Qualitätsindikatoren für den Rettungsdienst in Deutschland

Hintergrund: Qualitätsvergleiche mittels Qualitätsindikatoren sind ein bewährtes Verfahren im Qualitätsmanagement. Ziel der Arbeit: Im Auftrag des Ausschusses Rettungswesen der Bundesländer erarbeitete und konsentierte eine Arbeitsgruppe (AG) Qualitätsindikatoren für ein länderübergreifendes Benchmarking im deutschen Rettungsdienst. Material und Methoden: Ausgehend von übergeordneten Qualitätszielen trug die AG Indikatorkandidaten zusammen, welche in einem iterativen Gruppenprozess anhand von systematischen Gütebewertungen nach der QUALIFY-Methode verfeinert und selektioniert wurden. Im Anschluss fand eine Konsentierung durch die AG statt. Ergebnisse: Neunzig Indikatorkandidaten wurden erstellt, diskutiert und bewertet, wovon 22 Kandidaten vertieft ausgearbeitet wurden. Zwanzig Indikatoren erreichten im Konsensusverfahren die notwendige Zustimmung. Nach weiteren Ausarbeitungen zur praktischen Umsetzung des Benchmarkings einschließlich Rechen- und Operationalisierungsregeln erfolgte eine Überarbeitung und Aktualisierung der Indikatoren gefolgt von einer Neukonsentierung, wobei ein Element in 6 spezifischere Indikatoren aufgesplittet wurde. Die AG schlägt nunmehr einen konsentierten Katalog von 25 Qualitätsindikatoren für den länderübergreifenden Qualitätsvergleich in der Notfallrettung (inklusive Beitrag der Leitstelle) vor. Diskussion: Erstmals stehen länderübergreifend konsentierte Qualitätsindikatoren für den Rettungsdienst in der Bundesrepublik zur Verfügung, die sich jedoch für die länderübergreifende Verwendung noch bewähren müssen. Die organisatorischen Voraussetzungen für eine flächendeckende Umsetzung müssen vielerorts noch geschaffen werden

Creating a robot localization monitor using particle filter and machine learning approaches

AbstractRobot localization is a fundamental capability of all mobile robots. Because of uncertainties in acting and sensing, and environmental factors such as people flocking around robots, there is always the risk that a robot loses its localization. Very often behaviors of robots rely on a reliable position estimation. Thus, for dependability of robot systems it is of great interest for the system to know the state of its localization component. In this paper we present an approach that allows a robot to asses if the localization is still correct. The approach assumes that the underlying localization approach is based on a particle filter. We use deep learning to identify temporal patterns in the particles in the case of losing/lost localization. These patterns are then combined with weak classifiers from the particle set and sensor perception for boosted learning of a localization estimator. Through the extraction of features generated by neural networks and its usage for training strong classifiers, the robots localization accuracy can be estimated. The approach is evaluated in a simulated transport robot environment where a degraded localization is provoked by disturbances cased by dynamic obstacles. Results show that it is possible to monitor the robots localization accuracy using convolutional as well as recurrent neural networks. The additional boosting using Adaboost also yields an increase in training accuracy. Thus, this paper directly contributes to the verification of localization performance.</jats:p