KI in Notfallkommunikation: Automatisierung und Effizienz
- Johannes Humbert
- vor 6 Tagen
- 9 Min. Lesezeit
KI revolutioniert die Notfallkommunikation: Echtzeit-Übersetzungen in 42 Sprachen, automatisierte Triage und präzise Entscheidungsunterstützung entlasten Rettungsleitstellen und sparen wertvolle Minuten. Systeme wie das SPELL-Projekt oder der Emergency Calls Assistant (ECA) zeigen, wie KI Sprachbarrieren abbaut, Anrufvolumen reduziert und Ressourcen optimal verteilt. Trotz dieser Fortschritte bleibt der Mensch entscheidend – KI unterstützt, trifft aber keine endgültigen Entscheidungen.
Kernpunkte:
Echtzeit-Übersetzungen: 42 Sprachen, direkte Kommunikation ohne Verzögerung.
Anruf-Triage: Automatische Priorisierung von Notfällen, Entlastung der Disponenten.
Effizienzsteigerung: Bis zu 30 % weniger Anrufvolumen, 50 % kürzere Bearbeitungszeiten.
Datenschutz und Zuverlässigkeit: Lokale Verarbeitung (Edge Computing) und strenge Sicherheitsstandards.
Die Zukunft liegt in vernetzten, mehrsprachigen Systemen, die auch bei Netzausfällen stabil bleiben. KI ist ein Werkzeug, kein Ersatz – sie unterstützt, damit Menschen Leben retten können.
KI-Automatisierung in der Klassifizierung von Notrufen
KI-Systeme nutzen Speech-to-Text-APIs, um Anrufe in digitalen Text umzuwandeln. Anschließend analysieren Natural Language Processing (NLP) und Machine-Learning-Modelle diesen Text in Echtzeit. Dabei extrahieren sie Schlüsselbegriffe wie „Waffe", „Verletzung" oder „Kinder beteiligt", um die Dringlichkeit und Priorität des Einsatzes zu bestimmen. Diese automatisierte Klassifizierung dient als Grundlage für spezialisierte Frameworks.
Im Juli 2025 entwickelten Forscherinnen der King Abdulaziz University ein System namens Emergency Calls Assistant (ECA), das auf einem Support Vector Machine (SVM)-Modell basiert. Das ECA-System erzielte eine beeindruckende Genauigkeit von 92,7 % bei der Kategorisierung von Notfällen. Seine Präzision, der Recall und der F1-Score lagen jeweils über 95 %. In Saudi-Arabien gehen monatlich etwa 2,5 Millionen Anrufe bei der 9-1-1-Notrufzentrale ein – das entspricht durchschnittlich 58 Anrufen pro Minute.
Echtzeit-Analyse und Priorisierung von Notrufen
Nach der Textanalyse ordnen fortschrittliche Technologien Notfälle basierend auf ihrer Dringlichkeit ein. Hierbei spielt die Methode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) eine entscheidende Rolle. Sie wandelt den analysierten Text in numerische Vektoren um, wodurch die Modelle die Relevanz bestimmter Begriffe besser erkennen können. Diese Systeme gehen sogar einen Schritt weiter: Sie kombinieren Sprachdaten mit Vitalparametern wie Herzfrequenz, Atemfrequenz und Sauerstoffsättigung, um automatisierte Triage-Kategorien zu erstellen.
„Das ECA-System arbeitet in Echtzeit, indem es persönliche Informationen des Anrufers erfasst, den Notfalltyp vorhersagt und präzise Kategorisierungen basierend auf der Schwere des Notfalls vornimmt." – Afraa Attiah und Manal Kalkatawi, King Abdulaziz University
Machine Learning für die Erkennung von Bedrohungen
Zusätzlich zur Triage nutzen Machine-Learning-Algorithmen tiefere Musteranalysen, um Bedrohungen noch präziser zu erkennen. Diese Algorithmen verbessern kontinuierlich die Identifikation von Hochrisikosituationen. Besonders Large Language Models (LLMs) spielen hier eine Schlüsselrolle, da sie komplexe Muster und emotionale Nuancen in den Gesprächen erkennen können. Durch sogenannte Mixture-of-Experts-Architekturen werden gezielt relevante Teilnetzwerke aktiviert, um die Analyse weiter zu verfeinern.
