Entwicklung und Bewertung eines Algorithmus zur präklinischen Sichtung (Klassifikation) von Patienten im Rettungsdienst

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.

Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung …1
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
Literatur
Allgöwer M, Burri C (1967) „Schockindex“. Dtsch Med Wochenschr 92 (43): 1947-1950.

Ashkenazi I, Kessel B, Khashan T, Haspel J, Oren M, Olsha O, Alfici R (2006) Precision of in-hospital triage in mass-casualty incidents after terror attacks. Prehosp Disaster Med 21 (1): 20-23. DOI: 10.1017/s1049023x00003277.

Bundesärztekammer Ausschuss „Notfall-/Katastrophenmedizin und Sanitätswesen“ (2007) Empfehlungen der Bundesärztekammer zur Fortbildung zum „Leitenden Notarzt“. 29. März 2007.

Burri C (1967) Arterieller Blutdruck, Puls, „Schockindex“ und zentraler Venendruck bei 30 hypovolämischen Patienten. Langenbecks Arch Chir 320 (1): 1-7. (Abruf: 14. Dezember 2021).

DIN – Deutsches Institut für Normung e.V. (2015) DIN 13050, 2015-04. Begriffe im Rettungswesen. Beuth, Berlin.

Dirks B (2006) Management des Massenanfalls von Verletzten/Erkrankten durch den Leitenden Notarzt. Notfall Rettungsmed 9 (3): 333-346. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Dittmar MS, Wolf P, Bigalke M, Graf, BM, Birkholz T (2018) Primary mass casualty incident triage: evidence for the benefit of yearly brief re-training from a simulation study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 26 (1): 35. DOI: 10.1186/s13049-018-0501-6.

Dittmar MS, Wolf P, Bigalke M, Graf, BM, Birkholz T (2016) Nichtärztliche Vorsichtung beim Massenanfall von Verletzten. Notfall Rettungsmed 19 (2): 108-114. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Domres B, Enke K, Lipp R (2005) Lehrbuch für präklinische Notfallmedizin. Berufskunde und Einsatztaktik. Bd. 4, 3. Aufl., Stumpf + Kossendey, Edewecht

Ellebrecht N (2013) Die Realität der Sichtung. Notfall Rettungsmed 16 (5): 369-376. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Hauschild SW, Voß P, Wirtz S (2006) Präklinisches Management bei Explosionsverletzungen. Notfall Rettungsmed 9 (5): 453-472. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Heller AR (2018) Großschadenslagen: Neue Konzepte zur Sichtung. Dtsch
Arztebl 115 (31-32): 1432–1433. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Heller AR, Brüne F, Kowalzik B, Wurmb T (2018) Großschadenslagen: Neue Konzepte zur Sichtung. Dtsch Arztebl 115: 31-32. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Heller AR, Salvador N, Frank M, Schiffner J, Kipke R, Kleber C (2017) Diagnostische Güte von Vorsichtungsalgorithmen für den Massenanfall von Verletzten und Erkrankten. Anaesthesist 66 (10): 762-772. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Hornburger P (2012) Rettungsdienst und MANV-Einsätze. Hornburger Rettungsdienst und MANV-Einsätze. Konzepte für den Massenanfall an Verletzten am Beispiel der LH München. Berufsfeuerwehr München.

Kanz KG, Hornburger P, Kay MV, Mutschler W, Schäuble W (2006) mSTaRT-Algorithmus für Sichtung, Behandlung und Transport bei einem Massenanfall von Verletzten. Notfall Rettungsmed 9 (3): 264-270. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Kühn D, Aechter J, Weidringer W (2010) Rettungsdienst heute. 5. Aufl., Urban&Fischer/Elsevier, München.

Luxem J, Runggaldier K, Karutz H, Flake F (Hrsg.) (2016) Notfallsanitäter Heute. 6. Aufl., Urban&Fischer/Elsevier, München.

Maglogiannis IG (2007) Emerging artificial intelligence applications in computer engineering. Real word AI systems with applications in eHealth, HCI, information retrieval and pervasive technologies. IOS Press, Amsterdam, Oxford.

Marung H, Birkholz T, Dittmar M (2015) Der Leitende Notarzt – etablierte Konzepte und neue Anforderungen. Notfallmedizin up2date 9 (4): 307-326. DOI: 10.1055/s-0033-1358067.

Mell J (2010) Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Pulsoximetern der dritten und vierten Generation unter besonderer Berücksichtigung des Alarmierungsverhaltens im klinischen Gebrauch. Dissertation. Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen-Nürnberg, Medizinische Fakultät.

Neitzel C, Ladehof K (2015) Taktische Medizin. Springer, Berlin, Heidelberg.

o.V. (2006) Katastrophenmedizin – Leitfaden für die ärztliche Versorgung im Katastrophenfall. 4. Aufl., Bundesministerium des Inneren, Berlin.

o.V. (2015) Standard-Einsatz-Regeln: Massenanfall von Verletzten und Erkrankten (MANV). ecomed, Landsberg.

o.V. (07. März 2005) Beladeliste Gerätewagen Sanitätsdienst des Landes NRW. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Oestern H-J (2008) Das Polytrauma. Präklinisches und klinisches Management. Urban&Fischer/Elsevier, München.

Offterdinger M, Ladehof K, Paul AO, Hansen M (2014) Eine einfache Checkliste als Hilfsmittel zur Vorsichtung mit dem mSTaRT-Algorithmus. Notfall Rettungsmed 17 (5): 415-419. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Piek J (2002) Schädel-Hirn-Trauma. Notfall Rettungsmed 5 (4): 309-318. (Abruf: 14. Dezember 2021).

Rashid T (2017) Neuronale Netze selbst programmieren. Ein verständlicher Einstieg mit Python. O’Reilly, Heidelberg.

Reichle H, Wahlster I (2005) Notfallmanagement bei Schock. Notfall Hausarztmedizin (Notfallmedizin) 31 (10): 492-496. DOI: 10.1055/s-2005-923448

Scherer A (1997) Neuronale Netze. Vieweg+Teubner, Wiesbaden.

Schreiber J (2015) Arbeitsweisen einer Sanitätsgruppe im Einsatz- und Veranstaltungsdienst. 3. Aufl., Stumpf + Kossendey, Edewecht.

Sefrin P (2012) Sichtung – zentrales Element zur Bewältigung eines Großschadensfalls und einer Katastrophe. Notarzt 28 (5): 194-202. DOI: 10.1055/s-0032-1305296.

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