Videogestützte Lageerkundung mit interaktiven Datenbrillen bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV)

Art der Abschlussarbeit

Bachelorarbeit

Thema

Die übliche Form der Kommunikation von Einsatzkräften über Funk bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV) birgt einige Schwächen  und Risiken. Durch das ausschließliche Verwenden von Sprache als Kommunikationsmittel wird die Geschwindigkeit der Informationsübertragung limitiert, wodurch auch die Genauigkeit einer Beschreibung eingeschränkt wird. Ebenso ist diese Art der Kommunikation anfällig für Störungen durch laute Umgebungsgeräusche. Durch die räumliche Trennung von den anderen Einsatzkräften vor Ort kann sich der Einsatzleiter deshalb mitunter keine eigenen umfassenden Eindrücke von der Lage vor Ort bilden. Dieses Problem soll die Arbeit unter Verwendung von Echtzeitvideokommunikation lösen helfen.

Bearbeitet von

Tristan Kersten

Aufgabenstellung

Bei einem Massenanfall von Verletzten, einem rettungsdienstlichen Großeinsatz, herrschen Bedingungen, die von den Einsatzkräften des Rettungsdienstes eine enorme Leistung fordern. Aufgrund der Seltenheit solcher Ereignisse werden die dortigen Szenarien nur sporadisch geübt, so dass es bei einem realen Einsatz schnell zu mangelhafter Koordination und Fehlverhalten kommen kann. Dadurch werden Menschenleben riskiert und gefährdet.

Es gibt mehrere Einsatzleiter beim einem Massenanfall von Verletzten, die, um ihren Aufgaben nachzugehen, stets die aktuelle Lage im Schadensgebiet kennen müssen. Sie werden dazu von Meldern oder Führungsassistenten über wichtige Ereignisse informiert. Diese erlangen ihre Informationen bisher von Mitarbeitern des Rettungsdienstes über Sprechfunk oder Mobiltelefon. Wegen der räumlichen Trennung von der Gefahrenstelle und mitunter unpräzisen Beschreibungen der Einsatzkräfte vor Ort kann dabei das Bilden eigener Eindrücke und die Kommunikation schwerfallen.

Um in dieser Situation unterstützend einzugreifen, wurden im hier durchgeführten Projekt Einsatzkräfte mit Datenbrillen ausgestattet, die ein  Positionsbestimmungssystem sowie eine Kamera und eine Netzwerkverbindung besitzen. Diese Brillen sind nicht größer als normale Lesebrillen, beinhalten aber einen Computer, der eine grafische Benutzeroberfläche auf ein Glas vor die Augen des Tragenden projiziert. Im Gegensatz zu Tablets oder Smartphones müssen sie zur Bedienung nicht in der Hand gehalten werden und behindern somit nicht die Einsatzkraft.

In dieser Arbeit wurde ein Anwendungssystem konzipiert, implementiert und evaluiert, welches es ermöglicht, von einem Computer aus auf einer digitalen Lagekarte Einsatzkräfte auszuwählen und einen Live-Videostream deren Datenbrillen abzurufen. Die Auswahl geschieht dabei anhand ihrer Position sowie ihrer Blickrichtung. Dadurch können Informanten der Einsatzleiter, auch ohne vor Ort zu sein, die Lage wahrnehmen und beurteilen. Sie können der Einsatzkraft, deren Videostream sie sehen, rudimentäre Befehle geben, um den Blickbereich oder den Standort ihren Bedürfnissen anzupassen. Sie können ebenfalls die Einsatzkraft vor Gefahren warnen, welche diese selbst noch nicht bemerkt hat. Die abschließende Evaluation erfolgt mit Mitarbeitern des Rettungsdienstes, um eine kontextbezogene Bewertung des Systems zu erhalten.

Literatur

Jahn, R. (2013). Computergestützte Kooperation und Koordination mit Hilfe einer digitalen Lagekarte bei einem Massenanfall von Verletzten. Masterarbeit, Universität zu Lübeck

Rosson, M.B. & Carroll, J.M. (2002). Scenario-Based Design. Department of Computer Science and Center for Human-Computer Interaction. Abgerufen am 03.03.16 unter https://www.e-education.psu.edu/geog583/sites/www.eeducation.psu.edu.geo...

Berndt, H. (2015). Nutzung interaktiver Datenbrillen bei der Bewältigung von Massenanfällen von Verletzten. Masterarbeit, Universität zu Lübeck

Beiersmann, S. (2015). IDC: Markt für Wearables wächst 2015 voraussichtlich um 133 Prozent. Abgerufen am 19.03.2016 unter http://www.zdnet.de/88230299/idc-markt-fuer-wearables-waechst-2015-vorau...

Starttermin

Apr 2016

Abgeschlossen

Nov 2016