Hartritmestoornissen zoals voorkamerfibrillatie vormen een ernstig gezondheidsrisico. Vroege detectie en monitoring zijn cruciaal om complicaties te voorkomen. Dit project ontwikkelt AI-modellen met geavanceerde deep learning-technieken om risicopatiënten beter te screenen en ziekteprognoses te maken. Analyse van longitudinale EKG-data helpt subtiele ritmepatronen te identificeren, waardoor afwijkingen vroegtijdig worden opgespoord, nog vóór klinische symptomen optreden.