Decision Intelligence, AR und die Integration von Sozialem Kapital für eine moderne Notfallplanung

Die Welt steht vor beispiellosen Herausforderungen (weltweit) im Notfall- und Katastrophenmanagement. Von Langzeitfolgen chronischer Erkrankungen wie ME/CFS, Long Covid und MCS über zunehmende Umweltkatastrophen, toxische Belastungen und infrastrukturelle Schwächen bis hin zu digitalen Bedrohungen, Pandemien und neuen medizinischen Anforderungen. Eine der großen Schwächen traditioneller Notfallkonzepte ist die mangelnde Berücksichtigung vulnerabler Gruppen, insbesondere der bereits benannten vielen chronisch Erkrankten, Müttern, Säuglingen sowie der Einsatzkräfte, die selbst betroffen sind.

Herkömmliche und traditionelle Notfallpläne sind hier längst nicht mehr ausreichend! Standardisierte und "behördliche" Checklisten, sowie unzählige statische Dokumente, mangelnde Flexibilität und viel zu wenig Praxistauglichkeit haben nichts mehr mit der echten Realität in 2025 zu tun. Ohne die enormen Erfahrungen aus Militärischen Bereichen, Wargaming, Sozialem Kapital (d. h. einem sehr intelligenten Beziehungsaufbau und sozialer Vernetzung) und personalisierten (wissenschaftlich/medizischen) Ansätzen werden wir hier nicht zielführend weiterkommen.

Notfall- und Katastrophenkonzepte in der jetzigen Form (Mai 2025) greifen einfach viel zu kurz. Sie übersehen auch die sehr wichtige Säule des Sozialkapitals. Ohne eine intensive Einbeziehung dieser Säule (es fehlt mindestens eine weitere sehr wichtige Säule - über die ich auf dem Pracademic Emergency Management and Homeland Security Summit 2025 sprechen werde) kann das Haus eines optimierten Katastrophen- und Notfallmanagements (DEM) NICHT bestehen. Es wird einfach nicht funktionieren. Effektives Katastrophenmanagement basiert nicht nur auf behördlichen Strukturen und digitalen Innovationen, sondern auch auf einem sehr intelligentem Beziehungsaufbau und sozialer Vernetzung. Die Macht der sozialen Netzwerke (hier spreche ich explizit NICHT von Leadern) und der enorme Einfluss informeller (lokaler) Akteure wird völlig unterschätzt und "bremst" damit auch wertvolle Ressourcenflüsse aus.

Die Bildung von Sozialkapital und die sektorübergreifende Zusammenarbeit sollten auch direkt in KI- und AR-Entwicklungen integriert werden, da echtes Krisenmanagement nicht nur auf Daten und Technologie basiert, sondern auf stabilen Netzwerken und Vertrauen zwischen verschiedenen Akteuren.

Tief gespaltene Gesellschaften egal ob in Europa, Amerika ... und auch unsere chronisch kranken Gesellschaften machen dies notwendig und auch erforderlich.

Mit Stand von heute (5. Mai 2025) empfehle ich, dass auch bereits sehr innovative Decision Intelligence (DI) und Augmented Reality (AR) Systeme/Modelle diese Erweiterungen unbedingt in den Blick nehmen sollten.

Durch eine Kombination aus Decision Intelligence (DI) und Augmented Reality (AR) entsteht ein völlig neuer Ansatz für Notfall-, Risiko- und Katastrophenmanagement. AR könnte die Stärken der Decision Intelligence (DI) ergänzen und völlig neue Möglichkeiten bieten!

1. Datenbasierte Analysen in Echtzeit statt pauschaler Reaktionen.

2. Personalisierte Gesundheitsstrategien für chronisch Kranke statt starrer Evakuierungspläne.

3. aktive Einbeziehung der vielen informellen Netzwerke von Müttern, medizinischen Fachkräften z. B. Hebammen und auch neu entstandene Communitys zu "Long Covid / ME/CFS". Diese sozialen Netzwerke sollten ganz aktiv in das Readiness Decision Impact Model integriert werden. Insbesondere auch Mütter mit ihren Säuglingen müssen geschützt werden. Die Sicherstellung der Versorgung von Säuglingen durch Muttermilch und besonderen Schutz- und Schlafplätzen, sowie der Schutz vor Schadstoffbelastungen durch speziell abgetrennte Bereiche ist dabei essentiell.

