Rettungsdienst
Digitale Wissensplattformen
Die rettungsdienstlichen Plattformen, die sich der Free Open Access Medical Education (FOAMed) widmen, bieten wertvolle Ressourcen für Notfallmediziner, Sanitäter und Pflegekräfte durch Podcasts, Blogs, Leitlinien und interaktive Inhalte.
- Die Zwei in Reflexstreifen ist ein Podcast aus NRW, der Themen wie i.v.-Zugänge und CRM-Leitsätze praxisnah beleuchtet.
- FOAM – Live e.V. organisiert kostenlose Vorträge zu Themen wie Reanimationsleitlinien 2025 und Palliativmedizin.
- News Papers fasst aktuelle Publikationen zu Kindernotfällen und Blutungsmanagement zusammen.
- Schlag´s nach! stellt ein kompaktes Nachschlagewerk mit Medikamenten-Factsheets und Kinderdosierungen zur Verfügung.
- FOAMio kompaktisiert Leitlinien wie zu Pelvisfrakturen und bietet Fortbildungstipps.
- dasFOAM Think Tank diskutiert evidenzbasierte Ansätze zu Themen wie Hypertonie und Haftung.
- pin-up-docs liefert Podcasts zu Regionalanästhesie und Intensivmedizin.
- Nerdfallmedizin archiviert Videos und Fälle, ergänzt durch
- Notfallguru mit Leitsymptomen und Checklisten.
- Die Rettungsaffen beleuchtet rechtliche Aspekte wie Beweislastumkehr in Podcasts und Handouts.
Weiteres
Der Beitrag „Design Challenges in Converting a Paper Checklist to Digital Format for Dynamic Medical Settings“ beschreibt die Entwicklung einer digitalen Checkliste für die Traumaversorgung in dynamischen und zeitkritischen Behandlungssituationen. Im Mittelpunkt stehen die Herausforderungen bei der Übertragung papierbasierter Arbeitsabläufe in mobile digitale Anwendungen, insbesondere hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Notizerfassung, Anpassungsfähigkeit und Prozessunterstützung. Anhand einer iterativen, nutzerzentrierten Entwicklung werden Gestaltungslösungen und Erkenntnisse aus praktischen Tests vorgestellt.
Enhancing Emergency Department Triage Equity With Artificial Intelligence: Outcomes From a Multisite Implementation untersucht die Auswirkungen eines KI-gestützten Triage-Systems auf die Qualität und Fairness der Ersteinschätzung in Notaufnahmen. Die multizentrische Studie zeigt, dass die KI sowohl die Sensitivität als auch die Spezifität bei der Erkennung kritisch erkrankter Patientinnen und Patienten verbessert und gleichzeitig bestehende Unterschiede zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen hinsichtlich Ethnie, Sprache und Geschlecht deutlich reduziert. Die Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial verantwortungsvoll eingesetzter KI zur Förderung einer gerechteren Notfallversorgung.
Der Artikel „Large Language Model Automated Extraction of Clinical Signs and Symptoms From Emergency Department Reports for Machine Learning Prediction Models: Development and Validation Study“ untersucht den Einsatz eines kleinen, lokal betreibbaren Large Language Models zur automatisierten Extraktion klinischer Informationen aus Freitexten der Notaufnahme. Ziel ist es, strukturierte Daten für ein Vorhersagemodell zur Diagnose von Appendizitis bereitzustellen. Die Studie zeigt, dass ein kompaktes, mehrsprachiges Modell (Qwen 2.5:14B) mit optimierten Prompting-Strategien eine hohe Genauigkeit bei der Extraktion von 16 klinischen Merkmalen erreicht und sich den Leistungen von Ärzten annähert. Die extrahierten Daten ermöglichen Vorhersagen mit vergleichbarer Modellgüte (AUROC bis 0,911 vs. 0,924 bei Ärzten). Besonders relevant ist, dass das Verfahren ohne aufwendige Trainingsdaten, direkt auf Rohtexten und unter Wahrung des Datenschutzes eingesetzt werden kann. Die Ergebnisse belegen das Potenzial solcher Systeme für skalierbare, transparente Entscheidungsunterstützung in der Notfallmedizin.
Automated ED Triage Acuity Prediction Using XGBoost beschreibt ein Machine-Learning-Modell zur automatisierten Vorhersage der 5-stufigen Triage-Akutheit in der Notaufnahme auf Basis strukturierter Patientendaten. Die Lösung kombiniert ED-Aufnahmedaten, Vorerkrankungen und Beschwerdekategorien in einem XGBoost-Klassifikationsmodell und erreicht eine Validierungsgenauigkeit von 86,7 %. Besonders hervorzuheben ist die hohe Erkennungsleistung bei kritischen Fällen der höchsten Dringlichkeitsstufen, wodurch das System als potenzielles Entscheidungsunterstützungswerkzeug in der klinischen Triage diskutiert wird.
Der Artikel „ChatGPT Health performance in a structured test of triage recommendations“ untersucht die Sicherheit von ChatGPT Health bei medizinischen Triage-Empfehlungen. In einem strukturierten Test mit 960 Antworten auf 60 klinische Fallbeispiele zeigte das System deutliche Schwächen insbesondere bei Notfällen: 51,6 % der tatsächlichen Notfälle wurden zu niedrig priorisiert. Besonders problematisch waren Fälle von drohendem Atemversagen und diabetischer Ketoazidose. Gleichzeitig wurden harmlose Fälle häufig übertriagiert. Die Studie identifiziert zudem einen Einfluss von „Anchoring Bias“: Wenn Angehörige Symptome herunterspielten, empfahl das System häufiger weniger dringende Versorgung. Auffällig war auch die inkonsistente Aktivierung von Krisenhinweisen bei Suizidgedanken. Unterschiede nach Geschlecht oder Hautfarbe wurden statistisch nicht signifikant festgestellt. Die Autoren fordern deshalb unabhängige Sicherheitsprüfungen und regulatorische Standards für KI-gestützte Gesundheitsberatung vor einem breiten Einsatz im Verbraucherbereich.
Artificial Intelligence Note Summarization in the Emergency Department untersucht den Einsatz einer in das EHR integrierten KI-Zusammenfassung in einer Notaufnahme. In einer prospektiven Crossover-Studie mit zehn Notfallmedizinern zeigte sich zwar eine leichte Reduktion der Dokumentations- und Aktenprüfungszeit, die Unterschiede waren jedoch statistisch nicht signifikant. Gleichzeitig bewerteten die meisten Anwender die KI-Zusammenfassungen als hilfreich und benutzerfreundlich, insbesondere für die schnellere Informationsaufnahme und das Erkennen relevanter klinischer Hinweise.
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