Emily Stückelmaier und Julian Henning, beide Studierende des CSE-Studiengangs der Hochschule und Uni Ulm, haben ein spannendes Projekt zur Evakuierung einer Intensivstation mit großem Erfolg abgeschlossen. Florian Sesser stand den beiden als Mentor mit Rat und Tat zur Seite, die Betreuung übernahm die großartige Prof. Dr. Karin Lunde. Pate für das Projekt stand ein Großversuch von hhpberlin.
Die Räumung von Gebäuden ist oftmals eine Herausforderung, aber was passiert wenn ein Krankenhaus – besser gesagt eine Intensivstation – evakuiert werden muss? Wie leitet das Pflegepersonal die bettlägerigen Patienten aus der Gefahrenzone, die zudem an medizinische Instrumente und Gerätschaften angeschlossen sind? Und wie kann man diese Faktoren so realistisch wie nur möglich in einer Simulation abbilden?
Mit dieser Frage haben sich Emily Stückelmaier und Julian Henning von der Uni Ulm im Rahmen von unseres Projekts „Bring‘ Agenten in Form‘‘ beschäftigt. Aufgabe der Studierenden war es, ein Programm zu schreiben, welches das Helferverhalten der Pfleger und die eingeschränkte Beweglichkeit der Betten in einer Intensivstation abbildet. Die Ergebnisse des Projekts werden maßgeblich in die Weiterentwicklung von crowd:it einfließen.
Als Grundlage für dieses Projekt wurde ein Großversuch auf der matchboxLive von hhpberlin verwendet. Bei dieser jährlich stattfindenden Messe für Brandschützer und Interessierte dreht sich alles um das Thema „Brandschutz zum Anfassen“. Hier können Besucher alles selbst erleben, von Experimenten zum Brandverhalten einzelner Materialien bis hin zu Großversuchen der Feuerwehr. Einer dieser Großversuche in 2017 war die Räumung einer Intensivstation.
Mit Hilfe medizinischer Fachkräfte aus dem Bereich der Intensivstation wurde exemplarisch ein Intensivbereich nachgebildet. Um den Versuch so realitätsnah wie möglich zu gestalten, wurde ein Krankenbett mit entsprechenden Mobiliar in einem Baucontainer verfrachtet, ein Brand gelegt und die Hitze- und Rauchentwicklung so sehr realistisch nachempfunden. Die Zuschauer konnten dann hautnah die Evakuierung beobachten: wonach entscheiden die Krankenhausangestellten, wer zuerst evakuiert wird? Wie lange dauert es, bis alle medizinischen Geräte abgesteckt und im sicheren Bereich wieder eingeschaltet sind? Und wie viel Zeit nimmt es in Anspruch, die Krankenhausbetten durch die Gänge zu rangieren, bis alle Patienten in Sicherheit sind?
Dieser Versuchsaufbau wurde von den Studierenden als Grundlage ihrer Forschungsarbeit verwendet. Die geometrischen Gegebenheiten und die Anzahl der Pfleger und Betten wurde übernommen, um später einen Vergleich zwischen dem Versuch und der Simulation aufstellen zu können.
Ziel war es, mehrere Typen von Agenten (Krankenpfleger und Betten) mit verschiedenen Geometrien und Bewegungseigenschaften zu simulieren, diese miteinander agieren zu lassen und Helferverhalten abzubilden – genauso wie im realen Versuch auf der matchboxLive.
Dabei wurden Vorgaben aus dem Großversuch übernommen, um den Prozess so genau wie möglich abzubilden:
- Patienten mit höherer Überlebenschance werden zuerst gerettet, die Reihenfolge wird vom Personal vor Ort festgelegt.
- Patienten in Betten können nicht sofort bewegt werden, da lebenserhaltende Maschinen und Medikamente entfernt oder mit transportiert werden müssen.
- Betten können nur von zwei Pflegern gleichzeitig geschoben werden, diese müssen also im Team agieren. Die Bewegungs(un-)freiheiten eines Bettes sollen weitgehend abgebildet werden.
Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Während des Projekts gelang es den Studierenden, eine erste Version des angepassten Simulationsmodells zu erstellen, welches das reale Vergleichsszenario wiedergibt. Die Simulation kann die Bewegungsabläufe gut nachempfinden und kommt zu ähnlichen Räumungszeiten wie der Versuch. Die Ergebnisse zum Helferverhalten können in die weitere Entwicklung von crowd:it einfließen. Damit ist ein wichtiger erster Schritt getan, um in Zukunft auch Räumungssimulationen von Krankenhäusern wirklichkeitsgetreu abzubilden. Vielen Dank Emily und Julian für die tolle Arbeit!
Wir danken:
- Emily Stückelmaier und Julian Henning
- Der Hochschule Ulm
- Dr. Karin Lunde (Lehrstuhl Computational Science and Engineering)
- hhpberlin
Ansprechpartnerin für Lehre: Dr. Angelika Kneidl
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