KI-Unterstützung für deutsche Notrufdisponenten

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Notrufzentralen revolutioniert die Art und Weise, wie Notfälle in Deutschland bearbeitet werden. Dieser Artikel beleuchtet die jüngsten Fortschritte bei der Verwendung von KI, um Notrufdisponenten zu unterstützen, insbesondere bei der Übersetzung von Anrufen und der Empfehlung von Fragen. Diese Innovationen versprechen eine schnellere und effizientere Reaktion auf Notfälle, was letztlich Leben retten kann.

Die Herausforderung: Sprachbarrieren bei Notrufen

In Deutschland gibt es eine Vielzahl von Menschen unterschiedlicher Herkunft, die möglicherweise nicht ausreichend Deutsch sprechen, um einen Notfall klar und präzise zu beschreiben. In einer emotional belastenden Situation kann dies wertvolle Zeit kosten und das Risiko von Missverständnissen erhöhen. Traditionell mussten Notrufdisponenten schnell einen Kollegen finden, der als Übersetzer fungieren konnte, was oft zu Verzögerungen führte.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz zur Übersetzung und Unterstützung

Die Implementierung von KI in Notrufzentralen bietet eine vielversprechende Lösung für dieses Problem. Ein herausragendes Beispiel ist die Integrierte Leitstelle in Ludwigshafen, die begonnen hat, KI zur Übersetzung von Notrufen in bis zu 42 Sprachen zu nutzen. Eine Computerstimme übersetzt die Aussagen des Anrufers und zeigt dem Disponenten sofort die deutsche Übersetzung an. Diese Technologie ermöglicht es dem Disponenten, in Deutsch zu antworten, wobei eine Computerstimme die Antwort in die Sprache des Anrufers übersetzt.

Mehr als nur Übersetzung

Die KI bietet jedoch mehr als nur Übersetzungsdienste. Sie kann auch relevante Fragen empfehlen, die der Disponent dem Anrufer stellen sollte. Dies ist besonders nützlich in komplexen Notfallsituationen wie etwa einem Unfall, bei dem die KI anhand von Fotos des Unfallortes die Wahrscheinlichkeit bestimmter Szenarien analysiert und Empfehlungen ausspricht. Diese Funktion wird derzeit vom Fraunhofer-Institut in Kaiserslautern entwickelt und getestet.

Fallstudie: Das NotAs-Projekt

Ein weiteres bemerkenswertes Projekt ist das „Multilingual Emergency Call Assistant“-Projekt (NotAs), das vom Institut für Feuerwehr- und Rettungstechnologie (IFR) der Feuerwehr Dortmund koordiniert wird. Ziel dieses Projekts ist es, den Disponenten in der Feuer- und Rettungsleitstelle zu ermöglichen, Notrufe in einer ihnen unbekannten Sprache anzunehmen und gezielt zu bearbeiten. Dies geschieht durch die Kombination von automatischer Spracherkennung, maschineller Übersetzung und KI-gestützter Interpretation der Notrufinhalte.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) bringt seine Expertise in den Bereichen Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen ein, um die Technologien zur Spracherkennung und maschinellen Übersetzung zu evaluieren und zu verbessern. Besonders wichtig ist hierbei die semantische Interpretation der Inhalte und deren Zuordnung zu den typischen „W-Fragen“.

Erfahrungen und Herausforderungen

Die ersten Erfahrungen mit der KI in der Leitstelle Ludwigshafen sind vielversprechend. Laut Manuel Fischer, dem Leiter des integrierten Rettungsdienstes, hat die KI die Bearbeitungszeit von Notrufen erheblich verkürzt und den Stress für die Disponenten reduziert. Dennoch bleibt der Mensch entscheidend: In vielen Situationen ist menschliches Verständnis unverzichtbar, wie etwa bei einem versehentlichen Notruf durch eine Smartwatch auf einer Achterbahn.

Technische und menschliche Integration

Obwohl die KI viele Vorteile bietet, bleibt die endgültige Entscheidung immer beim menschlichen Disponenten. Dies ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass keine Fehlinterpretationen oder Missverständnisse auftreten. Die KI kann zwar wertvolle Unterstützung bieten, doch das menschliche Urteilsvermögen und Einfühlungsvermögen sind in vielen Fällen unersetzlich.

Ein Blick in die Zukunft

Die Weiterentwicklung und Integration von KI in Notrufzentralen wird kontinuierlich vorangetrieben. Künftige Funktionen könnten beispielsweise die Berechnung von Suchgebieten bei Unfällen oder die Verarbeitung von Live-Audio-, Video- oder Chat-Kommunikation umfassen. Ziel ist es, die Sammlung, Verarbeitung und Vernetzung von Informationen zu vereinfachen und Maßnahmen in Not- und Katastrophensituationen effizienter zu gestalten.

Fazit

Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von Notrufdisponenten in Deutschland stellt einen bedeutenden Fortschritt dar. Durch die Übersetzung von Notrufen und die Empfehlung relevanter Fragen kann die Reaktionszeit verkürzt und die Effizienz erhöht werden. Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt der menschliche Disponent unverzichtbar, um in komplexen und emotional belastenden Situationen die richtige Entscheidung zu treffen. Insgesamt zeigt sich, dass die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-gestützter Unterstützung das Potenzial hat, die Notfallkommunikation in Deutschland erheblich zu verbessern.

Bibliographie

- https://www.dfki.de/en/web/news/a-multilingual-digital-emergency-call-assistant-for-emergency-call-centers-research-project-notas-la - https://www.nora-notruf.de/en-en/what-is-nora - https://www.nora-notruf.de/en-en/questions/faq - https://www.tiny.cloud/docs/tinymce/latest/ai/ - https://www.quora.com/Are-there-English-speaking-police-officers-in-every-police-station-in-Germany-If-not-can-the-police-get-me-someone-to-translate-what-I-want-to-say-in-English - https://www.ambulance.nsw.gov.au/our-services/emergency-services - https://www.route-fifty.com/emerging-tech/2023/10/ai-driven-911-translation-saves-first-responders-time-money/391557/ - https://www.gesetze-im-internet.de/englisch_bgb/englisch_bgb.html - https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca - https://www.cisco.com/c/en/us/support/docs/voice-unified-communications/emergency-responder/116058-cisco-emergency-responder-00.html