Treat First What Kills First – wie KI hilft, Leben zu retten

Das Fraunhofer IAIS arbeitet in Entwicklungspartnerschaft und unter der Leitung der Deutschen Telekom und mit dem Krankenhaus Köln-Merheim an einer KI-gestützten Echtzeit-Dokumentation im Schockraum. 

Wenn ein Schwerverletzter eingeliefert wird, arbeiten bis zu zehn Spezialistinnen und Spezialisten parallel und sprechen zum Teil gleichzeitig. Studien zeigen: In rund der Hälfte aller Schockraumbehandlungen gehen wichtige Informationen verloren. Am Krankenhaus Köln-Merheim entsteht gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und unter der Leitung der Deutschen Telekom ein System, das mithört, sortiert und sichtbar macht, was sonst zwischen den Stimmen verschwindet. 

Zehn Menschen stehen um eine leere Liege – Hände in dünnen Handschuhen, alle Blicke auf dieselbe Schiebetür gerichtet. Im Schockraum, dem Erstversorgungsbereich für Schwerverletzte in der Notaufnahme, herrscht angespannte Konzentration. Gleich wird eine verletzte Person hereingerollt und dann muss alles ganz schnell gehen. Eine knappe, strukturierte Übergabe: Alter, Vitalwerte, Informationen über den Unfall und was im Krankenwagen untersucht und verabreicht wurde werden genannt. Die Trauma-Leader*in wiederholt das Gesagte, damit nichts verloren geht. Und in dem Augenblick, in dem der Patient umgelagert wird, kippt die Stille in ein kontrolliertes Chaos. 

Sechs, sieben Stimmen sprechen jetzt gleichzeitig. Die Anästhesistin am Kopfende ruft Druckwerte aus, der Viszeralchirurg fährt mit dem Ultraschallkopf über den Bauch und beschreibt, was er sieht. Die Radiologieassistenz richtet die Geräte aus, die Pflege legt Zugänge, der Neurochirurg prüft Pupillen, irgendwo im Raum fällt das Wort »A-Problem« – der Patient bekommt keine Luft mehr. Alle wissen, was das heißt. Für einen Moment friert das Chaos ein – Hände, Stimmen, Bewegungen – bis das »A-Problem« gelöst ist. Dann reden wieder alle parallel. 

So sieht es aus, wenn im Krankenhaus Köln-Merheim Traumapatient*innen behandelt werden. Ca. 600-mal im Jahr ist das der Fall. Es wird routiniert, hochstrukturiert und nach international etablierten Standards wie dem ATLS-Schema (Advanced Trauma Life Support) beziehungsweise dem ABCDE-Schema (Airway, Breathing, Circulation, Disability, Environment) gearbeitet, das jede*r im Raum absolut sicher beherrscht.  

Privatdozent Dr. Jérôme Defosse und leitender Oberarzt der Kliniken Köln, beschreibt: »Oft sind bei Übergaben die Informationen, zum Beispiel von Notarzt*ärztinnen vom Schockraum zur Intensivstation, nicht vollständig dokumentiert.« Wichtige Details gehen in den Gesprächen verloren. Fragen, die längst beantwortet waren, werden erneut erfragt. Was gesagt wurde, kommt nicht immer an – und genau diese Lücke wollen das Krankenhaus Köln-Merheim, das Fraunhofer IAIS und die Deutsche Telekom schließen. 

Das Projekt Edge Agent 

Ziel ist ein KI-gestütztes Assistenzsystem, das die parallellaufende Kommunikation im Schockraum mithört, in Echtzeit transkribiert, nach dem ATLS-Schema strukturiert und auf einem Dashboard sichtbar macht. So sollen Informationen, die schnell in den Gesprächen verloren gehen, sicher protokolliert und strukturiert live dargestellt werden. Die spätere Dokumentation, für die heute viel Zeit aufgewendet wird, lässt sich halbautomatisch erstellen – Ärztinnen und Ärzte müssen nur noch gegenlesen, ergänzen und bestätigen, was die KI notiert hat. 

Technisch arbeiten zwei KI-Elemente zusammen: Zum einen wird Sprache in der Verantwortung der Telekom live transkribiert. Zum anderen analysiert und ordnet in der Verantwortung des Entwicklungsdienstleiters Fraunhofer IAIS ein Multiagenten-System den Inhalt nach Prioritäten. Die Klinik liefert Insights und natürlich die Simulationsdaten. Das System läuft bewusst lokal auf NVIDIA-Spark-Hardware direkt im Klinikum. Tonspuren werden zu keinem Zeitpunkt gespeichert, die KI verarbeitet das Gesprochene unmittelbar und behält nur die strukturierte Transkription. Eine Entscheidung, die juristische Bedenken der beteiligten Klinikteams aufgreift und zugleich das ungelöste Problem umgeht, dass Schwerstverletzte im Schockraum keine Einwilligung in eine Cloud-Übertragung geben können. Außerdem erfolgt die Verarbeitung der Daten schneller und das System ist bei Infrastrukturausfällen resilient.  

