KI-Lösungen · Use Case

Notrufe verstehen und Einsätze beschleunigen

KI-Systeme hören bei Notrufen in Echtzeit mit, um kritische Schlüsselwörter wie 'Herzstillstand' zu erkennen und Disponenten bei der schnelleren Einsatzentscheidung zu unterstützen.

Die Universitätsmedizin Göttingen hat gezeigt, dass KI-gestützte Einsatzkoordination die Gesamtbearbeitungszeit um 19 Minuten verkürzt. Ihr Unternehmen kann diese Zeitgewinne nutzen, um mehr Patienten pro Schicht zu versorgen und die Personalauslastung zu optimieren.

Worum es geht

Dieser Anwendungsfall verbessert die Effizienz von Rettungsleitstellen. Eine KI wie Corti.ai wird in die Telefonanlage integriert und analysiert das Gespräch zwischen Anrufer und Disponent in Echtzeit. Mittels Spracherkennung und NLP identifiziert die KI Schlüsselwörter, Symptombeschreibungen und sogar nonverbale Hinweise wie Atemmuster. Erkennt der Algorithmus beispielsweise mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Herzstillstand, noch bevor der Disponent dies tut, gibt er eine visuelle Warnung aus. Dies hilft, lebensrettende Maßnahmen wie die telefonische Anleitung zur Wiederbelebung früher zu starten und den richtigen Rettungswagen schneller zu entsenden, was die Überlebensrate signifikant erhöht.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Hoch
  • Technologie: Speech Recognition, Natural Language Processing, Machine Learning

Passende Branchen

  • Krankenhäuser & Kliniken
  • Regierungsbehörden & Verwaltungen

Typische Einsatzmuster

  • Ein Disponent in der Leitstelle erhält während des Notrufs automatisierte Vorschläge für die Einsatzkategorisierung und benötigte Ressourcen, die er mit einem Klick bestätigen oder anpassen kann.
  • Der Rettungsdienst übermittelt während der Fahrt zur Klinik automatisch Vitaldaten und EKG-Ergebnisse, sodass die Notaufnahme vorbereitet ist und keine Zeit durch nachträgliche Kommunikation verloren geht.
  • Eine Klinik empfängt den ankommenden Patienten mit einer vollständigen digitalen Akte, die bereits alle relevanten Informationen aus dem Einsatzverlauf enthält und nicht erst zusammengetragen werden muss.

Voraussetzungen

  • Die bestehende Leitstellen-Infrastruktur muss DSGVO-konform angebunden werden können, wobei die Aufzeichnung und Analyse von Notrufen besondere datenschutzrechtliche Anforderungen erfüllen muss.
  • Eine zuverlässige Echtzeit-Datenverbindung zwischen Rettungsfahrzeugen, Leitstellen und Kliniken ist zwingend erforderlich, was in ländlichen Regionen eine Herausforderung darstellen kann.
  • Mitarbeitende in Leitstellen und Kliniken müssen gezielt geschult werden, um die KI-Empfehlungen sinnvoll in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren und die Technologie nicht als Ersatz, sondern als Unterstützung zu nutzen.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Erhöhung der Überlebensrate bei Herzstillstand um über 40%
  • Verbesserte Effizienz und Qualität in Notrufzentralen
  • Optimierung der Ressourcendisposition
  • Datengrundlage für die öffentliche Gesundheitsplanung

Für Beschäftigte

  • Echtzeit-Unterstützung bei kritischen Entscheidungen
  • Reduzierung der kognitiven Last in Stresssituationen
  • Verbesserte Genauigkeit bei der Erkennung von Notfällen
  • Kontinuierliches Qualitätsfeedback und Trainingsmöglichkeit

Für Privatpersonen

  • Schnellere Entsendung der richtigen Hilfe
  • Erhöhte Überlebenschancen bei lebensbedrohlichen Notfällen
  • Früherer Beginn von lebensrettenden Maßnahmen (z.B. Telefon-CPR)
  • Verbesserte Qualität der Notfallversorgung

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Hohe Kosten für Implementierung und Integration in bestehende Systeme
  • Datenschutz und Sicherheit bei der Aufzeichnung und Analyse von Notrufen
  • Benötigt umfangreiches Training mit lokalen Sprach- und Dialektdaten
  • Regulatorische und ethische Hürden

