Kanıtlanmış tıbbi teorileri, bulut bilişimi ve en son AI kavramlarını kullanan Cardisio'nun bilim adamları, kalp hastalığı için benzersiz ve modern bir risk değerlendirmesi oluşturdu.
Cardisiography 4 dakika içinde bir vektör kardiyogram (kalbin elektriksel aktivitelerinin 3 boyutlu analizi) oluşturur. Bu analizin bir parçası olarak uygulama, bulut tabanlı bir uygulamada 3,2 milyondan fazla veri noktasını işler ve risk puanı da dahil olmak üzere tüm sonuçları gösteren bir PDF raporunu anında sunar.
Vectorcardiography'den elde edilen veriler, son derece doğru sonuçlar verecek şekilde sürekli olarak optimize edilen Cardisio algoritması kullanılarak değerlendirilir.

Cardisiography fikri, elektrofizyolojinin ilkelerinden, özellikle vectorcardiography'den kaynaklanmaktadır.

Çok boyutlu uzayda elektriksel uyarım yayılımını analiz etmek için geçmişte birçok girişimde bulunulmuştur. Ancak verilerin yüksek karmaşıklığı nedeniyle, insan gözünün ilişkileri tanıması ve gerekli hesaplamaları yapması neredeyse imkansızdı. Bu nedenle, bu yaklaşım sadece teorik olmuştu.

Bilgi işlem gücü ve yapay zeka geliştikçe, bu veriler daha erişilebilir hale geldi. Cardisio, sürekli güncellenen bir sinir ağı kullanarak her Cardisiography analiz eden bir algoritma geliştirdi.

Cardisio'nun ekibi, günümüzde mevcut olan yüksek bilgi işlem gücüyle, uygulayıcı için karmaşık hesaplamaları gerçekleştirebilmesi için gerekli verilerle bir algoritma eğitmeyi başardı. Cardisiography istirahatte ilgili koroner stenozun hemodinamik tespiti için non-invaziv, muayene eden kişiden bağımsız, tekrarlanabilir, hızlı, uygulanabilir ve uygun maliyetli bir tarama yöntemidir. Raporda oluşturulan sonuç, kalbin uyarım süreçlerinin bilgisayar destekli sonsuz küçük, üç boyutlu bir hesaplamasıdır. Bu, otolog kanla ilişkili bir nöral ağ ile birlikte belirli bir algoritmaya ve ayrıca tanımlanmış bir Ɛ noktasından başlayarak zamanın bir fonksiyonu olarak dipol alanındaki miyokardın belirli uzamsal yönelimine dayanır.