4. Präzise Umweltüberwachung & Schadstoffanalysen für Einsatzkräfte statt unzureichender Schutzmaßnahmen.

5. Visualisierte Risikozonen & adaptive Szenariosimulationen statt möglicherweise "veralteter" Planungsdokumente.

6. Intelligente Ressourcenverteilung für medizinische Versorgung statt möglicherweise nicht optimal koordinierten Hilfsmaßnahmen.

7. Häufig konzentrieren sich Combat Readiness Strategies stark auf logistische und technische Einsatzplanung, während das Readiness Decision Impact Model Risiken auf Basis klassischer Variablen wie Infrastruktur und Umweltbedingungen bewertet. In der intensiven Betrachtung des Sozialen Kapitals liegt die große Chance weit über geospatial simulations und Performance-Metrics hinauszugehen. Ich denke hier ganz gezielt an eine Operationalisierung von sozialem Kapital, um Einsätze effektiver zu gestalten und Vertrauen zu mobilisieren (d. h. Schlüsselpersonen und Multiplikatoren als strategische Faktoren in Einsatzplanung und Entscheidungsfindung sowie informelle Netzwerke und wirtschaftliche Gemeinschaftsstrukturen als starke Ressourcen für Sicherheits- und Krisenreaktionen). Künftige Versionen von Combat Readiness Strategies sollten soziale Kapitalbildung als einsatzkritischen Faktor berücksichtigen. Das Readiness Decision Impact Model sollte nach Möglichkeit informelle Netzwerke als Risikofaktor in Katastrophensimulationen integrieren d. h. gesellschaftliche Unruhen, Multiplikatoren und informelle Krisenreaktionen könnten schon datenbasiert vorhergesagt werden. Ich sehe dies nicht nur als ein "Nice-to-have“, sondern als eine notwendige sicherheitskritische Anpassung.

8. KI sollte nicht nur Infrastrukturrisiken bewerten, sondern auch soziale Stabilität analysieren, um vorherzusehen, wo Probleme auftreten könnten (natürlich denke ich hier auch an das Readiness Decision Impact Model mit einem langfristigem Aufbau von Vertrauensnetzwerken) - d. h. Integration sozialer Kapitalbildung in die KI-Modell

- Langzeit-Analyse von sozialen Netzwerken – Wo gibt es starke Vertrauensstrukturen, die Katastrophen schneller bewältigen?

- Empfehlungen für Community-Vernetzungen – KI könnte hier vorschlagen, wo Beziehungen gestärkt werden müssen, um zukünftige Krisen noch besser abzufangen.

- Einsatzteams müssen hier lernen, mit informellen Multiplikatoren zu arbeiten, um effektiv mit der Bevölkerung zu kommunizieren, denn wer vor einer Krise intensive soziale Kapitalbildung betreibt, kann in kritischen Momenten viel schneller agieren. Entsprechende Multiplikatoren erhöhen ganz klar die Einsatzgeschwindigkeit und verbessern auch die Ressourcenmobilisierung. D. h. eine Identifikation von vielen Schlüsselpersonen (ich denke hierbei NICHT an Leader!) innerhalb der betroffenen Region zur besseren Einsatzsteuerung und auch an die Integration dieser Multiplikatoren in die taktische Planung zur Beschleunigung von Evakuierungen und logistischen Prozessen.

Beispiel: Stellen Sie sich vor ein Einsatzteam kommt in ein Krisengebiet, aber die Bevölkerung reagiert nicht auf offizielle Anweisungen. ABER ein gut vernetzter (lokaler) Arzt oder ein lokaler Gemeindevertreter überzeugt die Bevölkerung zur Zusammenarbeit. Das Einsatzteam mit frühzeitiger sozialer Kapitalbildung kann viel effektiver arbeiten als ein isoliertes Einsatz-Kommando.

