Hintergrund und Projektinhalt

Flugrettungsteams stehen unter extremem Zeit- und Entscheidungsdruck. Nicht nur, dass sie lebensrettende Maßnahmen durchführen, sie sind auch gesetzlich verpflichtet, eine vollständige medizinische Dokumentation zu erstellen. Derzeit erfolgt diese entweder auf Papier oder mit digitalen Tools, die nicht speziell für Notfälle entwickelt wurden. In beiden Fällen muss die Dokumentation retrospektiv aus dem Gedächtnis erfolgen. Dies führt zu unvollständigen oder fehleranfälligen Protokollen. Einzelne Dokumentationsfehler können dabei erhebliche Auswirkungen auf den weiteren Behandlungsverlauf und das Patient*innenwohl haben.

HeliDoc ist eine nutzer*innenzentrierte Echtzeit-Lösung, welche die Dokumentationsaufgaben der Flugrettung vereinfachen soll. Sie wurde bereits erfolgreich gemeinsam mit dem Christophorus Flugrettungsverein (ÖAMTC) sowie der ARA-Flugrettung getestet. Aufbauend auf diesen Tests werden in dem vorliegenden Projekt zentrale Innovationskomponenten weiterentwickelt: Diese sind eine offlinefähige, lokal ausgeführte KI-Sprachassistenz (Human-in-the-Loop) zur automatisierten Dokumentationshilfe während des Einsatzes sowie ein hochgradig gesicherter Live-Datenstream mit dessen Hilfe Zielkrankenhäuser frühzeitig informiert werden können. Ziel ist es, Dokumentationsqualität, Patient*innensicherheit und Informationskontinuität zwischen Präklinik und Klinik nachhaltig zu verbessern.

Ziele

Ziel des Projektes ist die funktionale und wissenschaftlich begleitete Erweiterung der HeliDoc-App für Flugrettungseinsätze. Konkret umfasst dies:

• die Entwicklung und Evaluation einer lokal laufenden, KI-gestützten Sprachassistenz, die Einsatzkräfte bei der strukturierten Dokumentation in Echtzeit unterstützt, ohne automatisierte Entscheidungen zu treffen (Human-in-the-Loop).
• Implementierung neuester Cyber Security Standards für einen verschlüsselten Live-Datenstream an Zielkrankenhäuser, sodass sich das medizinische Personal frühzeitig und gezielt auf das Eintreffen der Patient*innen vorbereiten kann.

Dokumentationsdauer, Fehleranfälligkeit und kognitive Belastung soll so reduziert, das Time-to-First-Treatment verbessert und die Patient*innensicherheit erhöht werden.

Arbeitsschritte und Methoden

Aufbauend auf der bestehenden HeliDoc-Architektur wird eine offlinefähige KI-Sprachassistenz mit Hilfe eines lokalen Small Language Models (SLM) weiterentwickelt. Dazu werden Expert*innen für Künstliche Intelligenz hinzugezogen. Sie unterstützen dabei, ein solches Modell im medizinischen Umfeld umzusetzen. Das KI-Modell wird auf medizinische Fachsprache in Österreich und spezifische Einsatzbedingungen trainiert und anschließend in die App integriert. Der Grundgedanke dahinter ist eine sprachgestützte Befüllung von Dokumentationsfeldern zu ermöglich, stets unter Kontrolle der Anwender*innen – Human-in-the-Loop.

Ein kryptografisches System wird implementiert, das über einen Live-Stream die Notfalldokumentation von Patient*innen in ein Zielkrankenhaus übertragen kann. Das Krankenhauspersonal ist auf diese Weise ständig über den Zustand der Patient*innen informiert und kann entsprechende Maßnahmen schneller einleiten. Um die Datensicherheit zu garantieren, müssen die Daten sowohl während der Übertragung als auch bei der Speicherung verschlüsselt werden. Wir verfolgen außerdem einen Human-Centred Design Ansatz, bei dem die Bedürfnisse und Wünsche der Endnutz*innen im Zentrum stehen.

Nutzen

Das Projekt erzeugt einen klaren Mehrwert entlang der gesamten Rettungskette:

• Flugrettungsteams profitieren durch eine deutlich reduzierte Dokumentationslast. Die KI-gestützte Dokumentation verringert die kognitive Belastung unter Zeitdruck und ermöglicht es, den Fokus verstärkt auf die medizinische Versorgung zu lenken.
• Krankenhäuser profitieren von frühzeitig verfügbaren, strukturierten Einsatzdaten, wodurch sich klinische Vorbereitung, Ressourceneinsatz und Time-to-First-Treatment signifikant verbessern lassen.
• Patient*innen profitieren von einer sichereren, schnelleren und besser abgestimmten Versorgung entlang der gesamten Rettungskette. Dadurch werden das Patient*innenoutcome (d.h., der Behandlungserfolg) verbessert und die Überlebenschancen erhöht.
• Forschung und Systementwicklung erhalten erstmals zeitlich-korrekte und strukturierte Daten aus der Präklinik. Mit Hilfe dieser Daten kann die Versorgungsqualität weiter verbessert werden.
• Das Projekt leistet einen wesentlichen Beitrag zur digitalen Transformation in der Notfallmedizin. Es zeigt auf, wie KI, Cyber Security und Human-Centered Design in hochspezialisierten Bereichen verantwortungsvoll kombiniert werden können.
• Die Abläufe in der Notfallversorgung werden besser koordiniert, ermöglichen eine schnellere Behandlung und einen kosteneffizienteren Einsatz von Ressourcen, wodurch das Gesundheitssystem nachhaltig entlastet wird.

Sie wollen mehr wissen? Dann schreiben Sie ein Mail an Magdalena Druml.

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