KI für Rettungsdienste: Die Revolution der Notfallversorgung durch Künstliche Intelligenz

Die Digitalisierung des Gesundheitswesens erreicht eine neue Dimension: KI für Rettungsdienste transformiert die Art und Weise, wie Notfallversorgung organisiert, durchgeführt und optimiert wird. Von intelligenten Dispositionssystemen bis hin zur KI-gestützten Diagnostik am Einsatzort – die Technologie verspricht nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern kann buchstäblich Leben retten.

Die aktuelle Situation im deutschen Rettungswesen

Das deutsche Rettungswesen steht vor enormen Herausforderungen. Trotz eines kontinuierlichen Personalzuwachses bei hauptamtlichen Rettungskräften, der sogar stärker ausfällt als im Gesundheitswesen insgesamt, bleiben erhebliche Lücken bestehen. Das Statistische Bundesamt bestätigt diese Problematik, und die Agentur für Arbeit stuft Rettungsberufe weiterhin als sogenannte Engpassberufe ein.

Gleichzeitig steigen die Einsatzzahlen kontinuierlich an. Allein in der Rettungsleitstelle Lausitz gehen pro Jahr rund 120.000 Notrufe bei der Rufnummer 112 und weitere 120.000 Anrufe ein. Diese Zahlen verdeutlichen den enormen Druck, unter dem das System steht. Hinzu kommen neue Herausforderungen durch den Klimawandel: Extremwetterlagen erschweren zunehmend Rettungseinsätze und erfordern neue Planungsansätze.

Pionierarbeit in Deutschland: Das Projekt "Seconds" im Kreis Borken

Ganz vorne im Bereich KI für Rettungsdienste steht der Kreis Borken mit dem hierzulande bislang einzigartigen Projekt "Seconds". Dieses innovative System hilft bei der optimalen Einsatzplanung der begrenzten Rettungsmittel und gewährleistet eine schnelle, effektive und sichere medizinische Versorgung von Patienten in Notfallsituationen.

Das Ziel ist es, eine möglichst hohe Verfügbarkeit an Rettungsmitteln zu haben, damit die Einsatzkräfte stets zeitnah am Notfallort sein können. Die Verwaltung plant dazu ein System in der Leitstelle zu implementieren, das auf Basis von KI in Echtzeit Informationen liefert, um Rettungswagen und Notarztfahrzeuge im Kreisgebiet bestmöglich für eine durchgehend optimale Abdeckung zu verteilen.

Wichtig dabei ist: Die Verantwortlichen betonen, dass das letzte Wort immer beim Menschen liegt. "Es handelt sich dabei um Empfehlungen. Die Entscheidung trifft immer die Leitstellendisponentin oder der Leitstellendisponent", erklärt Stephan Kruthoff, Leiter der Kreisleitstelle für Feuerschutz und Rettungsdienst.

Internationale Erfahrungen nutzen

Das KI-gestützte System wird bereits seit Jahren in mehreren Regionen in den Niederlanden eingesetzt. In Deutschland ist der Kreis Borken Teil des zurzeit laufenden Pilotprojektes und damit Vorreiter. Die Behörde ist aktiv in die Entwicklungsarbeit dieser Software für den Raum Deutschland eingebunden, sodass künftige Anwender von dieser Arbeit profitieren werden.

Das Projekt ist in drei Phasen unterteilt, wobei die Einführung in den Realbetrieb für das Jahr 2025 geplant ist. In der ersten Phase erfolgte die Adaption des Systems aus dem Nachbarland auf die bestehenden Rahmenbedingungen vor Ort, die Ableitung der damit verbundenen Einstellungen sowie die Optimierung der Parameter und Algorithmen. Diese Phase ist bereits abgeschlossen.

AIRCIS: KI-gestützte Rettung unter Extremwetterbedingungen

Neben der Pionierarbeit im Westen der Republik arbeiten auch im Osten Experten an praxistauglichen Einsatzszenarien für KI für Rettungsdienste. Das Forschungsprojekt "AIRCIS" unter der Leitung der Björn Steiger-Stiftung zielt auf die Optimierung der Rettungskette mithilfe von KI unter Berücksichtigung von Faktoren wie Hitze, Starkregen oder anderen extremen Wetterbedingungen.

