Naukowcy opracowali nową metodę zwaną HypEHR, która wykorzystuje geometrię hiperboliczną do znacznie bardziej efektywnego przetwarzania elektronicznych rejestrów medycznych pacjentów. Zamiast tradycyjnych płaskich reprezentacji danych, algorytm działa w przestrzeni hiperbolicznej - matematycznym modelu, który naturalnie koduje hierarchiczne relacje między informacjami medycznymi. Rezultatem jest system, który szybciej odpowiada na pytania dotyczące historii pacjenta, diagnoz i zaleceń terapeutycznych, jednocześnie zużywając mniej zasobów obliczeniowych.
Elektroniczne rejestry zdrowotne to ogromne, wielowarstwowe zbiory danych łączące notatki lekarskie, wyniki testów, leki, alergeny i historię chorób. Tradycyjne podejścia mają trudność z wychwyceniem głębokich powiązań między tymi elementami bez znacznego obciążenia pamięci i mocy procesora. HypEHR zmienia to podejście poprzez skorzystanie z właściwości geometrycznych przestrzeni hiperbolicznych, które są naturalnie "pojemniejsze" do reprezentacji danych o strukturze hierarchicznej - a dokładnie taką mają dane medyczne, gdzie ogólne warunki zdrowotne rozgałęziają się na bardziej szczegółowe objawy, testy i leczenia.
Znaczenie tego podejścia wykracza poza czystą technologię. Szpitale i kliniki na całym świecie borykają się ze spowolnieniami systemów EHR, co wpływa na szybkość opieki medycznej. HypEHR obiecuje przyspieszenie zapytań diagnostycznych i wsparcia decyzji klinicznych, potencjalnie skracając czas oczekiwania pacjentów. Badania sugerują też, że ta metoda mogłaby poprawić jakość predykcyjnych modeli medycznych poprzez lepsze kodowanie złożonych interakcji między objawami a chorobami.