Im April 2025 führte das Universitätsklinikum Marburg eine Pilotstudie mit einer multimodalen KI-Plattform durch. Diese integrierte das Mistral Small 3 LLM und den Ada Health Symptom-Checker. Das System erzielte einen System Usability Scale (SUS)-Score von 90,6 – ein Wert, der als „exzellent" gilt. Die durchschnittliche Zeit für die automatisierte Anamnese und Triage betrug dabei 10,6 Minuten. Solche Technologien verbessern nicht nur die Effizienz der Notfallkommunikation, sondern ebnen auch den Weg für zukünftige Fortschritte in der Notfallversorgung.
Effizienzsteigerungen durch KI-gestützte Notfallsysteme
Durch den Einsatz von KI wird die Triage automatisiert, sodass Disponenten sich auf wirklich kritische Einsätze konzentrieren können. Funktionen wie Echtzeit-Übersetzungen sparen wertvolle Minuten, die zuvor für die manuelle Suche nach Übersetzern benötigt wurden. Gleichzeitig sorgt die automatisierte Weiterleitung von Anrufen dafür, dass nicht dringende Anliegen – etwa Wetteranfragen während eines Sturms – direkt an die zuständigen Abteilungen weitergeleitet werden. So bleibt die Notfall-Warteschlange entlastet. Die folgenden Punkte verdeutlichen die Unterschiede zwischen traditionellen und KI-gestützten Notfallsystemen.
Traditionelle vs. KI-gestützte Systeme: Ein Vergleich
Die Unterschiede zwischen herkömmlichen und KI-basierten Notfallsystemen zeigen sich in mehreren Aspekten:
Metrik | Traditionelle Systeme | KI-gestützte Systeme |
Sprachbarrieren | Übersetzer müssen manuell gesucht werden; dauert oft mehrere Minuten | Sofortige Übersetzung in 42 Sprachen mit Sprachausgabe |
Anruf-Triage | Alle Anrufe – ob dringend oder nicht – landen in derselben Warteschlange | Automatisierte Triage; nicht dringende Anrufe werden umgeleitet oder direkt durch KI bearbeitet |
Ressourcenzuweisung | Entscheidungen basieren auf aktuellem Status und manueller Koordination | Vorhersagemodelle optimieren die Ressourcennutzung und simulieren Krisenszenarien |
Versehentliche Anrufe | Rückrufe müssen manuell erfolgen, z. B. bei Taschenwahl | Automatisierte Systeme rufen zurück, erfassen Details und prüfen den tatsächlichen Hilfebedarf |
Diese Unterschiede sind nicht nur theoretisch, sondern auch in der Praxis gut nachzuvollziehen.
Fallstudien zu Effizienzgewinnen
Im April 2024 führte Monterey County in Kalifornien ein KI-gestütztes Notfallsystem ein, das unter der Leitung von Lee Ann Magoski innerhalb eines Monats 9.635 Anrufe bearbeitete. Von diesen wurden 2.920 Anrufe als nicht dringlich erkannt und ohne das Eingreifen von Disponenten gelöst. Das Ergebnis? Eine Effizienzsteigerung von 30,31 % und eine Reduzierung des Anrufvolumens um 30 %. Die monatlichen Betriebskosten lagen dabei bei 1.000 US-Dollar oder weniger.
„Dieses KI-System hat die Effizienz um 7–10 % gesteigert und das Anrufvolumen um 30 % reduziert, sodass wir uns effektiv auf kritische Aufgaben konzentrieren können." – Lee Ann Magoski, 9-1-1-Direktorin, Monterey County, CA
Herausforderungen bei der KI-Implementierung
Trotz der potenziellen Effizienzsteigerungen bleibt die Implementierung von KI in Notfallzentralen eine anspruchsvolle Aufgabe. Besonders Datenschutz, Sprachverarbeitung und technische Zuverlässigkeit stellen große Herausforderungen dar – Faktoren, die in kritischen Situationen über Leben und Tod entscheiden können.
Datenschutz und Sicherheitsfragen
Die Verarbeitung sensibler Daten, insbesondere aus Notrufen und dem Gesundheitsbereich, erfordert klare Regeln für den Datenzugriff. Gerade bei einer umfassenden Vernetzung öffentlicher und privater Datenquellen ist ein strikter Schutz dieser Informationen unverzichtbar. Das SPELL-Projekt arbeitet daran, eine semantische Plattform zu entwickeln, die diese Herausforderungen bewältigt und gleichzeitig eine breite Vernetzung ermöglicht.
