Anrufgründe bei medizinischen Notfällen: Entwicklung eines strukturierten semantischen Modells auf Basis einer randomisierten Stichprobe medizinischer Hilfeersuchen einer integrierten Rettungsleitstelle

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Rettungsleitstellen sehen sich mit steigenden Herausforderungen durch kontinuierlich steigende Notrufzahlen konfrontiert. Zur besseren Strukturierung und Priorisierung der Notrufgespräche werden vielerorts standardisierte Abfragesysteme implementiert. Aktuelle Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz eröffnen neue Möglichkeiten der Entscheidungsunterstützung von Disponierenden. Voraussetzung hierfür ist ein prozesshaftes Modell des Notrufdialogs. Ziel der Arbeit Auf Basis einer Analyse der komplexen Anrufgründe von Notrufgesprächen wird deren übergreifende Struktur abgeleitet und modellhaft dargestellt. Material und Methoden 50 randomisiert ausgewählte Aufzeichnungen medizinischer Notrufe einer integrierten Rettungsleitstelle aus dem Jahr 2022 wurden transkribiert, unter Anwendung einer qualitativen Inhaltsanalyse induktiv codiert, kategorisiert und in ein prozesshaftes Modell des Notrufdialogs überführt. Ergebnisse Das typische Notrufgespräch besteht aus zwei konsekutiven Prozessen, einem Einstiegs- und einem Rückfrageprozess. Der Einstiegsprozess dient der Informationsgewinnung mit dem Ziel, abschätzen zu können, ob es sich beim Notrufgrund um ein einzelnes Hauptproblem, die Kombination aus mehreren Gesundheitsbeeinträchtigungen oder ein Ereignis vor bzw. nach einer Gesundheitsbeeinträchtigung handelt. Der Rückfrageprozess dient der Präzisierung der Zustands- bzw. Problembeschreibung. Diskussion Auf Basis der zufällig ausgewählten Notrufgespräche konnte der idealtypische Ablauf des Notrufgesprächs abgeleitet und in einem phasen- bzw. prozesshaften Modell dargestellt werden, auf dessen Grundlage nun KI-gestützte Notrufabfragesysteme entwickelt werden können.