Oder ein Entscheidungsträger soll bestimmen, welche Regionen Vorrang bei Katastrophenhilfe erhalten. Das Modell zeigt Ihnen, dass sozial gut vernetzte Städte/Gemeinden weniger externe Hilfe benötigen würden als isolierte Gemeinden d. h. Investitionen in soziale Netzwerke verbessern in jedem Fall langfristig die Widerstandsfähigkeit gegenüber Krisen. Soziale Bewegungen und Widerstände sollten unbedingt in die Modelle intergriert werden, denn physische und logistische Faktoren allein reichen leider nicht aus, denn unkontrollierte soziale Krisenbewegungen erhöhen auch die Kollapsrisiken und Ressourcenengpässe.

Bedenken Sie immer, klassische Risikoanalysen fokussieren sich häufig auf physische Gefahren und ignorieren dabei sozial vernetzte Krisenbewegungen.

- Simulierte Netzwerkauswirkungen auf verschiedene Notfallreaktionen – Wie gut ist z. B. eine Stadt vorbereitet, basierend auf ihrem sozialen Kapital? (Eine Stadt mit hoher sozialer Vernetzung wird schneller Hilfe erhalten, weil sich die Stadtbewohner gegenseitig unterstützen – die KI könnte dies "vorhersehen" und eine Gemeinde ohne stabile soziale Netzwerke wird im Krisenfall vermutlich eher desorganisiert sein – auch das könnte die KI bereits identifizieren und vorschlagen welche Maßnahmen ergriffen werden sollten.) KI und AR sollten soziale Kapitalbildung ganz aktiv mit einbeziehen, um ein modernes Krisenmanagement wirklich zu revolutionieren und den extrem komplexen Herausforderungen standhalten zu können. KI könnte hier soziale Netzwerke kartieren, um effektiver Ressourcen zu mobilisieren und AR trainiert dann die Einsatzkräfte für eine sektorübergreifende Zusammenarbeit und Vertrauensbildung. Readiness Decision Impact Modelle sollten unbedingt soziale Stabilität als Schlüsselindikator für Krisenvorsorge integrieren, denn Soziale Kapitalbildung ist nicht nur eine Ergänzung – sie ist die entscheidende Grundlage für ein funktionierendes, nachhaltiges Krisenmanagement. KI sollte nicht nur Infrastrukturdaten verarbeiten, sondern auch soziale Vertrauensnetzwerke erkennen, um noch effektiver zu steuern, denn in der Katastrophe ist nicht nur die technische Reaktion entscheidend, sondern auch die gesellschaftliche Mobilisierung – hier sollte die KI beides optimiert kombinieren. Dazu gehört in meinen Augen auch eine dynamische Priorisierung von Kommunikationsstrategien (Vertrauensbasierte Krisenkommunikation durch KI d. h. eine automatische Bewertung der Glaubwürdigkeit von Informationsquellen – Welche Nachrichten haben das Potenzial, Panik zu verhindern oder Diese auszulösen? Eine ganz gezielte Nachrichtenauswahl für soziale Gruppen – hierbei könnte die KI unterstützen, welche Botschaften über lokale Netzwerke verbreitet werden sollten. Weiterhin könnte KI dabei unterstützen eine Verbindung zwischen offiziellen Stellen und informellen Gruppen zu schaffen – Wer hilft bei der Verbreitung entscheidender Warnungen?).

Drei Beispiele zum besseren Verständnis: Katastrophenreaktion mit "passgenauen" informellen Netzwerken in einer Stadt. Eine massive Überschwemmung trifft eine Stadt X. Die KI analysiert dann nicht nur die Infrastruktur, sondern erkennt dabei auch, dass ein lokales Sozialzentrum eine entscheidende Rolle für die Evakuierung spielt. Die Stadtverwaltung plant ihre traditionellen und offiziellen Rettungsmaßnahmen, aber die KI schlägt der Stadtverwaltung vor, zuerst mit dem Sozialzentrum zusammen zuarbeiten, um die Mobilisierung zu beschleunigen.

Beispiel 2: Eine Optimierung medizinischer Hilfe durch soziales Netzwerk-Mapping. Eine Virus-Epidemie breitet sich rasant aus und die staatlichen Kliniken sind bereits überlastet. Die KI erkennt aber, dass informelle Netzwerke von Ärzten und Apothekergruppen viel schneller Medikamente bereitstellen könnten als große Institutionen. Statt hier auf zentralisierte Krankenhauskapazitäten zu warten, koordiniert die KI eine dezentrale Versorgung über lokale medizinische Kontakte (Community-Vernetzung zur Katastrophenprävention).

