Die Sichtung von Patienten bei einem Massenanfall an Verletzten (MANV) ist ein unverzichtbarer Vorgang, der mit steigender Patientenanzahl zunehmend zeitintensiver wird. Wissenschaftlich fundierte Untersuchungen zu der Korrektheit von Sichtungsergebnissen im Rettungsdienst gibt es kaum. Anzunehmen ist, dass aufgrund der Seltenheit solcher Einsätze die Erfahrung der Einsatzkräfte, die sichten müssen, gering ist. Strukturierte und standardisierte Lösungsansätze existieren derzeit nur für die Vorsichtung; einen festen Sichtungsalgorithmus gibt es nicht.
Die Sichtung stellt ein typisches Klassifikationsproblem dar. Deshalb beschäftigt sich diese Bachelorarbeit mit der Frage, ob selbstlernende Computersysteme zur (Vor-)Sichtung im Rettungsdienst eingesetzt werden können. Zur vergleichenden Bewertung wurden drei verschiedene Ansätze zur Algorithmus-gestützten Sichtung entwickelt: ein neuronales Netz, ein Entscheidungsbaumklassifikator und ein regelbasierter Algorithmus. Diese Ansätze wurde mit fiktiven Patientendaten eines MANV hinsichtlich ihrer Übereinstimmung überprüft. Das neuronale Netz und der Entscheidungsbaumklassifikator erreichten Übereinstimmungen > 94 %, der regelbasierte Algorithmus ca. 87 %.
Zukünftig müsste anhand weiterer Untersuchungen mit realen Patientendaten überprüft werden, ob eine Übertragung auf die Realität mit einer ähnlich hohen Übereinstimmung möglich wäre. In der Realität wären solche computergestützten Ansätze vermutlich mittelfristig umsetzbar; Hardware für die digitale Patientendokumentation und Telemedizinsysteme findet zurzeit fast flächendeckend Einzug in den Rettungsdienst.
1.1 Motivation …1
1.2 Problemstellung …1
1.3 Abgrenzung …2
1.4 Theoretische Grundlagen …3
1.4.1 Aufbau Sanitäts- und Rettungsdienst …3
1.4.2 Massenanfall an Verletzten (ManV) …4
1.4.3 Sichtung …5
1.4.4 Vorsichtungsalgorithmen …7
1.4.5 Patientenzustand …9
1.5 Scikit-learn …10
1.6 Lösungsansätze Klassifikation …11
1.6.1 Klassifikation mittels Algorithmus …11
1.6.2 Klassifikation mittels Machine- und Deep Learning …13
2 Methodik …19
2.1 Auswahl geeigneter Vitalparameter …19
2.2 Trainingsdaten …22
2.3 Bewertungskriterien …23
2.4 Entwicklung Algorithmus …24
2.5 Entwicklung Neuronales Netz …26
3 Ergebnis …27
3.1 Ergebnis Machine-/DeepLearning-Ansatz …27
3.1.1 Train-/Testsplit …27
3.1.2 Skalierung der Daten …27
3.1.3 Dimensionsreduzierung …28
3.1.4 Auswahl Feature-Kombination …29
3.1.5 Test im Start-NN …30
3.1.6 Anpassung Solver …30
3.1.7 Anpassung Aktivierungsfunktion …31
3.1.8 Anpassung Aufbau Netz / Topologie …32
3.1.9 Fertiges Neuronales Netz …33
3.2 Ergebnis Algorithmus …34
3.2.1 Verbrennungen …36
3.3.2 Kohlenstoffmonoxid …36
3.2.3 Biologische- und chemische Kampfstoffe …37
3.2.4 Explosionsexposition …38
3.2.5 Injury Severity Score …38
3.2.6 Kreislaufinstabilität …39
3.2.7 Neurologische Auffälligkeiten …40
3.2.8 Technische Realisierung …40
3.2.9 Decision-Tree-Classifier …42
3.2.10 Testergebnisse mSTaRT / mod. mSTaRT …43
3.2.11 Testergebnisse DTC …44
4 Diskussion …45
4.1 Bewertung der Lösungsansätze …45
4.2 Grenzen …46
4.3 Fazit …47
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