پزشکی: انقلاب در تصویربرداری . تشخیص سرطان از تصاویر با CNN - پیش‌بینی بقا و پاسخ به درمان با مدل‌های ترکیبی بالینی-تصویری - تحلیل زبان پزشکی (NLP)در پرونده‌های الکترونیکی (EHR)- کشف دارو با مدل‌های مولد (GANs, Diffusion Models )

۲۰16 تا امروز : یادگیری ماشین توضیح‌پذیر و اخلاقی: تمرکز بر قابل اعتماد بودن مدل‌ها در محیط بالینی.  یادگیری ماشین از ابزاری پژوهشی به فناوری بالینی قابل اعتماد در پزشکی مدرن تبدیل شده است. در پزشکی: ورود به محیط بالینی واقعی. گرایش‌های نوین: تفسیرپذیری تصمیم‌های مدل (Explainable AI) - یادگیری بدون اشتراک داده‌های بیمار (Federated Learning ) - درک روابط علت و معلولی در داده‌های پزشکی (Causal ML ) - آموزش بدون برچسب برای داده‌های کم‌ برچسب پزشکی (Self-Supervised Learning).