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Ein Informatik-Absolvent der TH Bingen hat in seiner Masterarbeit ein Modell ent-worfen, das die Organisation des Kölner Rettungsdiensts verbessert. So kann die Wartezeit für Notfallpatienten verkürzt werden. Eine zentrale Rolle spielen dabei lernfähige Algorithmen.
Den Rettungsdienst in einer Millionenstadt zu organisieren ist keine leichte Aufgabe. Wenn es um Leben und Tod von Verletzten oder Intensivpatienten geht, zählt oft jede Minute. Umso wichtiger ist es, dass jederzeit Rettungskräfte und -fahrzeuge bereitstehen. Mark Schleider möchte dafür sorgen, dass bei der Organisation dieser Mammutaufgabe in Köln zukünftig Künstliche Intelligenz hilft. Der 35-jährige Absolvent des Masterstudiengangs Informatik an der Technischen Hochschule (TH) Bingen hat in seiner Abschlussarbeit ein Modell entwickelt, das die Auslastung der Rettungskräfte vorhersagt. So kann die Leitstelle schon im Vorfeld sicherstellen, dass keine Überlastungen und verlängerte Wartezeiten entstehen.
Dass Schleider dieses Themenfeld für seine Masterarbeit gewählt hat, ist kein Zufall: Als Berufsfeuerwehrmann und Rettungsassistent in Köln kennt er die Schwierigkeiten, die die Organisation der Einsätze mit sich bringt: „Es kommt vor, dass die Ressourcen eines Bezirks kurzzeitig vollständig ausgelastet sind. Jeder weitere Notfall kann dann zu längeren Wartezeiten führen. Solche Spitzen können wir mit externen Dienstleistern oder Fahrzeugen aus angrenzenden Bezirken ausgleichen. Dabei hilft es, die Belastungsspitzen möglichst früh vorhersehen zu können“. Auch planbare Fahrten wie Krankentransporte sind anhand von Schleiders Berechnungen ressourcenschonend integrierbar.
Prof. Dr. Thomas Marx, der den Masterstudiengang Informatik an der TH Bingen leitet, hat die Masterarbeit betreut. Von Schleiders Ansatz ist er so angetan, dass es nicht bei einer theoretischen Arbeit bleiben soll: „Mark Schleiders Prognosemodell ist gewinnbringend in der Einsatzplanung verwendbar. Deshalb würden wir es gerne gemeinsam mit der Kölner Berufsfeuerwehr weiterentwickeln und in die Praxis umsetzen.“
Um die Rettungskräfte optimal zu verteilen hat Schleider einen lernfähigen Algorithmus mithilfe der Aufzeichnungen des Rettungsdienstes aus vergangenen Jahren „trainiert“. Hinzu kamen weitere Informationen etwa zu Feiertagen, Ferien oder Wetterverhältnissen. So gerüstet kann das Modell Belastungsspitzen in Zukunft kurzfristig vorhersagen. „Im Idealfall muss ein Notfallpatient damit weniger lang auf unsere Hilfe warten“, erklärt Schleider.
Der Weg zur fertigen Masterarbeit war für den jungen Mann alles andere als einfach: Da war zum einen die riesige Datenmenge aus Rettungseinsätzen der letzten zehn Jahre, die seinen Berechnungen zugrunde liegen. „Diese Menge unregelmäßiger Daten zu verarbeiten war eine wirklich harte Nuss“, erzählt Schleider. Geknackt hat er sie trotzdem – und das obwohl er nicht nur zweifacher Vater ist, sondern während seines Studiums auch voll berufstätig war. „Gerade weil Schulen und Kitas zeitweise geschlossen waren, war diese Zeit für meine ganze Familie ein wahrer Kraftakt. Ich bin glücklich, dass wir ihn gemeistert haben.“
Wie es nach seinem erfolgreichen Abschluss weitergeht, steht für Mark Schleider längst fest: Er wird auch weiterhin in Feuerwehr und Rettungsdienst Menschen in Not helfen – mit Unterstützung aus Bingen in Zukunft vielleicht noch schneller.
Mit Mark Schleiders Hilfe könnte die Leitstelle des Kölner Rettungsdiensts ihre Arbeit in Zukunft ef ...
Feuerwehr Köln
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Information technology, Medicine, Traffic / transport
transregional, national
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German
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