Das Problem ist bekannt: Zwar liegen in den Leitstellen bereits große Datenmengen entlang der Rettungskette vor, eine systematische Auswertung dieser Daten erfolgt jedoch nur unzureichend. Zudem gibt es bisher keine Instrumente, um die Rettungskette auch unter dem Einfluss von extremen Wetterbedingungen zu simulieren oder zu planen.

Der digitale Zwilling für Rettungsdienste

Mittels eines KI-Algorithmus sowie weiterer historischer Daten wie zum Wetter werden die aufbereiteten empirischen Daten für präzise Prognosen modelliert, um zukünftig genauere Vorhersagen über das Einsatzaufkommen treffen zu können. Herauskommen soll ein sogenannter digitaler Zwilling.

Dieser digitale Zwilling soll Leitstellen und Rettungsdienste in die Lage versetzen, zukünftig bereits vor Eintritt des eigentlichen Szenarios wesentlich zielgerichteter Maßnahmen abzuleiten und umzusetzen. Daneben können auch die daraus resultierenden gesundheitlichen Folgen für den Menschen in das KI-Modell einfließen.

Das Projekt, das noch bis Ende 2025 läuft, wird mit 2,2 Millionen Euro vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. Ziel ist es zunächst, die Resilienz der Daseinsvorsorge im Bereich Gesundheit und Mobilität in der Lausitz mit der Leitstelle als Projektpartnerin zu erhöhen.

Internationale Erfolgsgeschichten: Was Deutschland lernen kann

Ein Blick über die Grenzen zeigt das Potenzial von KI für Rettungsdienste. Internationale Studien belegen signifikante Verbesserungen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. So konnte die Pünktlichkeit bei hochdringlichen Einsätzen um 0,77 Prozentpunkte gesteigert werden – ein scheinbar kleiner, aber in der Notfallmedizin entscheidender Fortschritt.

Besonders beeindruckend sind die Ergebnisse bei der Protokollierung: 78% der Leitstellen, die KI-Systeme einsetzen, verzeichnen eine Reduktion der Erfassungszeit von Einsatzberichten um bis zu 60%. Diese Zeitersparnis ermöglicht es den Disponenten, sich stärker auf die eigentliche medizinische Beratung und Koordination zu konzentrieren.

First Responder Systeme: Messbare Erfolge

Langzeitanalysen von First Responder Systemen zeigen ebenfalls beeindruckende Ergebnisse. Diese speziell ausgebildeten Ersthelfer treffen durchschnittlich 5:04 Minuten vor den regulären Rettungsdiensten am Einsatzort ein und verkürzen damit das therapiefreie Intervall erheblich. Diese Zeitersparnis kann bei kritischen Notfällen wie Herzstillstand oder Schlaganfall über Leben und Tod entscheiden.

KI-gestützte Diagnostik: Präzision am Einsatzort

Ein besonders vielversprechender Bereich der KI für Rettungsdienste ist die Unterstützung bei der präklinischen Diagnostik. Das ENSURE-Projekt der Universitätsmedizin Göttingen entwickelt KI-Algorithmen für die Notfallversorgung und zeigt beeindruckende Ergebnisse: In einer Studie mit 3.199 dokumentierten Notfallbehandlungen erreichten die KI-Algorithmen eine diagnostische Übereinstimmung von 62,5% bis 95% mit den klinischen Entlassungsdiagnosen.

Diese hohe Trefferquote ist besonders bei zeitkritischen Erkrankungen von enormer Bedeutung. Beispielsweise liegt die 30-Tage-Fallsterblichkeit bei Sepsis-Patienten bei 31,6% – dreimal höher als bei Schlaganfällen (11,8%) oder Myokardinfarkten (13,4%). Eine frühe und präzise Diagnose kann hier entscheidend sein.

Intelligente Alarmierungssysteme

Moderne KI-Systeme ermöglichen auch die Entwicklung intelligenter Alarmierungssysteme, die Vitaldaten vom Einsatzort direkt an Kliniken übermitteln. Dies reduziert Vorbereitungszeiten im Schockraum um bis zu 50% und optimiert die gesamte Behandlungskette. Das Fraunhofer IAIS hat 49 konkrete Anwendungsszenarien identifiziert, wovon sechs Hochrisikobereiche priorisiert wurden – insbesondere die Integration von Wearable-Daten wie Smartwatches in Notrufsysteme.

Datenanalyse und Simulation: Die Zukunft der Einsatzplanung

Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI für Rettungsdienste ist die datengetriebene Planung und Simulation. Das Projekt "AI Rescue" der BTU Cottbus-Senftenberg nutzt reale Einsatzdaten der Lausitz, um operative Entscheidungen, taktische Anpassungen und strategische Investmentpriorisierungen zu simulieren.

