Ученые Южно-Уральского государственного университета разработали алгоритм, позволяющий за несколько секунд выявить признаки сердечно-сосудистых заболеваний на миллионах кардиограмм. Он сможет повысить уровень диагностики во всех регионах страны, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

Алгоритм назвали PADDi (PALMAD-based anomaly discovery on distributed GPUs), он работает с помощью кластерной системы с узлами на базе графических процессоров. В ней активно применяется понятие диссонанса для формализации понятия аномалии, при этом обработка большого ряда данных организуется не на одном, а на двух уровнях. Это позволяет анализировать объем информации, который не помещается в памяти компьютера.

Алгоритм также может использоваться для массового и скоростного аудита миллионов кардиограмм. Его протестировали на двух отечественных суперкомпьютерах.  

Ранее в сентябре «МВ» писал о запатентованной в Новгородском государственном университете программе для диагностики риска «гипертензии белого халата» у беременных. Это состояние встречается у 10—30% пациенток и вызвано психологическим стрессом и особенностями вегетативной регуляции.

В основе разработки лежит алгоритм, позволяющий прогнозировать вероятность развития «гипертензии белого халата» по пяти ключевым параметрам: индекс массы тела; среднее систолическое артериальное давление; средняя частота сердечных сокращений; соотношение альбумин/креатинин в моче; сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI), указывающий на жесткость артерий. Для беременных предельно допустимым считается показатель до 7,8.