Ein Informatik-Absolvent der TH Bingen hat in seiner Masterarbeit ein
Modell ent-worfen, das die Organisation des Kölner Rettungsdiensts
verbessert. So kann die Wartezeit für Notfallpatienten verkürzt werden.
Eine zentrale Rolle spielen dabei lernfähige Algorithmen.
Den Rettungsdienst in einer Millionenstadt zu organisieren ist keine
leichte Aufgabe. Wenn es um Leben und Tod von Verletzten oder
Intensivpatienten geht, zählt oft jede Minute. Umso wichtiger ist es, dass
jederzeit Rettungskräfte und -fahrzeuge bereitstehen. Mark Schleider
möchte dafür sorgen, dass bei der Organisation dieser Mammutaufgabe in
Köln zukünftig Künstliche Intelligenz hilft. Der 35-jährige Absolvent des
Masterstudiengangs Informatik an der Technischen Hochschule (TH) Bingen
hat in seiner Abschlussarbeit ein Modell entwickelt, das die Auslastung
der Rettungskräfte vorhersagt. So kann die Leitstelle schon im Vorfeld
sicherstellen, dass keine Überlastungen und verlängerte Wartezeiten
entstehen.
Dass Schleider dieses Themenfeld für seine Masterarbeit gewählt hat, ist
kein Zufall: Als Berufsfeuerwehrmann und Rettungsassistent in Köln kennt
er die Schwierigkeiten, die die Organisation der Einsätze mit sich bringt:
„Es kommt vor, dass die Ressourcen eines Bezirks kurzzeitig vollständig
ausgelastet sind. Jeder weitere Notfall kann dann zu längeren Wartezeiten
führen. Solche Spitzen können wir mit externen Dienstleistern oder
Fahrzeugen aus angrenzenden Bezirken ausgleichen. Dabei hilft es, die
Belastungsspitzen möglichst früh vorhersehen zu können“. Auch planbare
Fahrten wie Krankentransporte sind anhand von Schleiders Berechnungen
ressourcenschonend integrierbar.
Prof. Dr. Thomas Marx, der den Masterstudiengang Informatik an der TH
Bingen leitet, hat die Masterarbeit betreut. Von Schleiders Ansatz ist er
so angetan, dass es nicht bei einer theoretischen Arbeit bleiben soll:
„Mark Schleiders Prognosemodell ist gewinnbringend in der Einsatzplanung
verwendbar. Deshalb würden wir es gerne gemeinsam mit der Kölner
Berufsfeuerwehr weiterentwickeln und in die Praxis umsetzen.“
Um die Rettungskräfte optimal zu verteilen hat Schleider einen lernfähigen
Algorithmus mithilfe der Aufzeichnungen des Rettungsdienstes aus
vergangenen Jahren „trainiert“. Hinzu kamen weitere Informationen etwa zu
Feiertagen, Ferien oder Wetterverhältnissen. So gerüstet kann das Modell
Belastungsspitzen in Zukunft kurzfristig vorhersagen. „Im Idealfall muss
ein Notfallpatient damit weniger lang auf unsere Hilfe warten“, erklärt
Schleider.
Der Weg zur fertigen Masterarbeit war für den jungen Mann alles andere als
einfach: Da war zum einen die riesige Datenmenge aus Rettungseinsätzen der
letzten zehn Jahre, die seinen Berechnungen zugrunde liegen. „Diese Menge
unregelmäßiger Daten zu verarbeiten war eine wirklich harte Nuss“, erzählt
Schleider. Geknackt hat er sie trotzdem – und das obwohl er nicht nur
zweifacher Vater ist, sondern während seines Studiums auch voll
berufstätig war. „Gerade weil Schulen und Kitas zeitweise geschlossen
waren, war diese Zeit für meine ganze Familie ein wahrer Kraftakt. Ich bin
glücklich, dass wir ihn gemeistert haben.“
Wie es nach seinem erfolgreichen Abschluss weitergeht, steht für Mark
Schleider längst fest: Er wird auch weiterhin in Feuerwehr und
Rettungsdienst Menschen in Not helfen – mit Unterstützung aus Bingen in
Zukunft vielleicht noch schneller.