Durch die Analyse von über einer Million Einsatzdatensätze können KI-Algorithmen Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Faktoren wie Wetterbedingungen, Tageszeit, Verkehrslage und demografische Entwicklungen fließen in diese Berechnungen ein. Das Ergebnis sind präzise Prognosen über Einsatzaufkommen und optimale Ressourcenverteilung.

Predictive Analytics in der Praxis

Im Landkreis Marburg-Biedenkopf wurden durch prädiktive Einsatzprognosen bereits 13.700 Fahrzeugverlegungen im Jahr 2022 optimiert. Diese Zahlen zeigen das praktische Potenzial von KI-gestützten Planungssystemen. Statt reaktiv auf Einsätze zu reagieren, können Rettungsdienste proaktiv Ressourcen dort positionieren, wo sie mit höchster Wahrscheinlichkeit benötigt werden.

Innovative Technologien: Drohnen und KI im Einsatz

Die Zukunft der KI für Rettungsdienste wird auch durch innovative Technologien wie KI-gestützte Drohnensysteme geprägt. Das RescueBee-System, das auf der RETTmobil 2025 präsentiert wurde, kombiniert Drohnentechnologie mit künstlicher Intelligenz zur Objekterkennung und automatisierten Lagemeldung.

Diese Systeme können stationär an Einsatzschwerpunkten positioniert werden und bei Bedarf automatisch starten, um eine erste Lagebeurteilung zu liefern, noch bevor die ersten Einsatzkräfte vor Ort sind. Die KI analysiert dabei Videostreams in Echtzeit und kann verschiedene Notfallsituationen erkennen und klassifizieren.

Integration von Wearable-Technologie

Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Integration von Wearable-Daten in Notrufsysteme. Smartwatches und Fitness-Tracker können bereits heute Herzrhythmusstörungen erkennen und automatisch Notrufe absetzen. Die Kombination dieser Technologien mit KI-Algorithmen ermöglicht es, bereits vor dem eigentlichen Notruf wichtige Gesundheitsdaten zu sammeln und an die Leitstelle zu übermitteln.

Automatisierung und Effizienzsteigerung

Ein oft übersehener, aber wichtiger Aspekt der KI für Rettungsdienste ist die Automatisierung administrativer Prozesse. Semiautomatische Sprachdokumentation reduziert Informationsverluste entlang der Behandlungskette und entlastet das Personal von zeitaufwändigen Dokumentationsaufgaben.

Telemedizinische Plattformen wie SPELL ermöglichen Echtzeit-Dokumentation durch Spracherkennung, während sich Disponenten auf medizinische Entscheidungen konzentrieren können. Diese Technologien sind besonders wichtig, da sie nicht nur Effizienz steigern, sondern auch die Qualität der Dokumentation verbessern.

Erfolgreiche Implementierung in Hamburg

Ein beeindruckendes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI zeigt Hamburg: Dort wurden über 2,7 Millionen Dokumente automatisch für 47.000 Kulturhilfeanträge ausgewertet. Diese Automatisierung zeigt, wie KI auch bei der Bewältigung außergewöhnlicher Situationen wie der Corona-Pandemie helfen kann.

Herausforderungen und ethische Aspekte

Trotz aller Vorteile bringt der Einsatz von KI für Rettungsdienste auch Herausforderungen mit sich. Fragen zur Haftung, Datensouveränität und algorithmischen Fairness müssen geklärt werden. Das Bundesministerium für Gesundheit adressiert diese durch spezifische Förderrichtlinien im Handlungsfeld "Smarte Algorithmen", die Transparenz und klinische Validierung priorisieren.

Konkret müssen KI-Systeme als Medizinprodukte zertifiziert werden – ein Prozess, den das ENSURE-Projekt derzeit durchläuft. Datenschutzrechtlich relevant ist die Anonymisierung von Rettungsdaten für Trainingszwecke, insbesondere bei Systemen wie AIRCIS, die auf Leitstellendatensätzen basieren.

Akzeptanz und Mensch-Maschine-Interaktion

Entscheidend für den Erfolg von KI-Systemen ist die Akzeptanz durch das Personal. Nutzerzentrierte Entwicklungsprozesse gewährleisten Praxistauglichkeit. In ENSURE-Studien bewerteten sowohl medizinisches Personal als auch Patienten die KI-Assistenz als hochakzeptabel. Wichtig bleibt jedoch die menschliche Kontrolle: Leitstellenmitarbeiter erhalten KI-Empfehlungen als Entscheidungshilfen, behalten aber die finale Dispositionshoheit.

