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Informatik meets Emergency Room Intelligente Verteilung von Notärzten

| Redakteur: Ira Zahorsky

Eine optimierte Verteilung von Notarztstationen kann die rasche notärztliche Versorgung eines noch größeren Teils der Bevölkerung sicherstellen – und gleichzeitig Geld sparen. Dies zeigt eine Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL Krems).

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Die Ergebnisse der Studie könnten künftig europaweit bei Standortentscheidungen für Notarztstationen Berücksichtigung finden.
Die Ergebnisse der Studie könnten künftig europaweit bei Standortentscheidungen für Notarztstationen Berücksichtigung finden.
(Bild: Pixabay / CC0 )

Manchmal muss es schnell gehen – besonders in Notfällen. Maximal 15 bis 20 Minuten darf es dauern, bis nach Eingang eines Notrufs eine Notärztin oder ein Notarzt zur Stelle ist. In urbanen Ballungsgebieten ist das mit wenigen, größeren Notarztstationen gut zu schaffen – in dünnbesiedelten Flächengebieten eher nicht. Um auch entlegene Gebiete rasch erreichen zu können, ist dort eine sinnvolle Verteilung vieler, kleinerer Stationen wichtig.

Im Rahmen der Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität Krems (KL Krems) wurden zahlreiche Verteilungsmöglichkeiten für Notarztstationen im Land mit komplexen Computermodellen berechnet und verglichen. Dabei wurden neue Wege gefunden, die es bei gleicher oder geringerer Anzahl an Stationen erlauben würden, einen noch größeren Teil der Bevölkerung innerhalb kürzester Zeit notärztlich versorgen zu können. Wesentlich für die Berechnung war die Berücksichtigung von umfangreichen digitalen Daten zum bestehenden Straßennetzwerk, sowie von Bevölkerungsbewegungen während der Tageszeit.

Zum Hintergrund der Studie meint Studienautor Dr. Robert Fritze, selbst Notfallmediziner und Wissenschafter an der KL Krems: „Die aktuelle Verteilung von Notfallmedizinerinnen und -medizinern in Niederösterreich ist sehr gut – nahezu 90 Prozent der Bevölkerung können von den bestehenden 32 Stationen aus zeitgerecht erreicht werden. Uns interessierte nun, ob ein praxisnahes Computermodell bei schwierigen Standortentscheidungen einen intelligenten Beitrag leisten könnte. Das Ergebnis ist ein eindeutiges ‚Ja‘.“

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