Das Horizon 2020-Forschungsprojekt MED1stMR verändert die derzeitigen Ausbildungspraktiken, um medizinische Ersthelfer (MFR) besser auf stressige und hochkomplexe Katastrophensituationen vorzubereiten. Es wird eine innovative Mixed-Reality (MR)-Technologie entwickelt, um reale medizinische Simulatoren mit virtuellen Umgebungen zu kombinieren.

Wien, Österreich (Juni, 2021). Ein multidisziplinäres, internationales Konsortium, das vom AIT – Austrian Institute of Technology, Center for Technology Experience koordiniert wird, hat einen Horizon 2020 Zuschuss in Höhe von 7,8 Millionen für die Umsetzung des MED1stMR Projekts erhalten. Im Rahmen des Projekts werden medizinische Ersthelfer in MR-Umgebungen geschult, um ihr Situationsbewusstsein, ihre Widerstandsfähigkeit und ihr effektives Verhalten bei medizinischen Notfällen in hochkomplexen und unvorhersehbaren Situationen zu verbessern.

Dieses neue Projekt verändert die europäische Ausbildung von medizinischen Ersthelfern. Diese sind mit einer zunehmenden Zahl von Massenunfällen mit einer großen Anzahl von Verletzten konfrontiert, die durch von Menschen verursachte Bedrohungen (z. B. Terroranschläge) oder durch Naturkatastrophen (z. B. Erdrutsche, Überschwemmungen) verursacht werden. In solchen Situationen müssen medizinische Ersthelfer Diagnosen stellen, grundlegende lebenserhaltende Maßnahmen durchführen oder andere Erste-Hilfe-Maßnahmen ergreifen, um die Opfer zu stabilisieren und am Leben zu erhalten oder sie zu beruhigen, bis weitere Hilfe eintrifft. Eine besondere Herausforderung besteht darin, die Situation selbst richtig einzuschätzen, den Vitalstatus einer großen Zahl von Opfern zu überprüfen und zu überwachen und die am besten geeignete Strategie für die weitere Behandlung zu wählen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden und ein realistischeres Training zu ermöglichen, das szenariobasiertes und medizinisches Training gleichzeitig in einem gemeinsamen Trainingsszenario und -system vereint, wird ein bahnbrechendes Mixed-Reality-Trainingssystem entwickelt. Die MED1stMR-Trainingslösung wird das Vertrauen in das Handeln erhöhen, eine schnellere Reaktion ermöglichen und die Bewältigungsstrategien der medizinischen Ersthelfer verbessern. Technische Lösungen, die über den Stand der Technik hinausgehen und von wissenschaftlicher Forschung umrahmt sind, werden einen wichtigen Einfluss auf die Zukunft der medizinischen Ausbildung haben.

Im Rahmen des Projekts wird eine neue Generation von MR-Schulungen entwickelt, die durch die Integration von realitätsnahen Patientensimulationspuppen und medizinischen Geräten in die virtuelle Umgebung ein verbessertes haptisches Feedback bietet. Dies ermöglicht es den Auszubildenden, in virtuelle Szenarien einzutauchen und Körper, Gliedmaßen und Bewegungen während der Untersuchung und Behandlung taktil und visuell wahrzunehmen.

Auf diese Weise bietet MED1stMR eine viel tiefere sensorische Erfahrung, die die MR-Ausbildung noch näher an die Realität heranführt. Um die Effektivität des MR-Trainings zu erhöhen, wird eine Feedbackschleife aus physiologischen Signalen und dem Verhalten des Trainierenden für eine intelligente Szenariosteuerung integriert. In diesem Zusammenhang werden tragbare Technologien mit Körpersensoren entwickelt, die es ermöglichen, den Zustand und das Verhalten von MFR selbst während des Trainings zu überwachen. Zusammen mit einem wissenschaftlichen Modell für effektive Leistung in medizinischen Notfällen (EPME) werden diese Daten es ermöglichen, das Training an die Bedürfnisse der Auszubildenden anzupassen, entweder manuell oder durch künstliche Intelligenz gesteuerte intelligente Szenarien.

Ein Team von 19 europäischen, gut ausgewählten Projektpartnern aus hochkarätigen Forschungseinrichtungen, medizinischen Erstversorgungsorganisationen, Unternehmen und Technologiefirmen freut sich auf eine dreijährige effektive und fruchtbare Zusammenarbeit in MED1stMR. Das Projekt startete erfolgreich mit der virtuellen Auftaktveranstaltung im Juni 2021, bei der alle Partner ihre Aufgaben und Pläne für die ersten Monate des Projekts vorstellten.