Zukunftsperspektiven und Entwicklungstrends

Die Zukunft der KI für Rettungsdienste wird von mehreren konvergierenden Technologietrends geprägt. 5G-Drohnen werden RescueBee-Systeme mit KI-Objektidentifikation und automatisierter Lagemeldung ermöglichen. Integrierte Telemedizin mit Videonotrufen und Vitaldaten-Streaming wird die präklinische Diagnosezeit weiter verkürzen.

Prädiktive Personalplanung durch maschinelle Lernverfahren wird Einsatzprognosen mit Personalschlüsseln korrelieren, um Überlastung zu vermeiden. Diese Entwicklungen zeigen, dass KI nicht nur einzelne Prozesse optimiert, sondern das gesamte Rettungssystem transformiert.

Klimaanpassung als strategischer Imperativ

Mit der zunehmenden Häufigkeit von Extremwetterereignissen gewinnen Projekte wie AIRCIS strategische Relevanz. Die dreijährige Förderung ermöglicht die Entwicklung von Prognosemodellen, die Einsatzplanung unter variablen Umweltbedingungen algorithmisch optimieren. Diese praxisorientierte Forschung unterstreicht die Notwendigkeit, KI-Entwicklungen explizit auf klimaresiliente Rettungsinfrastrukturen auszurichten.

Mindverse Studio: Die ideale Plattform für KI-Innovation im Rettungswesen

Für Organisationen im Rettungswesen, die eigene KI-Lösungen entwickeln oder bestehende Systeme optimieren möchten, bietet Mindverse Studio die ideale Plattform. Als DSGVO-konforme, deutsche KI-Lösung ermöglicht Mindverse Studio den sicheren Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten und bietet gleichzeitig Zugang zu über 300 Large Language Models.

Die Plattform unterstützt Rettungsdienste bei der Entwicklung maßgeschneiderter KI-Assistenten für spezifische Anwendungsfälle, von der automatisierten Dokumentation bis hin zur Entscheidungsunterstützung. Mit Drag-and-Drop-Workflows können komplexe Prozesse ohne Programmierkenntnisse automatisiert werden.

Besonders relevant für Rettungsdienste sind die Funktionen zur strukturierten Wissensbasis-Verwaltung und die Möglichkeit, private KI-Engines zu betreiben. Dies gewährleistet höchste Datensicherheit bei gleichzeitiger Flexibilität in der Anwendung. Die Multi-Role-Access-Verwaltung ermöglicht es, verschiedenen Nutzergruppen – von Disponenten bis hin zu Einsatzleitern – spezifische Zugriffsrechte zu gewähren.

Praktische Anwendungsbeispiele für Rettungsdienste

Die Einsatzmöglichkeiten von KI für Rettungsdienste sind vielfältig und werden kontinuierlich erweitert. In der Leitstellenarbeit können KI-Systeme bei der Notrufannahme unterstützen, indem sie automatisch relevante Informationen aus Anruferdaten extrahieren und Disponenten bei der Einsatzpriorisierung helfen.

Bei der Fahrzeugdisposition analysieren Algorithmen Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und historische Einsatzmuster, um die optimale Route und das am besten geeignete Rettungsmittel zu bestimmen. Diese Systeme lernen kontinuierlich aus vergangenen Einsätzen und verbessern ihre Vorhersagegenauigkeit stetig.

Qualitätssicherung und Nachbereitung

Auch in der Qualitätssicherung spielt KI eine wichtige Rolle. Automatisierte Analysen von Einsatzberichten können Muster identifizieren, die auf Verbesserungspotenziale hinweisen. KI-Systeme können beispielsweise erkennen, wenn bestimmte Diagnosen häufig korrigiert werden müssen, oder wenn Anfahrtszeiten in bestimmten Gebieten systematisch überschritten werden.

Diese Erkenntnisse fließen dann in die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse ein und helfen dabei, die Qualität der Notfallversorgung stetig zu erhöhen. Gleichzeitig können sie für die Ausbildung und Weiterbildung von Rettungskräften genutzt werden.