„Datenschutz ist ein wertvolles Gut und muss bei der umfassenden Vernetzung verschiedener öffentlicher und privater Quellen besonders berücksichtigt werden. Eine zentrale Frage ist, wer welche Informationen sehen darf und zu welchem Zweck." – Ralph Bergmann, Projektleiter und Leiter Erfahrungsbasierte Lernsysteme, DFKI
Ein Beispiel für den Umgang mit diesen Anforderungen ist ein Projekt, das im September 2024 von der Deutschen Telekom, Fraunhofer IAIS und den Kliniken der Stadt Köln gestartet wurde. Ziel ist die Einführung eines KI-Agenten für Schockräume. Um den strengen europäischen Datenschutzstandards gerecht zu werden, arbeitet das System auf einem „Cloud-Edge-Kontinuum“. Das bedeutet, dass es lokal auf Servern im Klinikum Merheim betrieben werden kann, ohne dass Patientendaten das Krankenhaus verlassen.
Dialekte und Sprachunterschiede
Neben den Datenschutzanforderungen stellt auch die sprachliche Vielfalt eine große Herausforderung dar. Die deutsche Sprache mit ihren langen, zusammengesetzten Wörtern bringt viele Standard-Spracherkennungssysteme an ihre Grenzen. Während englische Systeme oft eine Antwortzeit von etwa 1.000 Millisekunden erreichen, benötigen deutsche Systeme durchschnittlich 1.200 Millisekunden. Eine Word Error Rate (WER) unter 8 % gilt als sehr gut, doch englische Systeme liegen oft bei unter 5 %.
Zusätzlich erschweren regionale Dialekte und Code-Switching – also das Wechseln zwischen Sprachen innerhalb eines Satzes – die Arbeit der KI. Manuel Fischer, Leiter der Integrierten Rettungsdienstleitstelle, betont, dass die endgültige Entscheidung immer bei den Disponenten bleibt. Sie können wichtige Nuancen erkennen, wie etwa versehentliche Notrufe durch Smartwatches, die von einer KI möglicherweise falsch interpretiert würden.
Während an diesen sprachlichen Herausforderungen gearbeitet wird, bleibt die technische Zuverlässigkeit ein weiterer zentraler Punkt.
Systemzuverlässigkeit bei Netzwerkausfällen
Ein großes Problem stellt die Netzstabilität in Krisensituationen dar. Bei Großschadenslagen steigt die Anzahl der Nachrichten oft drastisch an, und die KI muss auch bei einem Netzausfall zuverlässig funktionieren. Hier kommen dezentrale Rechenzentren und Edge-Computing ins Spiel. KI-Systeme werden direkt vor Ort auf speziellen Servern, wie etwa NVIDIA-Super-Minicomputern, betrieben.
„Für uns hat die Resilienz des KI-Assistenzsystems oberste Priorität – es muss mit absoluter Zuverlässigkeit und Sicherheit funktionieren, sowohl in der Cloud als auch lokal offline, um den strengen Anforderungen der Notfallmedizin gerecht zu werden." – Thorsten Tjardes, Direktor der Abteilung für Unfallchirurgie und Orthopädie, Bundeswehrkrankenhaus Berlin
Durch den Einsatz dezentraler Rechenzentren und automatischer Verbindungswechsel – etwa von TETRA zu LTE oder WLAN – bleibt die Systemstabilität auch unter extremen Bedingungen gewährleistet. Diese Redundanz ist entscheidend, damit KI-gestützte Notfallsysteme selbst in den schwierigsten Situationen einsatzbereit bleiben.
Zukünftige Entwicklungen der KI in der Notfallkommunikation
Die nächste Generation von KI-Systemen wird Sprachbarrieren abbauen und gleichzeitig ihre technische Zuverlässigkeit weiter verbessern. Aufbauend auf den Fortschritten des SPELL-Projekts und bisherigen Erfolgen in der Systemstabilität zeichnen sich zwei zentrale Entwicklungsfelder ab: die Überwindung sprachlicher Hürden und die Sicherstellung eines reibungslosen Betriebs auch in kritischen Situationen.
