Synkopen Erkennung Epilepsie

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