Hippler, BarbaraBarbaraHipplerRistau, PatrickPatrickRistauMaletzki, CarstenCarstenMaletzkiElsenbast, ChristianChristianElsenbastBlaschke, FredFredBlaschke2024-08-152024-08-152024https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/47319410.1007/s10049-024-01335-02-s2.0-85193725626Hintergrund: Rettungsleitstellen sehen sich mit steigenden Herausforderungen durch kontinuierlich steigende Notrufzahlen konfrontiert. Zur besseren Strukturierung und Priorisierung der Notrufgespräche werden vielerorts standardisierte Abfragesysteme implementiert. Aktuelle Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz eröffnen neue Möglichkeiten der Entscheidungsunterstützung von Disponierenden. Voraussetzung hierfür ist ein prozesshaftes Modell des Notrufdialogs. Ziel der Arbeit: Auf Basis einer Analyse der komplexen Anrufgründe von Notrufgesprächen wird deren übergreifende Struktur abgeleitet und modellhaft dargestellt. Material und Methoden: 50 randomisiert ausgewählte Aufzeichnungen medizinischer Notrufe einer integrierten Rettungsleitstelle aus dem Jahr 2022 wurden transkribiert, unter Anwendung einer qualitativen Inhaltsanalyse induktiv codiert, kategorisiert und in ein prozesshaftes Modell des Notrufdialogs überführt. Ergebnisse: Das typische Notrufgespräch besteht aus zwei konsekutiven Prozessen, einem Einstiegs- und einem Rückfrageprozess. Der Einstiegsprozess dient der Informationsgewinnung mit dem Ziel, abschätzen zu können, ob es sich beim Notrufgrund um ein einzelnes Hauptproblem, die Kombination aus mehreren Gesundheitsbeeinträchtigungen oder ein Ereignis vor bzw. nach einer Gesundheitsbeeinträchtigung handelt. Der Rückfrageprozess dient der Präzisierung der Zustands- bzw. Problembeschreibung. Diskussion: Auf Basis der zufällig ausgewählten Notrufgespräche konnte der idealtypische Ablauf des Notrufgesprächs abgeleitet und in einem phasen- bzw. prozesshaften Modell dargestellt werden, auf dessen Grundlage nun KI-gestützte Notrufabfragesysteme entwickelt werden können.Background: Emergency dispatch centres face increasing challenges due to continuously rising numbers of emergency calls. Standardised call handling systems are implemented in many locations to improve the way emergency conversations are structured and prioritised. Current developments in the field of artificial intelligence (AI) have open up new possibilities for decision support for dispatchers. The prerequisite for this is a process-based model of the emergency call dialogue. Objectives: Based on an analysis of the complex reason for emergency calls, the structural characteristics of emergency calls are derived and presented as a model. Materials and methods: In all, 50 randomly selected medical emergency call recordings of an integrated emergency dispatch centre from the year 2022 are transcribed, inductively coded, categorised and transferred into a processual model of the emergency call dialogue using qualitative content analysis. Results: The typical emergency call consists of two consecutive processes: an entry process and a query process. The initial process gathers information to assess whether the reason for the emergency call is a single main problem, a combination of several health issues, or an event before or after a health issue. The query process serves to clarify the description of the condition or problem. Conclusions: Using the randomly selected emergency calls, it was possible to derive the ideal-typical course of the emergency call and illustrate it in a phase or process-like model, which can now be used as a foundation for developing AI-supported emergency call handling systems.enopen accessDispatcherEmergency call dialogueEmergency call reasonsIntegrated dispatch centerTracer diagnosisjournal article