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Leben retten mithilfe von künstlicher Intelligenz: Wissenschaftler der Universität Siegen haben im Rahmen des KIRETT-Projektes ein tragbares Gerät entwickelt, das bei Rettungseinsätzen sichere Prognosen und praktische Handlungsempfehlungen zur Erstversorgung liefert. Es vereint alle bisher bekannten Einsatzdaten der Leitstelle und des Teams vor Ort, misst die Vitaldaten der Patient*innen und führt alle Informationen auf einem kleinen Gerät zusammen, das Einsatzkräfte am Handgelenk tragen. Besonders bei speziellen Einsatzszenarien wie einem Massenanfall von Verletzten oder einem Schlangenbiss spart das Wearable wertvolle Zeit und gibt konkrete Hilfestellungen.
Dieses Gerät hilft den Helfern: Im Rahmen des innovativen Projektes „KIRETT – Computerunterstützung durch künstliche Intelligenz bei Rettungseinsätzen zur Verbesserung der Erstversorgung“ konnten Forschende der Universität Siegen unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Roman Obermaisser neue Erkenntnisse für die Notfallmedizin gewinnen. Ziel des KIRETT-Projekts war es, zu erforschen, ob die Erstversorgung bei Rettungseinsätzen durch ein tragbares Gerät, ein sogenanntes Wearable, verbessert werden kann. Dieses erkennt Notfallsituationen wie Atemwegs-, Herz-Kreislauf- oder neurologische Komplikationen durch maschinelles Lernen und gibt dem Rettungspersonal mittels künstlicher Intelligenz klare Handlungsempfehlungen, wie es Patient*innen behandeln sollte.
Nach dreijähriger Laufzeit endet das Projekt nun – und die Ergebnisse sind überaus vielversprechend. KIRETT gehört zum Programm „Forschung für die zivile Sicherheit“ und wurde gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Initiative „KMU-innovativ“. „Die innovativen Techniken zur Situationserkennung und für Handlungsempfehlungen in einem energieeffizienten und zuverlässigen Wearable haben das Potential, die Erstversorgung in Rettungseinsätzen signifikant zu verbessern“, erklärt Prof. Roman Obermaisser.
Das Wearable vereint mehrere Funktionen während eines Rettungseinsatzes: Der KI-Algorithmus im Inneren des Gerätes nutzt alle bekannten Daten der Leitstelle, die manuellen Eingaben der Rettungskräfte, die mittels Fragebogen erhoben werden, und Vitaldaten der Patient*innen wie Sauerstoffsättigung und Herzfrequenz, die mittels Sensoren am Körper gemessen werden, um Prognosen zu erstellen und so die Effizienz und Qualität der Behandlung zu erhöhen. Der entwickelte Prototyp ermöglichte es den Rettungskräften, ihre volle Aufmerksamkeit auf den Notfallpatienten zu richten, indem er relevante Einsatzdaten automatisch im Behandlungsverlauf bereitstellte.
Besonders bei spezielleren, kritischen Einsatzlagen sollte die Versorgungssituation durch das Wearable optimiert werden: In einem Massenanfall von Verletzten-Szenario, bei dem viele Menschen gleichzeitig behandelt werden müssen, oder in seltenen Notfällen, wie etwa einem Schlangenbiss, können Unsicherheit, Erfahrungslücken, hohe Arbeitsanforderungen und Überforderung der Einsatzkräfte zu Verzögerungen führen. Besonders in diesen Einsätzen erhöht das Wearable die Sicherheit und spart wertvolle Zeit durch eine schnelle und gründliche Situationsanalyse.
Getestet und erprobt wurde das tragbare Gerät in verschiedensten Einsatzszenarien durch die Feuer- und Rettungswache Siegen. In die finale Bewertung flossen qualitative Interviews mit den beteiligten Rettungskräften sowie eine quantitative Befragung ein. Sowohl die Qualität der Situationserkennung als auch die kontextabhängigen Handlungsempfehlungen wurden dabei unter die Lupe genommen. Die lokalen Partner spielten eine tragende Rolle, indem sie wertvolles Feedback und Unterstützung lieferten.
Gewinne für die Zukunft des Rettungsdienstes
Die Ergebnisse des KIRETT-Projekts legen den Grundstein für eine nachhaltige Verbesserung der Notfallmedizin. Ziel ist es, die neu entwickelten Technologien in zukünftigen Projekten und Anwendungen zu optimieren. Besonders die Kombination aus tragbaren Geräten und künstlicher Intelligenz bietet großes Potenzial für die Weiterentwicklung der medizinischen Versorgung. Ein mögliches Einsatzgebiet des KIRETT-Wearables wäre die präklinische Versorgung in ländlichen Gebieten bei Rettungsszenarien. In Regionen, in denen der Zugang zu medizinischer Versorgung begrenzt ist, könnte das Wearable die Erstversorgung durch weniger erfahrenes Personal unterstützen und so die Überlebenschancen der Patienten erhöhen. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse und Erfahrungen können zudem in die Weiterentwicklung von Ausbildungsprogrammen für Rettungskräfte einfließen.
Für Prof. Roman Obermaisser sind die beiden wichtigsten Errungenschaften des Wearables der neuartige KI-basierte Algorithmus zur Erkennung von Komplikationen und die geringe Inferenzzeit für die Krankheitsprognose: „Bei Rettungseinsätzen ist Zeit der kritischste Faktor, der bei begrenzter Datenverfügbarkeit zu berücksichtigen ist, und hier soll das KIRETT-Gerät mit seiner Innovation einen wichtigen Beitrag leisten“, betont er.
Projektpartner von KIRETT
An dem KIRETT-Projekt haben sich folgende Partner beteiligt: CRS Medical GmbH (Aßlar), mbeder GmbH (Siegen), der Lehrstuhl für Embedded Systems (Prof. Dr. Roman Obermaisser) sowie das Institut für Wissensbasierte Systeme und Wissensmanagement (Prof. Dr.-Ing. Madjid Fathi) der Universität Siegen. Die assoziierten Partner waren der Kreis Siegen-Wittgenstein, die Stadt Siegen, das Deutsche Rote Kreuz Siegen und das Jung-Stilling-Krankenhaus in Siegen. Die Gesamtzuwendung für das Projekt betrug 1,3 Millionen Euro.
Prof. Dr.-Ing. Roman Obermaisser
E-Mail: Roman.Obermaisser@uni-siegen.de
Tel.: 0271 740-3332
Klein und praktisch: Das Wearable wird am Handgelenk getragen und bündelt dort alle Einsatzdaten mit ...
Universität Siegen
Das KIRETT-Wearable wurde ausführlich durch das Team der Rettungs- und Feuerwache Siegen in untersch ...
Universität Siegen
Bei einem Abschlusstreffen kamen Prof. Roman Obermaisser (Mitte vorne) und das KIRETT-Team zusammen.
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
Information technology, Medicine
transregional, national
Research projects, Research results
German
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