Beispiel 3: Eine Simulation von zukünftigen Krisenszenarien mit dem Einfluss sozialer Netzwerke. D. h. Wie würde eine Stadt reagieren, wenn ihre sozialen Netzwerke zerfallen? Welche Investitionen in soziale Kapitalbildung reduzieren langfristige Risiken? Datenbasierte Simulationen zeigen, wo Vertrauensbildung den größten Einfluss auf die Krisenbewältigung hat.

Was wäre wenn ... z. B. die H5N1-Vogelgrippe-Epidemie anhand von innovativen AR- und KI-gestützten Mechanismen zur sozialen Kapitalbildung durchgespielt werden könnte. Dabei analysieren wir, wie sektorübergreifende Zusammenarbeit, Krisenkommunikation und langfristige Netzwerke den Umgang mit dieser Pandemie optimiert werden könnten. Bei einer H5N1-Pandemie müssen dann Feuerwehr, Polizei, Gesundheitsbehörden, Lebensmittelkontrolle und Notfall- und Krisenmanagement in Echtzeit koordiniert werden. Die Kommunikation über klassische Kanäle wie Funksysteme oder Meetings ist hier einfach zu langsam – AR könnte hier eine Live-Koordinationsplattform bieten. Informelle Netzwerke wie Gemeindeleiter und Gesundheitsfreiwillige sollten dabei ganz aktiv in die AR-Simulation integriert werden, um die gesellschaftliche Mobilisierung zu beschleunigen. Eine virtuelle Einsatzleitstelle für ALLE Teams – Feuerwehr, Polizei und Ärzte sehen in AR die aktuellen Infektionshotspots und strategische Versorgungslinien. Live-Kartierung von Fallzahlen und Infektionsgebieten – Über Drohnendaten und mobile Sensoren wird der Verlauf der Seuche simuliert. Eine intensive Koordination lokaler Helfer über Augmented Reality d. h. Einsatzleiter könnten direkt über AR markierte Aufgaben an die entsprechenden Community-Netzwerke delegieren. AR zeigt Feuerwehr, Polizei und Gesundheitsbehörden die aktuelle Bewegungsmuster der Personen (H5N1-Ausbruch in einem Stadtviertel) in Echtzeit an, da hier nun schnelle Quarantänemaßnahmen notwendig werden und Einsatzkräfte direkte Anweisungen an die lokalen Helfer geben müssen, um eine Evakuierung und die Lebensmittelversorgung sicherzustellen. Die Simulation von Multiplikatoren für öffentliche Kommunikation in AR ist hierbei entscheidend um eine mögliche Desinformation und auch die Vertrauensbildung optimiert zu steuern, denn Viele ignorieren Warnungen zu einer Pandemie, wenn sie nicht von vertrauenswürdigen Multiplikatoren kommen. AR könnte hier trainieren, wie offizielle Stellen mit lokalen Meinungsführern sinnvoll zusammenarbeiten, um auch eine Panik zu verhindern und gezielte Gesundheitsinformationen zu verbreiten. Fehlkommunikation kann schnell zu Massenpanik, Medikamentenengpässen oder auch zu Widerstand gegen Quarantäne führen – KI/AR könnte darauf vorbereiten.

Auf was sollten Sie nach Möglichkeit noch achten? Auf ein biometrisches Feedback für Entscheidungssicherheit unter Druck. Die Einsatzkräfte sind in einer Pandemie hohem Stress ausgesetzt – falsche Entscheidungen unter Druck könnten dann Leben kosten. AR könnte durch ein biometrisches Echtzeit-Feedback zeigen, wie Einsatzkräfte unter Belastung arbeiten und wo Verbesserungen notwendig sind. Feuerwehr, Polizei und Ärzte sollten nicht nur auf technische Lösungen vertrauen, sondern auch ihre mentalen und physischen Belastungen aktiv regulieren d. h. AR-Mechanismen zur Belastungsanalyse bei Einsatzkräften. Echtzeit-Cortisol-Messungen für Stressreaktionen im Sinne von wann unsere Einsatzkräfte Überlastung erleben und wie sie mental stabilisiert werden könnten. Trainingsmodule für Atemtechnik und Konzentration unter Druck – AR simuliert hier Stresssituationen und zeigt dann an wie mentale Strategien eingesetzt werden könnten.

