Οι τεχνικές επεξεργασίας εικόνας και μηχανικής μάθησης αποτελούν μια απαιτητική από τη φύση τους υπολογιστική διαδικασία. Ως εκ τούτου, το υπολογιστικό σύστημα απαιτείται να παρέχει επαρκείς πόρους επεξεργασίας και μνήμης. Το διαγνωστικό εργαλείο είναι βασισμένο σε μεθόδους βαθιάς μάθησης, οι οποίες μπορούν να παρέχουν πλήρως αυτοματοποιημένες προσεγγίσεις στα προβλήματα κατάτμησης και ταξινόμησης. Τα βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα (Deep Neural Networks) έχουν επεκταθεί στον τομέα της ανάλυσης ιατρικών εικόνων, προκειμένου να συλλάβουν αυτόματα την ανατομία και τη φυσιολογία των ασθενειών και εν τέλει να ποσοτικοποιήσουν την επικράτησή τους. Ιδιαίτερα δημοφιλής είναι η εκπαίδευση Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων (Convolutional Neural Networks – CNNs), η οποία αποσκοπεί στην αποτροπή της υπερμοντελοποίησης (overfitting) και της απομνημόνευσης μόνο των άκρως απαραίτητων λεπτομερειών των εικόνων εκπαίδευσης. Επιπρόσθετα, για την εκπαίδευση των μοντέλων βαθιάς μάθησης, συνήθης τακτική είναι η άντληση πόρων από σύγχρονες κάρτες γραφικών (GPU), οι οποίες εκμεταλλεύονται τις δυνατότητες της τεχνολογίας CUDA για την παράλληλη επεξεργασία πολυδιάστατων δεδομένων, όπως οι υπολογισμοί πινάκων στα σύνθετα στρώματα συνέλιξης (convolution layers).
Ενδιαφέρουσα λύση, αποτελεί επίσης η πρόσβαση σε υπηρεσίες υπολογιστικού νέφους (cloud computing), με σκοπό την διαδικτυακή διάθεση υπολογιστικών πόρων κέντρων δεδομένων (data center). Εκτός αυτού σύγχρονα κέντρα δεδομένων θέτουν υψηλές προδιαγραφές κυβερνασφάλειας αλλά και ασφάλειας από φυσικές καταστροφές εξασφαλίζοντας την εύρυθμη και εύρωστη λειτουργία της εφαρμογής. Η εν λόγω προσέγγιση βέβαια προϋποθέτει την εφαρμογή και συμμόρφωση κανόνων προστασίας προσωπικών δεδομένων όπως η εφαρμογή του Γενικού Κανονισμού για την Προστασία Δεδομένων (GDPR 679/2016).