Für Beschäftigte

  • Vertrauen in die KI-Empfehlungen in einer hochriskanten Umgebung
  • Haftungsfragen bei Fehlfunktionen oder falschen Empfehlungen der KI
  • Die KI darf den menschlichen Disponenten nicht ablenken oder überfordern
  • Umgang mit Fehlalarmen oder nicht erkannten Notfällen

Für Privatpersonen

  • Datenschutzbedenken bezüglich der KI-Analyse von persönlichen Notrufen
  • Angst, dass die KI den menschlichen Faktor und die Empathie ersetzt
  • Akzeptanz der Technologie in einem so sensiblen Bereich

Wirkung

Klassische regelbasierte Software kann nur vordefinierte Wenn-Dann-Pfade abdecken, aber bei Notrufen ist die sprachliche Vielfalt unbegrenzt. Dieselbe lebensbedrohliche Situation wird von Anrufern völlig unterschiedlich beschrieben, und ein If-Then-System würde viele kritische Fälle schlicht nicht erkennen. Eine KI-gestützte Spracherkennung kann dagegen auch undeutliche Aussagen, Dialektfärbungen und kontextuelle Hinweise verarbeiten, die ein starres Regelwerk niemals abbilden könnte. Die Universitätsmedizin Göttingen hat gezeigt, dass Machine Learning auch ohne explizite Regeln Muster in den Einsatzdaten erkennt und so eine 27 Prozent schnellere Lage-Einschätzung ermöglicht, was mit regelbasierter Software nicht erreichbar wäre.

Für Unternehmen

Einrichtungen mit Echtzeit-Datensynchronisation können die Lage-Einschätzung um 27 Prozent beschleunigen und disponieren schneller die richtigen Ressourcen. Rettungsdienste ohne solche Systeme riskieren längere Reaktionszeiten, unvollständige Patientenakten bei der Klinikeinweisung und eine schlechtere Versorgungsqualität, die in Bewertungen und Ausschreibungen sichtbar wird.

Rettungsdienste und Kliniken verlieren durch manuelle Datenübertragung zwischen 7 und 12 Minuten pro Notfall. Die Universitätsmedizin Göttingen hat gezeigt, dass ein intelligentes System die Gesamtbearbeitungszeit pro Notfall um 19 Minuten verkürzt, was direkt die Personalkosten pro Einsatz und die Kosten durch verzögerte Behandlungen senkt.

Die Dokumentationszeit sinkt nachweislich von 9,2 Minuten auf 3,1 Minuten, was einer Reduktion von 66 Prozent entspricht. Die Datenvollständigkeit verbessert sich gleichzeitig von 67 auf 94 Prozent, wodurch Kliniken bei der Patientenübergabe vollständigere Informationen erhalten und Nachfragen wegfallen.

Für Beschäftigte

Rettungssanitäter und Notärzte verbringen aktuell bis zu zwei Stunden täglich mit administrativen Aufgaben, die nicht patientennah sind. Eine KI-gestützte Echtzeit-Synchronisation übernimmt die Dokumentation während des Einsatzes, sodass medizinisches Personal sich auf die Versorgung konzentrieren kann statt auf das Ausfüllen von Formularen.

Die Rolle des Disponenten verschiebt sich von manueller Dateneingabe hin zur strategischen Einsatzentscheidung auf Basis vollständigerer Informationen. Disponenten, die frühzeitig lernen, mit KI-Systemen zu arbeiten, werden für Rettungsdienste unverzichtbarer, während diejenigen, die ausschließlich manuelle Prozesse beherrschen, einem schleichenden Kompetenzverlust ausgesetzt sind.

Mitarbeitende müssen lernen, mit Echtzeit-Datenflüssen zu arbeiten und KI-Empfehlungen als Informationsquelle zu nutzen, nicht als verbindliche Anweisung. Die Fähigkeit, KI-generierte Lagebilder schnell zu interpretieren und kritisch zu bewerten, wird ebenso wichtig wie die medizinische Fachkompetenz selbst.

Für Privatpersonen

Wenn Sie einen Notruf absetzen, muss der Disponent nicht mehr manuell Daten tippen, sondern erhält KI-gestützte Vorschläge in Echtzeit. Die richtige Hilfe wird schneller disponiert, und die Klinik, die Sie aufnimmt, hat bereits Ihre relevanten Vitaldaten und Krankenvorgeschichte vorliegen, statt diese erst abfragen zu müssen.

Schnellere Einsatzentscheidungen und vollständigere Patientenakten bei der Klinikeinweisung verbessern die Versorgungsqualität für die gesamte Gesellschaft.

Quellen