Wirtschaftliche Aspekte und Kosteneffizienz

Der Einsatz von KI für Rettungsdienste ist nicht nur aus medizinischer Sicht sinnvoll, sondern auch wirtschaftlich attraktiv. Durch optimierte Ressourcenplanung können Leerfahrten reduziert und die Auslastung der Rettungsmittel verbessert werden. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen bei gleichzeitig verbesserter Versorgungsqualität.

Die Automatisierung administrativer Prozesse reduziert den Personalaufwand für Dokumentation und ermöglicht es, mehr Zeit für die eigentliche Patientenversorgung aufzuwenden. Langfristig können diese Effizienzsteigerungen dazu beitragen, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, indem vorhandenes Personal effektiver eingesetzt wird.

Return on Investment

Studien zeigen, dass sich Investitionen in KI-Systeme für Rettungsdienste bereits nach wenigen Jahren amortisieren. Die Kombination aus Kosteneinsparungen durch optimierte Prozesse und verbesserten Behandlungsergebnissen durch schnellere und präzisere Versorgung rechtfertigt die anfänglichen Investitionskosten.

Ausbildung und Weiterbildung im KI-Zeitalter

Die Einführung von KI für Rettungsdienste erfordert auch Anpassungen in der Ausbildung und Weiterbildung von Rettungskräften. Neue Curricula müssen KI-Kompetenzen integrieren und Rettungskräfte darauf vorbereiten, mit intelligenten Systemen zu arbeiten.

Dies bedeutet nicht, dass menschliche Expertise ersetzt wird, sondern dass sie durch technische Unterstützung erweitert wird. Rettungskräfte müssen lernen, KI-Empfehlungen kritisch zu bewerten und in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen, ohne dabei ihre eigene Urteilsfähigkeit zu vernachlässigen.

Kontinuierliche Weiterbildung

Da sich KI-Technologien schnell weiterentwickeln, ist kontinuierliche Weiterbildung essentiell. Rettungsdienste müssen Strukturen schaffen, die es ihren Mitarbeitern ermöglichen, mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten und neue Technologien effektiv zu nutzen.

Internationale Zusammenarbeit und Standards

Die Entwicklung von KI für Rettungsdienste profitiert von internationaler Zusammenarbeit. Der Austausch von Erfahrungen, Best Practices und Daten zwischen verschiedenen Ländern und Regionen beschleunigt die Entwicklung und Verbesserung von KI-Systemen.

Gleichzeitig ist die Entwicklung internationaler Standards wichtig, um Interoperabilität zu gewährleisten und die Qualität von KI-Systemen sicherzustellen. Organisationen wie die WHO und europäische Institutionen arbeiten an Richtlinien für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen.

Grenzüberschreitende Einsätze

Besonders in Grenzregionen können standardisierte KI-Systeme die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rettungsdiensten verbessern. Wenn alle Beteiligten ähnliche Systeme verwenden, können Informationen nahtlos ausgetauscht und grenzüberschreitende Einsätze effizienter koordiniert werden.

Fazit: Die Zukunft ist bereits da

Die Beispiele aus Deutschland und international zeigen deutlich: KI für Rettungsdienste ist keine Zukunftsvision mehr, sondern bereits Realität. Von der intelligenten Disposition in Borken über die Extremwetter-Simulation in der Lausitz bis hin zu diagnostischen Assistenzsystemen – KI transformiert das Rettungswesen grundlegend.

Die messbaren Erfolge sprechen für sich: Verkürzte Anfahrtszeiten, präzisere Diagnosen, optimierte Ressourcennutzung und reduzierte administrative Belastung. Gleichzeitig zeigen die Projekte, dass der Mensch weiterhin im Mittelpunkt steht – KI unterstützt und erweitert menschliche Fähigkeiten, ersetzt sie aber nicht.

Für Rettungsdienste, die den Schritt in die KI-gestützte Zukunft wagen möchten, bieten Plattformen wie Mindverse Studio die notwendigen Werkzeuge und die erforderliche Sicherheit. Die DSGVO-konforme, deutsche Lösung ermöglicht es, eigene KI-Anwendungen zu entwickeln und dabei höchste Datenschutzstandards einzuhalten.

Die Zukunft der Notfallversorgung wird maßgeblich von der intelligenten Nutzung von Daten und KI-Technologien geprägt sein. Rettungsdienste, die heute die Weichen stellen, werden morgen von den Vorteilen profitieren – und vor allem: Sie werden Leben retten können, die ohne diese Technologien verloren gegangen wären.