Projektbeschreibung
Mit gemischter Realität die Handgriffe der medizinischen Erstversorgung trainieren
In der Welt von heute kommt den medizinischen Ersthilfeteams in Situationen wie Naturkatastrophen und Anschlägen auf öffentliche Verkehrsmittel mit Massenanfall von Verletzten entscheidende Bedeutung zu. Die Kompetenzen der Ersthelferinnen und Ersthelfer sind überaus wichtig, da sie als erste vor Ort eintreffen, um den Opfern lebensrettende Hilfe zu leisten. Noch gibt es jedoch kritische Lücken in der Ausbildung, die es zu schließen gilt. In diesem Kontext wird das EU-finanzierte Projekt MED1stMR eine neue Generation von Schulungen mit gemischter Realität erstellen, bei denen angepasstes haptisches Feedback bereitgestellt wird und die gemischte Realität dazu dient, die medizinischen Ersthilfeteams auf Katastrophen vorzubereiten. Es wird für Flexibilität sorgen, indem die Schulungen manuell oder durch den Einsatz von mittels künstlicher Intelligenz gesteuerten intelligenten Szenarien auf die Bedürfnisse der Auszubildenden abgestimmt werden.
Ziel
Mass-casualty incidents with injured persons caused by human-made or by natural disasters are increasing globally. In such situations, medical first responders (MFR) need to perform basic life support and first aid to help stabilize victims until arrival of further support. Proper evaluation of situations, checking and monitoring the vital states, and choosing the most appropriate strategy for proceeding with treatments are challenges. However, current training abilities for such scenarios are limited.
The MED1stMR consortium has identified Mixed Reality (MR) training as opportunity to better train and prepare MFRs for disasters. Thus, MED1stMR will develop a new generation of MR training providing haptic feedback through the integration of high-fidelity patient simulation manikins into MR. Thereby, MED1stMR offers a much richer sensory experience bringing MR training closer to reality. To enhance the effectiveness of MR training a physiological signal and trainee behavior feedback loop will be integrated for scenario control. In this respect, wearable technologies with body sensors will be developed allowing to monitor states and behaviour of MFR during training. Together with a model for effective performance in medical emergencies (EPME) this data will enable adapting training to trainee needs, manually or by artificial intelligence driven smart scenarios. Partnering MFR will be included in the project developments by an Agile End User Centred Research Methodology.
To this end, MED1stMR will pursue the following pioneering objectives: a) Developing a pioneering MR training approach for enhanced realism, b) Developing effective training scenarios and a training curriculum through user-centred design with cross-sectoral MFR, c) Realisation of a physiological signal and trainee behaviour feedback loop and EPME model for smart scenario control thereby enhancing effectiveness of MR training and d) To position the pioneering MR training approach across Europe
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- medical and health sciencesclinical medicineemergency medicine
- social sciencessociologygovernancecrisis management
- natural sciencesearth and related environmental sciencesphysical geographynatural disasters
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SU-SEC-2020
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
1210 Wien
Österreich
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Beteiligte (20)
69117 Heidelberg
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901 87 Umea
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3012 Bern
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8700 Leoben
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8807 Freienbach
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1050-059 Lisboa
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6836 BA Arnhem
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41300 LA RINCONADA SEVILLA
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1040 WIEN
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8010 Graz
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Beteiligung beendet
8790 Eisenerz
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54 248 THESSALONIKI
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28046 MADRID
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28003 Madrid
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69120 Heidelberg
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831 27 Ostersund
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1000 Bruxelles / Brussel
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2520 Emblem Ranst
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78120 Furtwangen
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