Echtzeit-Mehrsprachige Übersetzung
Seit Juni 2021 testet die Integrierte Leitstelle Ludwigshafen (ILS-LU) gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut IESE und dem DFKI einen KI-Assistenten, der in der Lage ist, 42 Sprachen in Echtzeit zu übersetzen. Anrufe in Fremdsprachen werden dabei direkt auf dem Bildschirm der Disponenten ins Deutsche übersetzt. Gleichzeitig können Antworten in der Muttersprache des Anrufers über synthetische Stimmen übermittelt werden. Für die Leitstelle, die ein Gebiet mit fast 650.000 Menschen betreut, bringt diese bidirektionale Kommunikation erhebliche Vorteile: Sie spart wertvolle Zeit und reduziert die kognitive Belastung der Mitarbeiter deutlich.
„Bisher kostete es wertvolle Minuten, wenn Anrufer nur eine Fremdsprache sprachen. Die Disponenten mussten schnell einen Kollegen finden, der übersetzen konnte – das kostete Zeit und verursachte Stress." – Manuel Fischer, Leiter der Integrierten Rettungsdienstleitstelle Ludwigshafen
Zusätzlich arbeitet das DICTUM-Rettungsprojekt an App-basierten Lösungen für Rettungskräfte vor Ort. Diese Tools helfen, bei nicht-deutschsprachigen Patienten die Anamnese zu erheben, Behandlungsschritte zu erklären und Einwilligungen einzuholen. Neben den sprachlichen Fortschritten sorgen technische Neuerungen wie Edge Computing dafür, dass die Systeme auch unter schwierigen Bedingungen stabil bleiben.
Edge Computing für zuverlässigere Systeme
Um die Zuverlässigkeit weiter zu erhöhen, setzen neue Ansätze auf hybride Cloud-Edge-Systeme, die auch bei Netzausfällen funktionsfähig bleiben. Ein Beispiel dafür ist das im September 2024 gestartete Projekt der Deutschen Telekom und des Fraunhofer IAIS in Zusammenarbeit mit dem Klinikum Merheim. Hier läuft ein KI-Agent für Schockräume direkt vor Ort, ohne auf eine Internetverbindung angewiesen zu sein. Patientendaten bleiben dabei im Krankenhaus, während die lokale Datenverarbeitung Echtzeitanalysen ohne Verzögerung ermöglicht.
Durch automatische Netzwerkwechsel zwischen TETRA, LTE und WLAN bleiben die KI-Systeme selbst in Großschadenslagen einsatzbereit. Dies ist besonders wichtig, wenn die Anzahl der Nachrichten von durchschnittlich 200 pro Stunde auf mehrere Tausend ansteigt. So wird sichergestellt, dass die Systeme auch unter extremer Belastung zuverlässig arbeiten können.
Fazit
Künstliche Intelligenz hat die Notfallkommunikation in den letzten Jahren stark verändert. Während herkömmliche Ansätze auf manueller Klassifizierung und starren Menüstrukturen basierten, ermöglichen moderne KI-Lösungen eine Echtzeitanalyse von Anrufen, Sensor- und Videodaten. Dadurch lassen sich Bearbeitungszeiten um etwa 50 % reduzieren, die Kategorisierungsgenauigkeit verbessert sich von 48 auf 64 %, und die Anzahl wartender Service-Tickets sinkt um bis zu 90 %.
Ein Blick nach vorn zeigt, dass die Zukunft in vernetzten, mehrsprachigen Systemen mit Edge Computing liegt, die auch bei Netzausfällen zuverlässig funktionieren. Initiativen wie SPELL demonstrieren bereits, wie semantische Plattformen die bislang isolierten Leitstellen in Deutschland zu einem intelligenten, vernetzten Ökosystem weiterentwickeln können. Die größte Herausforderung dabei besteht jedoch darin, solche komplexen Systeme datenschutzkonform zu gestalten und gleichzeitig die Human-in-the-Loop-Prinzipien einzuhalten.
Wie Prof. Dr. Ralph Bergmann betont, bleibt die Frage, wer welche Daten zu welchem Zweck einsehen darf, ein zentraler Punkt.
Doch Technologie allein reicht nicht aus. Für eine erfolgreiche Umsetzung braucht es eine klare Strategie, die über die technische Ebene hinausgeht. Organisationen müssen ihre Dateninfrastruktur sorgfältig planen, Change-Management-Prozesse etablieren und ihre Mitarbeitenden gezielt schulen. Im Rahmen der digitalen Transformation von Notfallkommunikationssystemen bietet makematiq Unterstützung in den Bereichen KI-Automatisierung, Modernisierung von IT-Architekturen und Datengovernance – zentrale Bausteine für eine zuverlässige und zukunftssichere Notfallkommunikation.
