Die Versorgung polytraumatisierter schwerstverletzter Patientinnen und Patienten ist schwierig und verantwortungsvoll. Sie erfolgt in Zusammenarbeit einer Vielzahl von verschiedenen Personen aus unterschiedlichen Fachdisziplinen und unter großem Zeit- und Entscheidungsdruck. Insbesondere erfordert die Versorgung effiziente Kommunikation und Dokumentation ohne Informationsverlust.  Ziel des Projekts TraumAInterfaces ist die Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz (KI) basierten Systems zur Optimierung des Informationsflusses. Das System soll gesprochene Sprache im Schockraum analysieren und strukturieren. Hierdurch soll der Traumaleader bei seiner Entscheidungsfindung unterstützt und die Dokumentation vereinfacht werden. Zur Entwicklung dieses Systems werden seit Dezember 2021 im Trainingszentrum klinische Simulationen mit Mitarbeitenden der Uniklinik in realitätsnahen Schockraumszenarien durchgeführt. Die Kommunikation der Teammitglieder wird aufgezeichnet und analysiert. Das dient dazu, das KI-System zu trainieren und zu verbessern. Ferner werden die Simulationen vom Forschungsteam  inhaltlich analysiert, um ein besseres Verständnis von auftretenden Kommunikationsproblemen zu entwickeln und die Abläufe zu verbessern. Im Rahmen dieses Projektes arbeiteten insgesamt fünf weitere Partnerinstitutionen aus den Bereichen Technologie- und Innovationsmanagement, Psychologie, Medizin und Informationstechnologie zusammen.

Das Projekt TraumAInterfaces wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Die COVID-19-Pandemie stellte das Gesundheitssystem vor massive neue Herausforderungen. Insbesondere während der ersten Welle mussten die Kliniken schnell reagieren. Ziel des Projekts PREPARED (Arbeitspaket 10, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung) ist die Erstellung einer Bestandsaufnahme zur Bewältigung der Pandemie (deutschlandweit und international) sowie die Entwicklung von Best-Practice-Blaupausen für zukünftige Pandemien mit dem Ziel der optimalen Vorbereitung. Das übergeordnete Ziel von PREPARED ist die Entwicklung eines Konzepts für eine nachhaltige Infrastruktur für das Pandemie-Management und die Pandemie-Vorbereitung im Rahmen des Netzwerks Universitätsmedizin. Diese wird eine koordinierte, zügige, gezielte und evidenzbasierte Aktion und Reaktion auf Bedrohungen für die Patientenversorgung und die Gesundheit der Bevölkerung aufgrund einer pandemischen Lage mit ermöglichen. Im Arbeitspaket 10 liegt der Schwerpunkt darauf, im Pandemiefall die Arbeitsfähigkeit der Mitarbeiter*innen zu erhalten und eine adäquate Mitarbeiter*innenzahl in der Versorgung zu gewährleisten. Hierzu arbeitet das AIXTRA mit Teams verschiedener deutscher Universitätsklinika zusammen.

Das Projekt PREPARED wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Künstliche Intelligenz hat das Potential Arbeitsprozesse zu verbessern und der Überlastung des Personals entgegen zu wirken. Neben der fortgeschrittenen Implementierung in der Industrie findet künstliche Intelligenz nun auch Anwendung in Krankenhäusern und Kliniken. Dennoch begegnen wir neuartigen Technologien zunächst skeptisch: Die flächendeckende Einbindung unterstützender Technologien und deren Akzeptanz bedürfen einer Abwägung von Kosten und Nutzen, Gefahren und Potentialen – insbesondere in solch sensiblen Bereichen wie der medizinischen Versorgung. Ziel dieses Integrativen Reviews ist es, einen Überblick über die derzeitige Akzeptanz von künstlicher Intelligenz durch Krankenhauspersonal im klinischen Alltag zu erhalten und die damit verbundenen Faktoren und Mechanismen zu erörtern. Die Ergebnisse dieser multiprofessionellen Literaturarbeit werden als Grundlage für weitere praktische Empfehlung dienen um Arbeitsprozesse im klinischen Alltag zu verbessern, das Gesundheitspersonal zu unterstützen und zu entlasten und somit die Patientensicherheit zu stärken.

Dieses Projekt ist eine Kooperation mit der Pflegewissenschaft der Uniklinik RWTH Aachen und dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS).

Im Fokus des Verbundprojekts „interaktionsKRAFT“ steht die Entwicklung von Trainingskursen zum Erlernen von Bewegungsabläufen in einer Mixed Reality (MR) Umgebung. Zur Simulation von Kräften und Krafteinwirkungen wird eine innovative Haptikkomponente, basierend auf Elektromyostimulation, entwickelt um bestehende interaktive MR-Systeme mit vornehmlich visuell-akustischen Komponenten durch physische Interaktionsmöglichkeiten zu erweitern. Hierdurch wird eine deutlich verbesserte Immersion und ein effektiveres Bewegungslernen ermöglicht. Derartige ortsunabhängige Trainingskurse fördern auf Anwenderseite u.a. die Motivation oder auch die Therapietreue und bieten aus ökonomischer Sichtweise wirtschaftliche Effizienz wie z.B. die Umgehung von personellen Engpässen.

Den Rahmen zur Erprobung des MR-Systems bildet die Entwicklung eines Lehr-Lern-Konzepts für zwei Anwendungsszenarien des Bewegungslernen. Das erste Anwendungsszenario verfolgt die MR-Interaktion für Bewegungsübungen im Rahmen der aktiven Bewegungstherapie als Teilaspekt der Physiotherapie. In einer zweiten Anwendungsdomäne werden die Vermittlung von Kenntnissen und praktischen Fähigkeiten des Basic Life Supports im Einzelhelferszenario sowie der Durchführung mit mehreren Helfern in eine interaktive MR-Umgebung implementiert.

Das Projekt interaktionsKRAFT wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Die Zahl elektrisch betriebener Autos auf deutschen Straßen hat in den letzten Jahren rapide zugenommen. Dennoch ist die Erfahrung mit Verkehrsunfällen, an denen ebensolche beteiligt sind, noch unzureichend.

Im Rahmen des bundesweiten Projekts „SafetE-car“ stellten wir uns die Aufgabe, Rettungsdienstleister fit für den Einsatz rund ums Elektroauto und somit fit für die Zukunft zu machen. Schließlich stellen die veränderten technischen Gegebenheiten für viele noch eine große Unbekannte in Bezug auf den korrekten Umgang mit dem Fahrzeug im Schadensfall dar. Daher wurden bisher gängige Algorithmen zur Notfallversorgung Schwerverletzter in einem mehrstufigen Verfahren auf deren Anwendbarkeit bei E-Auto-Unfällen überprüft. Mögliche Anpassungen wurden theoretisch und praktisch evaluiert und Empfehlungen zur Traumaversorgung erarbeitet.