Konsensus-Report „Future of Artificial Intelligence in Emergency Medical Services by 2030“ des ACEP

veröffentlichende Fachgesellschaft: American College of Emergency Physicians (ACEP)
Klassifikation gemäß AWMF:
Datum der Veröffentlichung: 13.03.2026
Ablaufdatum:
Quelle/Quelllink: https://doi.org/10.1016/j.acepjo.2026.100355

Kommunikation

Bis 2030 wird der Einsatz von KI…

• … die Kommunikation durch die sofortige Analyse von Patient*innendaten und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für Rettungsdienstteams in Echtzeit optimieren, wodurch schnellere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht werden.
• … die Kommunikation im Rettungsdienst automatisieren, indem relevante Daten extrahiert und an die Leitstelle, die Einsatzkräfte vor Ort und die aufnehmenden Krankenhäuser übermittelt werden, wodurch die Abhängigkeit von menschlichen Kommunikationskanälen verringert wird.
• … die Kommunikation der Leitstelle verbessern, indem die Anrufpriorisierung optimiert, Notfälle nach Schweregrad kategorisiert und Anrufe an die entsprechenden Stellen weitergeleitet werden.
• … die Koordination zwischen Rettungsdiensten und anderen Einsatzkräften wie Polizei, Gefahrgut- und Feuerwehr verbessern und gewährleistet so eine effiziente Kommunikation zwischen den verschiedenen Organisationen.
• … Live-Updates zum Status der Rettungskräfte bereitstellen, inkl. Ankunft am Einsatzort, Interaktion mit Patient*innen und Transportstatus, wodurch die operative Transparenz verbessert wird.
• … die Dokumentation sprachgesteuerter Systeme vereinfachen und ermöglicht es dem Personal im Rettungsdienst, sich auf die Patient*innenversorgung zu konzentrieren, während gleichzeitig eine genaue und zeitnahe Datenerfassung gewährleistet wird.
• … die Datensicherheit KI-gestützter Kommunikationsplattformen durch die Echtzeit-Erkennung von Sicherheitslücken verbessern, wodurch sensible Patient*innendaten geschützt werden.
• … es den Leitstellen mithilfe von Predictive Analytics ermöglichen, Bedarfsspitzen im Rettungsdienst vorherzusehen und so die Ressourcenzuweisung und Reaktionszeiten zu verbessern.
• … die telemedizinische Kommunikation durch die Analyse von Video-, Bild- und Tonmerkmalen unterstützen, um bei der Triage und der Identifizierung medizinischer Zustände zu helfen.
• … die Spracherkennung, die Effizienz der Anrufannahme und die Genauigkeit in Leitstellen durch die Ermöglichung automatisierter Triage-Protokolle verbessern.
• … automatisierte Einsatzleitsysteme mit standardisierten Reaktionen durch die Analyse gängiger Kommunikationsmuster generieren, wodurch die Variabilität bei der Notfallbewältigung reduziert wird.
• … Weitergabe von Patient*innendaten durch die Integration von Leitstellensystemen, mobilen Geräten und Rettungsdienstausrüstung optimieren, um einen nahtlosen Fluss kritischer Daten zu gewährleisten.
• … Echtzeitbenachrichtigungen und -aktualisierungen für alle Beteiligten bereitstellen, um sicherzustellen, dass Ressourcen und Personal bei ihrer Ankunft bereit sind.
• … die Ausbildung in der Kommunikation im Rettungsdienst durch die Simulation realer Szenarien und die Bereitstellung von fortlaufendem Feedback zu den Kommunikationsfähigkeiten unterstützen.
• … KI-gestützte Systeme bei der genauen Standortverfolgung von Anrufer*innen unterstützen und verbessert so die Präzision der Einsatzleitung und der Ressourcenzuweisung.
• … eine bessere Integration der Patient*innenbeurteilung und der Kategorisierung des Schweregrades in die Kommunikationsabläufe ermöglichen und somit die Reaktionsfähigkeit des Rettungsdienstes insgesamt verbessern.

