Überblick
Das Projekt entwickelt Architekturen für Active Inference Agenten zur Verarbeitung und Interpretation von klinischen Wellendar-Daten in Echtzeit. Ziel ist es, prinzipielle, unsicherheitsbewusste Modelle zu erstellen, die Kliniker am Krankenbett unterstützen können, indem sie kontinuierlich Glaubenszustände aus physiologischen Sensordaten aktualisieren. Es handelt sich um eine Pilotstudie in einer pädiatrischen Intensivstation mit dem Ziel, einen Beweis für den Erfolg zu erbringen, bevor ein klinisches Trial verfolgt wird.