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Klinische Forscher, Biomedizin-Ingenieure und Gesundheits-KI-Praktiker
Entwicklung von Active Inference Agenten für die Analyse klinischer Wellformdaten am Bett und Echtzeit-Entscheidungsunterstützung.
Führen: Franklin Ducatez
Dieses Projekt ist archiviert. Es ist nicht mehr aktiv und jede Beteiligung unten beschreibt, wie es zuvor funktionierte.
Klinische Wellendaten-basierter Agent entwickelt Active Inference-Systeme für die Betreuung am Krankenbett. Dabei wird der Free-Energy-Rahmen auf Echtzeit-Kurvendaten – einschließlich Plethysmograph, arterieller Drucklinie und Beatmungskurven – angewendet, um die klinische Entscheidungsfindung in einer pädiatrischen Intensivstation zu unterstützen.
Das Projekt entwickelt Active Inference Agentenarchitekturen zur Verarbeitung und Interpretation von klinischen Wellenformen in Echtzeit. Ziel ist es, prinzipielle, unsicherheitsbewusste Modelle zu erstellen, die Kliniker am Krankenbett unterstützen können, indem sie kontinuierlich Glaubenszustände aus physiologischen Sensordaten aktualisieren.
Klinische Forscher, Biomedizin-Ingenieure und KI-Praktiker mit Interessen im Gesundheitswesen sind willkommen.
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