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Synkopen Erkennung Epilepsie
Universität der Bundeswehr München · Neubiberg
Beschreibung
Auftragsgegenstand ist die Entwicklung und Validierung von Algorithmen zur Erkennung von Synkopen und zur Abgrenzung gegenüber epileptischen Anfällen auf Basis multimodaler Vitaldaten, vorrangig EKG sowie ergänzend weiterer Biosignale wie Bewegungssensorik, elektrodermale Aktivität und Sauerstoffsättigung. Hierfür sind Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle zu entwickeln, die eine latenzarme und kontinuierliche Analyse ermöglichen und Ergebnisse unmittelbar in klinische Entscheidungsprozesse einbeziehen können. Es sind sowohl öffentlich verfügbare als auch nicht-öffentliche klinische Datensätze einzubeziehen, wobei alle datenschutzrechtlichen und ethischen Vorgaben einzuhalten sind. Das Ergebnis ist eine validierte Algorithmus-Bibliothek mit definierten Schnittstellen, die eine Integration in bestehende Analyse- und Monitoringsysteme erlaubt. 1
KI-Eignungsanalyse
KI-generiertBranche: IT & Digitalisierung
Entwicklung und Validierung von Algorithmen zur Erkennung von Synkopen und Abgrenzung zu epileptischen Anfällen mittels multimodaler Vitaldaten (EKG, Biosignale).
Hinweis nach EU AI Act Art. 50: automatisiert erstellt (Google Gemini) — ersetzt keine Prüfung der Original-Vergabeunterlagen. Mehr ▾
Diese Kurzanalyse ist ausschließlich ein Hilfsmittel zur schnellen Orientierung und keine Eignungs- oder Rechtsberatung. Die verbindlichen Angaben entnehmen Sie bitte der Original-Bekanntmachung (oeffentlichevergabe.de). Details zu unserer KI-Nutzung: KI-Transparenz.
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