Praxisnahes Training für Mensch und Maschine 

Einmal im Jahr steht für die Ärztinnen und Ärzte der Klinik eine Schockraum-Simulation auf dem Programm. »Auch wenn die Situation nur simuliert wird, ist sie sehr ernst und mit erheblichem Stress verbunden«, erklärt Dr. Sven Heuser, Geschäftsfeldleiter für Intelligente Prozessautomatisierung am Fraunhofer IAIS. Regelmäßige Simulationstrainings sind sinnvoll und das Klinikpersonal zeigt sich offen, auch mit neuer Technik ausgestattet zu üben. 

Wie lange eine Behandlung im Schockraum dauert, hängt von der Schwere des Falls ab: Sie kann nach rund 20 Minuten abgeschlossen sein, aber auch bis zu anderthalb Stunden in Anspruch nehmen. Die Teams setzen sich dabei jedes Mal neu zusammen. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten sind hier ausschlaggebend. An jede Simulation schließt sich ein erheblicher Nachbereitungsaufwand an. Rund ein halber Tag wird für die ärztliche Validierung der Transkripte und die Erstellung des sogenannten Ground Truth benötigt – also jener Referenzdaten, mit denen die Qualität der KI bewertet und verbessert wird. Im Zuge dieser Arbeit entstand ein umfangreiches Glossar mit medizinischem Fachvokabular, Synonymen und Begriffen aus dem Klinikalltag. Denn viele Ausdrücke kann eine KI nicht ohne Weiteres erschließen: Ein »Partyfässchen« etwa bezeichnet im Klinikjargon eine 25-Milliliter-Ampulle mit Adrenalin. Solche Bezeichnungen mussten zunächst erfasst und eindeutig definiert werden. Aktuell erreicht das System eine Zuordnungsgenauigkeit von über 80 Prozent; langfristig wird eine Quote von 95 Prozent angestrebt. 

Unterstützung statt Ersatz 

Was also verändert sich, wenn eine KI im Schockraum mithört und dokumentiert? Für die Ärztinnen und Ärzte bedeutet das mehr Zeit für ihre Patientinnen und Patienten und weniger Stress im ohnehin hochbelasteten Klinikalltag. Denn wenn Informationen automatisch erfasst, strukturiert und allen Beteiligten zur Verfügung gestellt werden, bleibt mehr Raum für das Wesentliche: die medizinische Versorgung. 

Gerade nachts, wenn die Belastung besonders hoch ist und in kleineren Krankenhäusern weniger erfahrene Teams im Einsatz sein können, sieht Oberarzt PD Dr. Jérôme Defosse großes Potenzial für die Technologie. Dabei ist für ihn die Rollenverteilung klar: Die KI wird Ärztinnen und Ärzte nicht ersetzen, sondern sie entlasten und unterstützen. Entscheidungen treffen weiterhin die Menschen. 

Langfristig geht die Vision noch weiter. Denkbar wäre eine Anbindung an Traumaregister und medizinische Leitlinien, sodass das System beispielsweise Hinweise geben kann: »Hast du daran gedacht?« oder auf relevante Handlungsschritte aufmerksam macht. Bis eine solche Entscheidungsunterstützung Realität wird, werden allerdings noch Jahre vergehen. Denn sobald eine KI medizinische Empfehlungen ausspricht, gelten strenge regulatorische Anforderungen, sogenannte Medizinprodukte haben entsprechend lange Entwicklungs- und Zulassungsprozesse. 

Die aktuelle Lösung ist deshalb bewusst auf Unterstützung bei der Dokumentation ausgerichtet. Gleichzeitig ist sie skalierbar und eröffnet weitere Einsatzmöglichkeiten, etwa in anderen Bereichen der Akutmedizin. Für Defosse ist dabei nicht nur das Ergebnis entscheidend, sondern auch die Zusammenarbeit: »Ich habe Fraunhofer und T-Systems als eine Gruppe von Expert*innen erlebt, die Lust haben, Dinge zu entwickeln und weiterzudenken. Und das macht Spaß.« Er schätzt vor allem die Überschneidungen der Arbeitsbereiche: Er erklärt IT-Experten, was in seinem Arbeitsalltag zur Routine gehört – und sie nehmen ihn mit in eine Welt aus Zahlen, Software und Technologien, mit denen er sonst nie in Berührung käme. Zusammen und voneinander lernen – das macht für ihn die Zusammenarbeit mit Fraunhofer und der Telekom aus. 

Vielleicht liegt genau darin die eigentliche Stärke des Projekts: Nicht darin, die Medizin zu automatisieren, sondern darin, die Menschen, die sie täglich ausüben, bestmöglich zu unterstützen und etwas Klarheit in das kontrollierte Chaos der vielen Stimmen zu bringen.  

(Lna) 

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