Viele andere Aspekte müssen bedacht und berücksichtigt werden: Schadstoffe und Pestizide, sensorische Störungen, orthostatische Hypotonie, Long Covid, ME/CFS und MCS, Muskelveränderungen und -beeinträchtigungen, Kurzsichtigkeit, -Geräuschempfindlichkeit, Angst und Depression und wichtige taktile Unterstützung, Checklisten, die die Bedürfnisse gefährdeter Gruppen nicht abdecken (sie haben ganz andere Vorbereitungsanforderungen), PGx, tiefe soziale Spaltungen und soziales Kapital, Notverpflegung und spezielle Lebensmittel, Musik in Schutzräumen, visuelle taktile Unterstützung und vieles mehr

Mit Stand von Mai 2025 fehlen viele dieser Komponenten noch.

Während DI komplexe Szenariosimulationen durchführt und die Echtzeitdaten analysiert, könnte AR die Informationen visuell noch greifbarer machen und den Einsatzkräften dabei helfen, sofort (noch bessere) strategische Entscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz könnte medizinische Forschung, Echtzeit-Datenanalyse und fortschrittliche Simulationstechnologie optimiert vereinen. Im Jahr 2025 benötigen wir ganzheitliche, dynamische und lebensrettende Lösungen.

Streben Sie bitte eine Integration von Decision Intelligence (DI) und Augmented Reality besonders für gefährdete Bevölkerungsgruppen an.

Menschen mit chronischen Erkrankungen sind bei Katastrophen besonders gefährdet, da sie auf regelmäßige medizinische Versorgung, stabile Infrastruktur und funktionierende Stromnetze angewiesen sind. Die Kombination aus Decision Intelligence (DI) und Augmented Reality (AR) könnte dabei helfen, diese Risiken präzise zu managen und Leben zu retten.

Viele Menschen mit Long Covid, MCS (Multiple Chemical Sensitivity), ME/CFS (Chronisches Fatigue-Syndrom), Orthostatischer Hypertonie oder Geruchssinnverlust sind in Notfallsituationen besonders gefährdet. Die aktuellen Notfallpläne berücksichtigen kaum die spezifischen Herausforderungen dieser Erkrankungen, was dazu führen kann, dass Betroffene im Krisenfall nicht ausreichend versorgt werden.

Warum diese chronischen Krankheiten und auch Mütter mit ihren Säuglingen dringend berücksichtigt werden müssen

Long Covid & ME/CFS – Betroffene haben oft eine (sehr) geringe Belastbarkeit und benötigen Zugang zu speziellen medizinischen Ressourcen.

MCS (Multiple Chemical Sensitivity) – Evakuierungsorte müssen chemikalienarm sein, sonst können sich die Symptome drastisch verschlechtern und folgenschwer verlaufen.
Orthostatische Hypertonie – Menschen mit Kreislaufproblemen brauchen sichere Transportmöglichkeiten und Zugang zu stabiler medizinischer Versorgung.
Geruchssinnverlust – Dieser kann dazu führen, dass Betroffene die Gefahren wie Gaslecks oder Rauchentwicklung nicht ausreichend wahrnehmen.
Die vulnerable Gruppe der Mütter und Säuglinge wird oft übersehen, doch sie stellt eine enorme und unendlich wertvolle Ressource für die Resilienz unserer Gemeinschaften dar. Sie sind nicht nur (massiv) schutzbedürftig – sie tragen auch aktiv zur Stabilität in Krisenzeiten bei.

Sollten Sie sich jetzt fragen warum?

