Produkt: Rettungs-Magazin 5/2019
Rettungs-Magazin 5/2019
Interview zur Interschutz 2020+++Reportage Christoph Westfalen+++Drohneneinsatz im Katastrophenschutz+++Rettungsdienst in Bremerhaven+++Erster RTW von MAN

Lernfähige Algorithmen sollen den Rettungsdienst beschleunigen

(Bild: Feuerwehr Köln)Bingen (idw) – Wie kann die Reaktionszeit des Kölner Rettungsdiensts verbessert werden? Ein Informatik-Absolvent der TH Bingen hat hierzu ein Modell entwickelt, in dem lernfähige Algorithmen eine zentrale Rolle spielen.

Den Rettungsdienst in einer Millionenstadt zu organisieren, ist keine leichte Aufgabe. Mark Schleider möchte dafür sorgen, dass bei der Organisation dieser Mammutaufgabe in Köln künftig Künstliche Intelligenz (KI) hilft.

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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 verlängerten 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.

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.

„Mark Schleiders Prognosemodell ist gewinnbringend in der Einsatzplanung verwendbar“, ist Prof. Dr. Thomas Marx von der TH Bingen überzeugt. „Deshalb würden wir es gerne gemeinsam mit der Kölner Berufsfeuerwehr weiterentwickeln und in die Praxis umsetzen.“

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Kommentar zu diesem Artikel

  1. Großes Interesse! Arbeit bitte veröffentlichen!

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