Die Entscheidungsmaschine

Optimierung der Triage Entscheidung mit einer Turingmaschine

Our scope is to simulate the desicion prozess in a triage algorithm in order to evaluate and to possible find better approches.

PD Dr. Lorenzo Brualla

Kommt es zu einem Unfall mit vielen Verletzten (Massenanfall von Verletzten, kurz MANV) ist es notwendig die vorhandenen Ressourcen intelligent aufzuteilen, um möglichst viele Leben zu retten. Welches der verschiedenen aktuellen Sichtungsschemata ist unter bestimmten Umständen besser als ein anderes? Gibt es das optimale Sichtungsschema? Und ist es möglich eine vorausschauende Aussage zu treffen um Planung von Rettungskräften und Ressourcen maximal zu optimieren?

Hallo und willkommen auf meinem Blog im Logbuch-Format.

Ich setzte mich mit dem Problem der Triage Entscheidung auseinander. Zur Analyse dieses Problems greife ich auf das Modell der universellen Turingmaschine zurück.
Über die Entwicklung und Ausarbeitung dieser Idee möchte ich Dir, lieber Leser hier berichten.

Mit Ursprung im Wahlfachkurs „Robotics and Programming with Lego – An introductory course to robotics and programming for medical students“ der Universität Duisburg-Essen ist meine Arbeit allerdings noch in einem weiteren Forschungsfeld beheimatet.

Parallel entwickeln wir eine universelle Turingmaschine unter Zuhilfenahme des LEGO® MINDSTORMS® EV3 Systems, einem Raspberry Pi Einplatinencomputer und der Programmiersprache Python™ 3.

Das Ziel hierbei ist es, eine medizinische Entscheidung „greifbar“ auf eine algorithmisch programmierbare Form zu übertragen, um damit Lehre und Verständnis von Computerwissenschaften in der Medizin zu fördern.

Das Bild veranschaulicht wie der Datenbandteil der Lego Turingmaschine aufgebaut ist. Ein Bit auf dem Band ist geschaltet.
Datenband-Teil der Lego Turingmaschine. Ein Bit ist sichtbar geschaltet.

Hier findest du alle Ideen, Gedanken, Bilder, Schritte, Meilensteine und Code-Schnipsel die während der Entwicklung unseres Projektes anfallen.