Sonntag, 11. Januar 2026

AachenRettungsdienst der Zukunft

[21.06.2022] In Aachen wurde das Forschungsprojekt preRESC abgeschlossen. In dessen Rahmen wurde untersucht, wie die Ressourcenplanung im Rettungsdienst mit KI unterstützt werden kann. Ein Prototyp wertet zahlreiche Datenquellen aus, um erwartete Einsätze räumlich und zeitlich zu prognostizieren.
Auf einer Abschlussveranstaltung wurden die Ergebnisse des preRESC-Projekts vorgestellt.

Auf einer Abschlussveranstaltung wurden die Ergebnisse des preRESC-Projekts vorgestellt.

(Bildquelle: Aachener Institut für Rettungsmedizin & zivile Sicherheit (ARS))

Wie kann die Zukunft des Rettungsdienstes aussehen? Das Forschungsprojekt „preRESC: Datenbasierte Unterstützung für die effiziente und effektive Ressourcenplanung im Rettungsdienst“ hat untersucht, inwiefern Rettungsdiensteinsätze mittels moderner Technik und künstlicher Intelligenz (KI) noch besser geplant und „vorhergesagt“ werden können. Ende Mai 2022 fand das über zwei Jahre laufende Projekt, das im Rahmen des Programms „Digitale Modellregionen NRW“ mit rund 468.000 Euro unterstützt wurde, seinen Abschluss.
Projektpartner waren die Unternehmen umlaut telehealthcare und umlaut solutions, die Stadt Aachen mit dem Fachbereich Feuerwehr & Rettungsdienst sowie dem Aachener Institut für Rettungsmedizin und zivile Sicherheit (ARS). Im Kontext des Projekts war laut einer Pressemeldung der Stadt Aachen ein Prototyp zur Vorhersage des rettungsdienstlichen Einsatzaufkommens in der nordrhein-westfälischen Kommune entwickelt worden. Basierend auf der damit ermöglichten Prädiktion kann die strategische und taktische Planung optimiert werden. Und es ist möglich, verfügbare Rettungsmittel vorzuhalten. Damit wird die operative Arbeit in der Leitstelle unterstützt.
Der Prototyp verarbeitet nach Angaben der Stadt zahlreiche Daten aus verschiedensten Quellen, wie etwa Wetterdaten, soziodemografische und infrastrukturelle Daten, Crowd-Daten und historische Einsatzdaten. Ein auf künstlicher Intelligenz basierender Algorithmus wertet diese Daten aus, um die zu erwartende Anzahl von Einsätzen räumlich und zeitlich zu prognostizieren. Der Prototyp verfügt außerdem über eine Routenplanungsoption für Einsatzfahrzeuge, welche beispielsweise Staus, Baustellen und sonstige Hindernisse sowie schlecht befahrbare Straßen berücksichtigt. Beide Funktionen wurden mit dem Ziel entwickelt, Rettungsfachpersonal künftig noch schneller zum Einsatzort zu leiten, das therapiefreie Intervall zu verkürzen und somit die Patientenversorgung weiter zu verbessern.





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