Stärkung der Rettungskette unter Extremwettereinflüssen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Beispiel Lausitz

Die zunehmenden Extremwetterereignisse wie Hitze und Starkregen in Deutschland stellen das Rettungswesen vor erhebliche Herausforderungen. Dies betrifft nicht nur Rettungsdienste, sondern auch Krankenhäuser, Leitstellen, Feuerwehren und den Katastrophenschutz. Die Sammlung großer Datenmengen entlang der Rettungskette ist bereits etabliert, jedoch fehlt es bisher an einer systematischen Auswertung dieser Daten. Zudem existieren noch keine Instrumente, um die Rettungskette unter Extremwetterbedingungen zu simulieren oder zu planen. An dieser Stelle kommt das Projekt AIRCIS ins Spiel, das die Resilienz der Daseinsvorsorge im Bereich Gesundheit und Mobilität in der Lausitz durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erhöhen möchte.

Die Herausforderungen des Rettungswesens unter Extremwettereinflüssen

Der Klimawandel führt zu einer Zunahme und Intensivierung von Extremwetterereignissen in Deutschland, was das Gesundheitswesen und insbesondere das Rettungswesen vor große Herausforderungen stellt. Die Ressourcen im Rettungswesen sind aufgrund von Personalmangel begrenzt und müssen optimal verteilt werden. Dabei treten Einsätze geographisch spezifisch auf, was bedeutet, dass die örtliche Kapazität schnell ausgelastet sein kann, während andernorts ungenutzte Kapazitäten vorhanden sind. Extremwetterereignisse wie Starkregen, Hochwasser, Hitzeperioden, Dürre und Waldbrände führen zu einem erhöhten Aufkommen von Notrufen und belasten die Rettungskette zusätzlich.

Besonders problematisch wird es, wenn durch Starkregen bestimmte Gebiete schwer erreichbar sind oder während Hitzeperioden die Rettungskräfte selbst von der zusätzlichen Belastung betroffen sind. In solchen Situationen sind schnelle und effektive Entscheidungen von entscheidender Bedeutung, um Menschenleben zu retten und Schäden zu minimieren.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Rettungskette

KI bietet das Potenzial, Entscheidungsprozesse in Leitstellen und Krisenstäben erheblich zu verbessern. Im Projekt AIRCIS wurden zwei Hauptanwendungsfälle identifiziert:

1. Planung- und Trainingstool zur optimalen Nutzung knapper Ressourcen im Rettungswesen (Regelbetrieb)
2. Untersuchung des Extremwettereinflusses auf Rettungsdienst und Katastrophenschutz

Durch die systematische Auswertung von Leitstellen- und weiteren Rahmendaten wie Wetterdaten und geografischen Daten wird ein Modell zur KI-basierten Prognose des Einsatzaufkommens und des Nutzerverhaltens unter Regel- und Extrembedingungen entwickelt. Darauf aufbauend wird eine ereignis-diskrete, Multi-Agenten Simulationsumgebung konzipiert und implementiert, die die gesamte Rettungskette für das Untersuchungsgebiet abbilden kann.

Technische Details und KI-Kategorien

Die technischen Details des Projekts beinhalten mehrere fortschrittliche KI-Technologien:

1. Datenanalyse und -prognose: Durch die Analyse von Leitstellen- und Wetterdaten können präzise Prognosen über das zukünftige Einsatzaufkommen erstellt werden. Machine Learning-Algorithmen werden verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
2. Multi-Agenten-Simulation: Diese Simulationsmethode modelliert das Verhalten verschiedener Akteure innerhalb der Rettungskette. Jeder Akteur wird als Agent betrachtet, der auf bestimmte Ereignisse reagiert. Dies ermöglicht die Simulation komplexer Szenarien und das Testen verschiedener Strategien zur Optimierung der Ressourcennutzung.
3. Sensitivitätsanalyse und Systemoptimierung: Durch gezielte Variationen der Parameter in der Simulation kann die Sensitivität des Systems ermittelt und ein Optimum gefunden werden. Dies hilft, die Effizienz der Rettungskette zu maximieren.
4. Integration neuer Technologien: Moderne Techniken wie Flugdrohnen, Telemedizin, Notruf-Apps und Smart-Devices können in die Rettungskette integriert und deren Nutzen evaluiert werden.
5. Echtzeit-Support für Leitstellen: Eine Software wird entwickelt, die Leitstellen in Echtzeit unterstützt, indem sie Prognosen und Planungshilfen für Rettungseinsätze bereitstellt.

Die Unterstützung durch das Bundesverkehrsministerium

Das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) unterstützt das Projekt AIRCIS in der Modellregion Lausitz mit einer Förderung von 2,98 Millionen Euro über die nächsten drei Jahre. Ziel ist es, die Risiken und Gefahren durch Extremwetterereignisse für die Bevölkerung durch entsprechende Vorsorgemaßnahmen zu reduzieren. Das Projekt wird von der Björn Steiger Stiftung als Konsortialführer geleitet und bringt Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammen, um die Rettungskette unter Extremwetterbedingungen zu stärken.

Die Partner des Projekts AIRCIS

Im Projekt AIRCIS arbeiten neben der Björn Steiger Stiftung, die als Konsortialführer die Anwenderkompetenz entlang der Rettungskette im Dienst der Notfallhilfe beisteuert, fünf weitere Partner zusammen:

• Brandenburgisches Institut für Gesellschaft und Sicherheit (BIGS): Das Institut aus Potsdam ist für die Einbindung aller relevanten Akteure und die Organisation von Workshops zuständig.
• Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg (BTU): Die Forscher der BTU repräsentieren das Lausitzer Zentrum für Künstliche Intelligenz und bringen ihre Expertise auf dem Gebiet so genannter Emergency Medical Services Systeme ein.
• Industrieanlagen-Betriebsgesellschaft mbH (IAGB): Die IAGB trägt mit ihrem Know-how bei der Erstellung der KI-Modelle zur Vorhersage des Einsatzaufkommens bei.
• Moxi GmbH: Das Unternehmen betreibt und entwickelt eine Mobilitätsplattform zur Digitalisierung und Optimierung von Patientenbeförderungen und wird das KI-Modell in Software für die Nutzung in den Leitstellen umsetzen.
• Stadt Cottbus mit der Integrierten Regionalleitstelle Lausitz (IRLS Lausitz): Die IRLS koordiniert Rettungs- und Feuerwehr- sowie Katastropheneinsätze und unterstützt das Projekt durch Bereitstellung der Datenbasis und Überprüfung der Praxistauglichkeit.

Fazit: Erhöhung der Resilienz durch KI

Das Ziel von AIRCIS ist es, die Resilienz der Daseinsvorsorge im Bereich Gesundheit und Mobilität in der Lausitz zu erhöhen. Durch die präzise Prognose des Einsatzaufkommens, auch unter Extremwettereinflüssen, werden Leitstellen bei der gezielten Planung von Ressourcen unterstützt. Die entwickelten Lösungsansätze zur Optimierung der Rettungskette sollen zudem die Kooperation zwischen Brandenburg und Sachsen stärken und die Übertragbarkeit auf andere Versorgungsgebiete ermöglichen.

Das Projekt strebt eine Modernisierung des Rettungs- und Gesundheitswesens an, die weit über die Region hinaus wirkt. Durch den Einsatz von KI können Ressourcen effizienter genutzt und die Notfallversorgung verbessert werden. Dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer resilienten und zukunftssicheren Daseinsvorsorge in Zeiten zunehmender Extremwetterereignisse.