medizinische Abläufe

Bis 2030 wird der Einsatz von KI…

• … die Entscheidungsfindung des Rettungsdienstfachpersonals durch Echtzeitdiagnostik, prädiktive Analysen und evidenzbasierte Behandlungsempfehlungen verbessern.
• … die Früherkennung lebensbedrohlicher Zustände mithilfe von KI-gestützten tragbaren Geräten ermöglichen.
• … Behandlungsergebnisse für Patient*innen verbessern, indem Rettungsdienstfachpersonals mit KI-gestützten klinischen Entscheidungshilfen für seltene und komplexe Fälle unterstützt werden.
• … die Dokumentation im Rettungsdienst mithilfe KI-gestützter Transkriptionswerkzeuge optimieren und so Genauigkeit und Effizienz gewährleisten.
• … das Ressourcenmanagement durch die Nachverfolgung des Bedarfs an Ausrüstung und Medikamenten in den Krankenwagen optimieren.
• … das Training durch KI-gestützte Simulationstools zur kontinuierlichen Verbesserung der Fähigkeiten optimieren.
• … die Reaktionszeiten durch die Automatisierung der Triage und die frühzeitige Erkennung kritischer Zustände wie STEMI oder Schlaganfall verkürzen.
• … das Rettungsdienstfachpersonal bei der Auswahl des besten Ziel-KHs für die Patient*innenversorgung auf der Grundlage des Schweregrades der Erkrankung und der Kapazitäten der Einrichtung unterstützen.
• … das Rettungsdienstfachpersonal bei der Einhaltung klinischer Protokolle unterstützen und gibt in stressigen Situationen schrittweise Anweisungen.

Ausbildung

Bis 2030 wird der Einsatz von KI…

• … die Abhängigkeit des Auswendiglernens von Fakten verringern.
• … Szenarien erstellen und gibt Feedback zu Prüfungen o.Ä..
• … Auszubildende/Studierende dabei helfen, Differenzialdiagnosen zu stellen und Behandlungsmodalitäten vorzuschlagen.
• … Auszubildende/Studierende beim Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten und Präsentationen unterstützen.
• … die Leistung in Echtzeit analysieren, personalisiertes Feedback abgeben und Verbesserungspotenziale identifizieren.
• … die Kompetenzentwicklung im Laufe der Zeit, v.a. in großen Klassen, verfolgen und bewerten.
• … die Arbeiten der Auszubildenden/Studierenden effektiv bewerten, um deren Forschung weiterzuentwickeln.
• … personalisierte Lernerfahrungen mit adaptiven Lernplattformen ermöglichen.
• … reaktive Simulationen generieren, die für Forschung, Studien und Projekte genutzt werden können.
• … die Systeme der Bildungsbewertung drastisch verändern.
• … die neuesten Methoden und Berichtsstandards bereitstellen, um das Postgraduiertenstudium zu erleichtern.
• … das Kompetenzprofil der Auszubildenden/Studierenden analysieren und passt die Ausbildung an ihre Bedürfnisse an.
• … Schwierigkeitsgrad und Lehrmaterialien an den individuellen Lernfortschritt und die vorhandenen Wissenslücken anpassen.
• … den Kompetenzverlust überwachen und effiziente und effektive Warnmeldungen zur Kompetenzerneuerung bereitstellen.
• … die interdisziplinäre Ausbildung durch die Einbindung anderer Gesundheitsfachkräfte in reale Szenarien/Rollen erleichtern.
• … die Erstellung von Bildungsinhalten beschleunigen.
• … bei der regelmäßigen und portfoliobasierten Kompetenzentwicklung und Zertifizierung von Rettungsdienstfachpersonal an verschiedenen geografischen Standorten helfen.
• … den Zugang zu Bildungsressourcen durch Fern- und elektronisches Lernen verbessern.
• … viele administrative Aufgaben automatisieren und so den Lehrkräften mehr Zeit für Lehre und Forschung geben.
• … den Einsatz von Virtual Reality bzw. Augmented Reality im Bildungsbereich verstärken.
• … die Autonomie und die klinischen Fähigkeiten in der Ausbildung verbessern und nicht nur den schnellen Transport.
• … durch den ergänzenden Einsatz von Video- und Audioanalysen zur detaillierten Auswertung der Schülerleistungen eingesetzt.