In meinen Augen sind Mütter auch natürliche Krisenmanagerinnen. Sie organisieren häufig die Versorgung, stehen für Sicherheit und auch Betreuung innerhalb ihrer Familien und ihrer Gemeinschaften. Ihr Know-how sollte in Notfallpläne unbedingt mit einfließen. Mütter sind häufig (sehr) stark vernetzt d. h. in ihren lokalen Gemeinschaften, online und durch viele informelle Unterstützungssysteme (Eltern-Initiativen, Hebammen-Netzwerke). Diese Netzwerke könnten als natürliche Multiplikatoren für Krisenkommunikation genutzt werden. Die Gesundheit und der Schutz von Säuglingen sollte immer eine hohe Priorität besitzen, denn. Säuglinge sind besonders vulnerabel und ihre Versorgung ist ein ganz zentraler Bestandteil jeder funktionierenden Notfallstrategie. Eine mangelhafte Berücksichtigung führt zu vermeidbaren Todesfällen. Und ich bin auch davon überzeugt, dass Gemeinschaften mit starkem sozialen Kapital um Mütter sich nach Katastrophen viel schneller erholen, weil sie besser auf gegenseitige Hilfe zurückgreifen können. Das bedeutet aber auch, dass (ein Teil) der Notfallhelfer speziell ausgebildet werden müssten, um die besonderen Bedürfnisse dieser vulnerablen Bevölkerungsgruppe wie z. B. spezielle Schutzkonzepte für die Stillversorgung, sichere Schlafplätze, hygienische Bedingungen, ausreichende (Baby)Nahrung und medizinische Versorgung sowie psychologische Unterstützung aktiv begleiten zu können.

Ein paar Gedanken dazu, denn chronische Erkrankungen müssen in die Katastrophen- und Notfallplanung integriert werden!

Hauptprobleme bei Katastrophen für chronisch kranke Betroffene

Überlastete Krankenhäuser – Notaufnahmen könnten schnell überfüllt sein, Medikamentenlieferungen verzögert werden.
Blockierte Straßen – Rettungstransporte für Dialysepatienten, Insulinversorgungen oder andere medizinische Notfälle könnten behindert werden.
Stromausfälle – Lebenswichtige Geräte wie Beatmungsmaschinen oder Infusionspumpen sind auf zuverlässigen Strom angewiesen.
Unterbrochene Medikamentenversorgung – Apotheken könnten dann nicht erreichbar sein oder die Lieferketten könnten unterbrochen sein/werden.
Menschen mit Atemwegserkrankungen sind stark gefährdet z. B. bei einem Großbrand in einer Industrieanlage (hier könnte DI die erhöhten Benzol-Werte bereitstellen). Mögliche weitere gesundheitliche Spätfolgen durch Chemikalienexpositionen und Strategien zur Schadstoffreduktion und Prävention von Langzeitfolgen!
Hitze- und Wetterbedingte Risiken für chronisch Kranke erkennen (DI könnte hier extreme Wetterbedingungen und deren Auswirkungen auf vulnerable Gruppen prognostizieren)
Die Optimierung der medizinischen Notversorgung und personalisierte Notfallstrategien für chronisch Kranke erfordern hochmoderne Echtzeit-Datenanalyse für eine präzise Risikoabschätzung - "veraltete" statistische Modelle helfen hier nicht mehr weiter. Es bedarf einer adaptiven Krisenbewältigung d. h. auch ausgefeilten Simulationen für realistische Einsätze.

Proaktive Planung rettet Leben - Die analytische Kraft von DI mit der interaktiven Visualisierung von AR

Eine Kombination aus KI-gesteuerten Entscheidungssystemen und Augmented Reality könnte die Versorgung von chronisch Kranken während Katastrophen massiv verbessern. Durch Echtzeit-Datenanalyse, visuelle Unterstützung für Einsatzkräfte und automatisierte Versorgungsstrategien könnte eine völlig neue Form der Notfallhilfe entstehen.

1. Echtzeit-Krankenhauskapazitäten analysieren

• DI kann hierbei die Echtzeit-Überlastung von Kliniken und Notfallzentren berechnen und alternative medizinische Anlaufstellen vorschlagen. Automatische Erkennung von Versorgungsengpässe für Medikamente und auch für medizinische Betreuung.
• AR könnte den Rettungskräften dann aufzeigen, welche Krankenhäuser noch Kapazitäten frei haben und Patienten gezielt dorthin leiten. AR könnte auch direkt Notunterkünften anzeigen und welche Bereiche chemikalienfrei sind oder wo spezielle Betreuungsstationen eingerichtet wurden.