Die Technologie ist da. Nutzen Sie sie verantwortungsvoll, um Leben zu retten.
FAQs
Wie trägt KI zur Effizienzsteigerung in der Notfallkommunikation bei?
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Notfallkommunikation grundlegend, indem sie Abläufe effizienter gestaltet und beschleunigt. Mit automatischen Übersetzungen können Einsatzkräfte in Echtzeit mit Anrufern in über 40 Sprachen kommunizieren – und das ganz ohne die Hilfe von Dolmetschern. Gleichzeitig ermöglicht KI, wichtige Informationen schneller zu identifizieren, indem sie gezielte Rückfragen vorschlägt.
Ein weiterer Vorteil: KI kann riesige Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Notrufe automatisch priorisieren. Moderne Systeme nutzen diese Technologie, um die Ressourcenplanung zu optimieren und Daten aus verschiedenen Quellen zu vernetzen. Das verbessert die Zusammenarbeit zwischen Rettungsdiensten, Feuerwehr und Polizei erheblich. Durch diese Automatisierung werden Reaktionszeiten verkürzt, menschliche Fehler minimiert und die Effizienz der Notfallkommunikation in Deutschland spürbar gesteigert.
Wie wird der Datenschutz bei der Nutzung von KI in Notrufzentralen gewährleistet?
Datenschutz ist ein zentrales Thema bei der Integration von KI in Notrufzentralen. Hier werden in Echtzeit sensible Daten wie Standortinformationen, Gesundheitsangaben oder Sprachaufzeichnungen verarbeitet. Um den Vorgaben der DSGVO gerecht zu werden und gleichzeitig das Vertrauen der Bevölkerung zu stärken, kommt ein Privacy-by-Design-Ansatz zum Einsatz. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Daten ausschließlich zweckgebunden genutzt und auf das notwendige Minimum beschränkt gespeichert werden.
Technisch setzt man auf Maßnahmen wie verschlüsselte Kommunikationskanäle, Anonymisierungs- und Pseudonymisierungsverfahren sowie strikte Zugriffsrichtlinien. Ergänzend dazu gewährleistet ein kontinuierliches Monitoring der KI-Systeme, dass Datenschutz- und Sicherheitsstandards jederzeit eingehalten werden.
makematiq unterstützt Unternehmen dabei, Datenschutz direkt in die KI-Architektur einzubinden. Mithilfe von Risikoanalysen, Compliance-Roadmaps und Change-Management-Ansätzen wird sichergestellt, dass Automatisierungsprozesse effizient bleiben, ohne dabei den Schutz persönlicher Daten zu kompromittieren.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Nutzung von KI für Echtzeit-Übersetzungen in Notfallsituationen?
Die Verwendung von KI für Echtzeit-Übersetzungen in Notfallsituationen kann eine enorme Hilfe sein, vor allem, wenn Anrufer_innen nur eine Fremdsprache sprechen. Derzeit verlassen sich viele Leitstellen noch auf menschliche Übersetzer_innen – ein Prozess, der wertvolle Zeit in Anspruch nimmt und zusätzlichen Druck erzeugt. KI-gestützte Systeme könnten hier eine Lösung bieten, indem sie sofort Übersetzungen in mehrere Sprachen liefern, entweder als Text oder Sprachausgabe.
Allerdings gibt es dabei einige Herausforderungen. Präzision in zeitkritischen Momenten ist essenziell, da Missverständnisse lebensgefährlich sein können. Ebenso ist die Vielfalt an Sprachen und Dialekten ein komplexer Faktor, der eine hohe Anpassungsfähigkeit der Systeme erfordert. Hinzu kommen laute oder störende Umgebungen, die die Spracherkennung erschweren. Damit die Technologie ihren vollen Nutzen entfalten kann, muss sie außerdem nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden, damit Disponent*innen ohne Verzögerungen agieren können.
Ein durchdachter Ansatz, der die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sowie flexible Automatisierung verbindet, kann diese Herausforderungen bewältigen. makematiq unterstützt Organisationen dabei, solche Technologien sicher und effizient umzusetzen.