Management

Bis 2030 wird der Einsatz von KI…

• … die Analyse von operativen Echtzeitdaten und das Treffen fundierter Entscheidungen ermöglichen.
• … Modelle für eine bessere Ressourcen- und Personalverteilung entwickeln.
• … individuelle Schichtplanungsoptionen für die einzelnen Rettungsdienstmitarbeiter anbieten.
• … das Logistikmanagement verbessern, z.B. Bestandskontrolle und Fahrzeugwartung.
• … dabei helfen, die Leistungen von Rettungsdienstteams und Einzelpersonen zu verfolgen und so eine kontinuierliche Verbesserung zu ermöglichen.
• … Trends bei Serviceanfragen prognostizieren und Ressourcen strategisch positionieren.
• … arbeitsbedingte Verletzungen und Gefahren durch die Einführung prädiktiver Modellierungen reduzieren.
• … die Betriebskosten senken und die Reaktionszeiten verkürzen.
• … die Überwachung lokaler und strategischer Leistungskennzahlen in Echtzeit ermöglichen.
• … dabei helfen, mithilfe von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung die Dokumentation des Rettungsdienstes zu überprüfen und zu verbessern.
• … dabei helfen, die Fähigkeiten der Mitarbeitenden zu überwachen und feststellen, wann Schulungsaktualisierungen erforderlich sind.
• … durch Verwendung verschiedener Daten, wie Wetter- und demografische Daten, inkl. Informationen über das Auftreten von Verletzungen und Krankheiten, das Risiko des Auftretens bestimmter Notfälle berechenbar sein.
• … das Qualitätsmanagement durch KI-gestützte Datenerfassung und -interpretation verbessern.
  
  

Betrieb

Bis 2030 wird der Einsatz von KI…

• … die Abläufe im Rettungsdienst durch die Analyse von Echtzeitdaten verbessern, um die Einsatzplanung von Rettungswagen, die Personalplanung und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
• … die Einsatzeffizienz verbessern und die Reaktionszeiten durch KI-gestütztes dynamisches Routing und Echtzeit-Verkehrsanalyse verkürzen.
• … eine vorausschauende Planung durch die Prognose des Bedarfs an Rettungsdiensten und die Positionierung von Ressourcen in Gebieten mit hohem Bedarf ermöglichen.
• … Bestands- und Lieferkettenverwaltung automatisieren, um die Materialien auf Basis von vorhersagbaren Nutzungsmustern zu lagern.
• … die Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Empfehlungen zur Ressourcenpriorisierung und zu Unterstützungsoptionen unterstützen.
• … die Genauigkeit der Triage und Einsatzleitung durch die Analyse von Notrufdaten und den Gegebenheiten vor Ort verbessern, um die entsprechenden Ressourcen zuzuweisen.
• … Abläufe optimieren, indem Routineaufgaben automatisiert und die Einhaltung der betrieblichen Vorschriften sichergestellt werden.
• … die Einsatzbereitschaft von Fahrzeugen und Geräten durch KI-gestützte vorausschauende Wartungssysteme verbessern.
• … Fahrzeiten der Rettungsmitteln verkürzen, indem die Routen unter Berücksichtigung von Verkehr, Wetter und Umweltbedingungen optimiert werden.
• … die Planung von Standby-Standorten (Gebietsabdeckung) durch die Analyse historischer Nachfragemuster und Echtzeit-Aktualisierungen verbessern.
• … die Dokumentation und die Übergabe von Patient*innen im Krankenhaus durch KI-generierte Zusammenfassungen und den Informationsaustausch in Echtzeit vereinfachen.
• … die Notfallvorsorge durch die Vorhersage von Einsatz-/Anrufsspitzen unterstützen und proaktive betriebliche Anpassungen ermöglichen.