2. Straßenblockaden und sichere Transportwege identifizieren - Individuelle Evakuierungsstrategien für gefährdete Gruppen

• DI könnte anhand von Verkehrsdaten berechnen, wo die Engpässe genau auftreten und sofort alternative Routen vorschlagen. DI könnte aber auch barrierefreie Fluchtwege berechnen und optimierte Transportoptionen erstellen.
• AR könnte dann den betroffenen Personen und Einsatzkräften visuell zeigen, welche Wege befahrbar sind oder wo für sie mobile Notfallstationen bereitstehen. AR könnte betroffenen Personen und Einsatzkräften visuell zeigen, welche Wege sicher sind und wo medizinische Hilfe verfügbar ist.

3. Stromausfall-Simulation und Notstrompriorisierung

• DI könnte vorhersagen, welche Stadtteile Strommangel haben werden, damit schon frühzeitig mobile Generatoren bereitgestellt werden können.
• AR könnte dann den Einsatzteams dabei helfen, Notstromversorgungen genau zu koordinieren, um medizinische Geräte zu schützen.

4. Medikamentenverfügbarkeit optimieren

• Decision Intelligence (DI) könnte automatische Versorgungsengpässe erkennen und die Lieferungen dann strategisch umleiten – DI analysiert Echtzeitdaten zu medizinischen Beständen, logistischen Netzwerken und auch Nachfrage-Prognosen. Die Ergänzung mit Augmented Reality (AR) macht diese Informationen dann viel sichtbarer und auch direkt umsetzbar.
• DI überwacht dann die Medikamentenvorräte und auch die Lieferketten – es erkennt, wenn Apotheken und Kliniken Nachschubprobleme haben. DI könnte auch alternative Lieferwege berechnen, falls Straßen blockiert sind und neue Routen vorschlagen.
• AR visualisiert dann diese Daten für die Einsatzkräfte und auch die Patienten – es zeigt direkt auf einer Karte an, welche Apotheken noch geöffnet sind oder auch wo sich Notfallausgabestellen befinden.

5. Echtzeit-Analyse von Umweltfaktoren d. h. auch eine dynamische Feinstaub- und Chemikalienanalyse

Sauberes Trinkwasser ist in jeder Krise essenziell. Doch nach Naturkatastrophen, Industrieunfällen oder chemischen Lecks können gefährliche Schadstoffe ins Wassersystem gelangen. PFAS, Schwermetalle, Pestizide oder auch bakterielle Verunreinigungen sind unsichtbare, aber durchaus auch tödliche Bedrohungen – besonders für Personen mit geschwächtem Immunsystem und chronischen Erkrankungen wie ME/CFS, Long Covid, MCS und Diabetes. Ihr Immunsystem ist oft geschwächt, ihre Körper reagieren empfindlicher auf Schadstoffe, Chemikalien oder eine mangelnde Versorgung mit lebenswichtigen Medikamenten. Decision Intelligence (DI) und Augmented Reality (AR) könnten dazu beitragen, diese Risiken frühzeitig zu identifizieren und hier ganz gezielt Maßnahmen zu ergreifen.

• DI könnte feststellen, ob die Luftqualität oder die Chemikalienbelastung für MCS, ME/CFS und Long Covid Betroffene gefährlich sind. DI könnte dann auch lokale Schadstoffbelastung und chemische Konzentrationen im Boden, Wasser und der Luft erkennen um dann Langzeitfolgen für Betroffene mit MCS, ME/CFS und Long Covid zu prognostizieren. Dynamische Risikokarten zeigen dann gefährdete Zonen an. Chemische Reaktionen werden vorab simuliert, um die Freisetzung gefährlicher Stoffe zu minimieren.
• AR könnte dann den Einsatzkräften live anzeigen, wo Schutzmaßnahmen oder alternative Unterkünfte benötigt werden. Beispiel: DI erkennt z. B. eine hohe PFAS- und Formaldehyd-Belastung nach einem großen Industriebrand und AR zeigt Feuerwehrleuten dann sichere Einsatzwege zur Dekontamination.

