Vier Studierende sitzen an einem Tisch und lernen gemeinsam.

Rettungs­netz 5G

5G-basierte Notfallversorgung in der Metropolregion Rhein-Neckar.

Projektziel

Mit der Leistungs­fähigkeit der Mobilfunk­technologie 5G entstehen vielfältige neue Möglichkeiten für eine schnellere und bessere medizinische Notfallversorgung. Das Projekt Rettungs­Netz-5G dient der Erschließung des Potentials und dem stufenweisen Einsatz des neuen Mobilfunkstandards und mehrerer damit verbundener Technologieinnovationen, die zusammen eine mobile Diagnostik und einen weitaus schnelleren Therapiebeginn bei notfallmedizinischen Krankheitsbildern ermöglichen.

Zur frühzeitigen Diagnostik eines Herzinfarktes oder Schlaganfalls im Rettungs­transportmittel wird in Phase 1 eine 5G-basierte mobile Video- und Dateneinheit eingerichtet, mit der Spezialisten aus einer Zielklinik informiert und unterstützend hinzugezogen werden können. Die Daten werden auf einer Analyse- und Entscheidungs­plattform verarbeitet, die KI-basiert die bestmögliche Weiterversorgung des Patienten unterstützt. Dadurch wird der anschließende Versorgungs­ablauf intelligent vorbereitet und beschleunigt, um letztendlich die Prognosen zu verbessern und die Überlebens­chance des Patienten zu erhöhen.

Zur weiteren Beschleunigung der Diagnostik und Therapieeinleitung bei Schlaganfällen wird in Phase 2 ein mobiler Schädel-CT in einem Rettungs­wagen installiert, der bei Verdacht auf Schlaganfall durch die Rettungs­leitstelle zusätzlich alarmiert wird, sodass am Einsatzort unmittelbar eine CT-Untersuchung des Schädels durchgeführt werden kann. Mit Hilfe von 5G können nun die Datenmengen des CT in Echtzeit auf die Analyse- und Entscheidungs­plattform übertragen und ausgewertet werden, sodass die Therapie bereits am Einsatzort beginnen und somit lebens­wichtige Zeit gewonnen werden kann. Zudem wird in Phase 3 der Einsatz von 5G ferngesteuerter Interventions­robotik erkundet. Diese Technologie hat großes Potential zur notfallmedizinischen Behandlung vieler Krankheitsbilder, dar­unter Blutungen und Gefäßwiedereröffnungen, wie beispielsweise beim akuten Schlaganfall. Hiervon könnte insbesondere die medizinische Versorgung im ländlichen Raum profitieren.

Projektlaufzeit
Das Projekt Rettungs­netz 5G ist zum 26.11.2021 gestartet und läuft bis zum 25.11.2024.

Projektbudget
Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von ca. 4,8 Mio Euro. Es wird durch das Bundes­ministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) mit einer Fördersumme von rund 4 Mio. Euro gefördert. Das InES erhält 775.444 Euro und beteiligt sich mit vier Mitarbeitern an der Forschung über die gesamte Projektlaufzeit

Projektwebseite

Forschungs­ziel

Entwicklung von ML Methoden zur Prozess­unterstützung
In der Versorgung von NotfallpatientInnen werden Entscheidungen oft auf Basis menschlicher Intuition getroffen. Beispiele für solche Entscheidungen, die von KI­Unterstützung profitieren können, sind die erste Verdachtsdiagnose durch die Rettungs­leitstelle oder die Entscheidung ob zusätzliche Rettungs­mittel (mobile stroke unit) zum Einsatzort geschickt werden sollen. Das InES erforscht die Möglichkeit Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere künstliche neuronale Netze, zur Entscheidungs­unterstützung in Versorgungs­prozessen zu verwenden.

Erklärbarkeit von ML Modellen
State-of-the-art ML Modelle lernen komplexe Entscheidungs­funktionen, welche nicht ohne Weiteres interpretiert werden können. Gerade in der Notfallmedizin, wo es um Menschenleben geht, ist es besonders wichtig, dass Entscheidungen, die von künstlicher Intelligenz getroffen werden, durch den Menschen interpretierbar sind. Das InES erforscht Methoden, bereits trainierte Modelle nachträglich zu interpretieren, um die Verständlichkeit und damit Akzeptanz zu erhöhen.

Absicherung kritischer Systeme
Beim Einsatz von 5G-ferngesteuerter Interventions­diagnostik kann es trotz fortschrittlicher Technologie zu Ausfällen kommen. Es ist daher wichtig, dass Roboter auch bei kurzzeitigen Problemen wie Netzwerkausfällen weiterverwendet werden können, ohne den Zustand des Patienten zu verschlechtern. Das InES erforscht MLMethoden zur Absicherung solcher kritischen Systeme unter unsicheren Bedingungen.

Projekt­partner

  • Verband Region Rhein-Neckar (VRRN)
  • Universitäts­klinikum Mannheim GmbH
  • Siemens Healthcare GmbH
  • Smart Reporting GmbH
  • FREYTAG Karosseriebau GmbH & Co. KG
  • Integrierte Leitstelle Mannheim (ILS)
  • DRK-KV Mannheim e.V.
  • BEC GmbH