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.
Als Berufsfeuerwehrmann und Rettungsassistent in Köln kennt Schleider 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. 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.
MEDICA.de, Quelle: Technische Hochschule Bingen
