Лента новостей

Пятница 2 октября

16:39В Подмосковье назвали победителей региональных конкурсов педагогов 15:14Доктор Мясников призвал немедленно выкинуть эти опасные предметы из детских комнат 12:55Камера на 200 мегапикселей и рекордная батарея: новые смартфоны и наушники от HUAWEI вызвали ажиотаж в России 12:49"Отслоился каблук": попутчица Сергея Соседова вскрыла роковую деталь за секунды до трагедии на лестнице 10:52Мария Голубкина влепила звонкую пощечину зарвавшимся косметологам 09:20Вернувшаяся в Москву актриса Старшенбаум осталась без ролей 00:12Съешьте ложку этого до выхода из дома: тайный ритуал 2 октября, который спасет от безденежья и тяжелых хворей 22:30Московские спортсмены завоевали два золота на чемпионате мира по гидрофлаю 17:26Привычных суток больше нет: ученые забили тревогу из-за пугающих процессов в недрах Земли 17:05Собянин: С городского вокзала Москва-Сити можно будет отправиться в Минск 15:46Собрала чемоданы и бросила все: Эвелина Бледанс внезапно увезла 14-летнего сына из страны 14:04Слова Азизы у гроба Сергея Соседова вызвали настоящую оторопь в зале 12:31Роналду получил место в основе Португалии на матч с Уэльсом 12:14Оксана Самойлова покинула Россию после шокирующих откровений о Джигане 10:55Финансовый гороскоп на октябрь 2026 года: астролог назвала опасные траты для всех знаков зодиака 09:16Смертельно больная Лерчек приняла роковое решение и навсегда закрыла громкое дело 00:07Ни в коем случае не машите в небо: какая роковая ошибка 1 октября навеки сломает вам судьбу 18:17"Слушай, отец!": на стене древней египетской гробницы нашли леденящее послание сына 17:49Ремонт дорог завершили в 97 округах Подмосковья 16:05Росгвардия устроила жесткую облаву на оскандалившегося Джигана 14:50Оплата AliExpress из России: карта, СБП и как решить проблемы с оплатой 13:49"Все могло быть": продюсер Дзюник не поверил в случайную смерть Сергея Соседова на гастролях 12:54В Москве простились с Сергеем Соседовым: церемонию проигнорировали главные звезды эстрады 12:15Мининвест Подмосковья представил меры поддержки МСП на выставке "ИНТЕРТКАНЬ-2026" 11:17Октябрьский календарь переобучения: когда стартуют программы "Профессий будущего" в Печатниках 10:50"Пришлось спать в парке": беглый внук Аллы Пугачевой внезапно остался без крыши над головой 09:14Песков поставил точку в спорах о месте упокоения Соседова: Имеет право лежать среди великих! 00:35Ритуальные слезы у окна и тайный оберег Софии: зачем 30 сентября на Руси заставляли плакать даже счастливых 18:06Спорт и диеты бессильны: раскрыта шокирующая правда о том, кто на самом деле доживает до 110 лет 16:25Убитая горем мать Сергея Соседова не сможет попрощаться с сыном так, как хотела 14:56"К чертовой матери, не будьте идиотами!": взбешенный Валерий Меладзе сорвался на дерущихся женщин прямо со сцены 13:17Прохор Шаляпин выдал жуткую тайну и привлек Филиппа Киркорова к расследованию 13:00Фестиваль "Кленовые выходные" пройдет в "Архангельском" в начале октября 11:13"Я понимаю, что меня могут убрать": виновным в гибели Сергея Соседова грозит до 6 лет тюрьмы 09:35Кушанашвили жестко разнес Дробыша за сбежавшую в слезах Дубцову 08:27Деньги без тайн и обмана: в Москве стартовал юбилейный X Фестиваль финансовой грамотности и предпринимательской культуры 00:07Всего одно угощение 29 сентября навсегда избавит от долгов и откроет денежный поток 21:10Сергей Собянин рассказал о реставрации усадьбы Останкино 17:12Американские риелторы жестко обобрали внука Евгения Петросяна 15:13Максим Галкин* пошел на унизительные уступки на тайном банкете в Риме 14:35BRICS+ Fashion Summit соберет представителей fashion-индустрии более чем из 60 стран 13:35Наталья Подольская жестко отреагировала на интимные ласки Преснякова с фанаткой 13:27Жителей Подмосковья пригласили принять участие в учете птиц 11:12"Мне очень обидно": раздавленный горем Пенкин раскрыл роковое упущение погибшего Соседова 09:18"Самый страшный день": дочь Джигана обнажила жуткие детали их семейной жизни 01:16Тайное угощение для процветания: всего одно блюдо 28 сентября способно навсегда прогнать безденежье 17:36Судьбоносный удар осени: ясновидящая Кажетта назвала знаки, чья жизнь круто изменится с 28 сентября 15:16Близкие отдаляются, а квартира давит: почему осень жестко бьет по психике и разрушает пары 12:09Вакцины бессильны, легкие в труху: мутировавший смертоносный вирус атаковал Москву 06:09 Одно движение – и жизнь под откос: почему 27 сентября на Воздвижение панически боялись "сдвинуть судьбу"
685
400
true
Дни.ру
1
5
4.7
96
info@dni.ru
+7 (495) 530-13-13
ООО «Дни.ру»
235
35

В России научились прогнозировать наступление инфаркта

3204

Ученые Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) создали уникальную математическую модель диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Новая программа может успешно анализировать болезни человека и делать прогнозы его состояния в будущем.

Диагностическая программа была разработана по принципу организации нервных сетей в организме, передает "Ura.ru". "Такие сети не требуют постоянного программирования, а обучаются и „растут“ самостоятельно", – пояснил один из разработчиков программы Федор Черепанов.

Созданная математическая модель обрабатывает информацию по 69 параметрам, анализируя данные о ранее перенесенных заболеваниях, наличия болезней у родственников, пульс, артериальное давление и многое другое. На основе этой информации программа способна прогнозировать течение недуга. 

Так, с помощью новой разработки ученые уже установили ряд закономерностей. Например сахарный диабет не влияет на предрасположенность к инфаркту миокарда. Увеличение или уменьшение веса никак не связано с риском возникновения аритмии. 

Вместе с тем установлено, что фактор наследственности увеличивает риск развития инфаркта на 6,25%, а гипертонии – на 7,4%. По словам руководителя исследовательской группы Леонида Ясницкого, новый метод способен частично или полностью избавить пациентов от походам к медикам. 

"Врачи практически не используют метод математического моделирования. В то же время, с его помощью можно обнаружить взаимосвязь многих вещей, а также устранить риски, которые влияют на опасный прогноз", – пояснил он. Математическая модель была уже успешно опробована на более тысячи пациентах. Всем им были успешно поставлены диагнозы. 

Шоу-бизнес в Telegram

16 мая 2017, 12:05
Фото: GLOBAL LOOK press