6. Priorisierte Notstromversorgung für medizinische Geräte und Echtzeit-Kontrolle über Energieversorgung & Stromnetze

• DI analysiert, welche Krankenhäuser oder Haushalte lebenswichtige / lebensnotwendige Geräte benötigen und priorisiert die Notstromquellen. DI könnte instabile Stromnetze in Katastrophengebieten erkennen und priorisiert kritische Infrastrukturen. Eine intelligente Notstromverteilung sorgt dann für gesicherte Energie in Kliniken und Notunterkünften.
• AR könnte dann den Hilfskräften direkt anzeigen, welche Gebäude dringend eine Energieversorgung brauchen. AR könnte den Einsatzteams aber auch zeigen welche Stromleitungen ausgefallen sind und wie mobile Generatoren eingesetzt werden müssen. Beispiel: DI analysiert, dass ein Krankenhaus in einem Hochwassergebiet von einem Stromausfall massiv betroffen ist und AR zeigt den Feuerwehrleuten den schnellsten Weg zur Notstromversorgung.

7. Chemische Gefahrstoffe + Echtzeitgesundheitsanalyse + Präventive Gesundheitsvorsorge für Einsatzkräfte vor toxischer Belastung + Umweltüberwachung & Schutzmaßnahmen für MCS, ME/CFS und Long Covid-Betroffene

• DI könnte die Expositionsrisiken für toxische Stoffe wie z. B. Benzol, Formaldehyd, PFAS, PCB berechnen d. h. die Erkennung früher Symptome für eine (mögliche) toxische Belastungen bei den Einsatzkräften. DI könnte aber auch individuelle Risikofaktoren für Feuerwehrleute und Rettungskräfte anhand ihrer medizinischen Vorgeschichte berechnen d. h. eine Kombination von PGx-Daten (Pharmakogenetik) mit Echtzeit-Sensordaten für eine individuelle Gesundheitsstrategie. DI sollte auch den Feinstaub- und Chemikalienbelastung in Echtzeit messen, um kritische Zonen für die MCS, ME/CFS und Long Covid Betroffenen zu erkennen. Eine Langzeitüberwachung von Stoffwechselreaktionen bei Einsatzkräften könnte frühzeitig eine Erschöpfung und toxische Belastung feststellen.
• AR zeigt dann den Feuerwehrleuten Live-Daten zur Luftqualität, während DI Risikoprognosen liefert und AR visualisiert dann Warnungen bei erhöhter Exposition gegenüber Feinstaub, Rauch oder Chemikalien damit sichere Rückzugsorte geschaffen werden können. AR könnte aber auch den Feuerwehrleuten live ihre individuelle Detox-Fähigkeit anzeigen, sodass sie angepasste Schutzmaßnahmen treffen können d. h. DI erkennt, dass ein Feuerwehrmann aufgrund genetischer GST-Deletionen eine reduzierte Entgiftungsfähigkeit für z. B. Benzol hat. AR ermöglicht eine visuelle Darstellung der Schadstoffexposition, sodass Notfallmanager die Auswirkungen noch besser verstehen können.

• Beispiel: Ein Feuerwehrmann überlegt, die Maske abzulegen. DI berechnet die Luftqualität und AR warnt ihn dann visuell vor gefährlichen Schadstoffen oder die DI erkennt eine übermäßige Schadstoffbelastung bei einem Feuerwehrmann basierend auf seinen genetischen Detox-Fähigkeiten und die AR zeigt direkt die für ihn empfohlenen Schutzmaßnahmen an. Oder DI erkennt eine hohe Pestizidbelastung in einer Evakuierungszone und AR hilft dann dabei alternative Aufenthaltsorte für MCS, ME/CFS und Long Covid Betroffene auszuweisen.

8. Evakuierungsplanung für gefährdete Personen - Digitale Sicherheitszonen für Evakuierte & hilfsbedürftige Personen

• DI analysiert in Echtzeit, welche Personengruppen priorisiert evakuiert werden müssen z. B. Personen mit körperlichen Einschränkungen und chronischen Erkrankungen, Senioren, Familien mit Kleinkindern und DI registriert sichere Unterkünfte und überwacht Kapazitäten in Echtzeit. Intelligente Matching-Systeme für Notfallhilfe, um gefährdete Personen effizient zu versorgen.
• Eine KI-gesteuerte Notfallkommunikation optimiert dann die Anweisungen für verschiedene Betroffene.
• AR zeigt Einsatzkräften an, welche Gebäude und Gebiete noch Personen mit besonderen Bedürfnissen enthalten und AR könnte Polizei und Rettungsteams direkt auf einer Karte zeigen, welche Standorte überfüllt sind und wo noch Platz ist.
• Beispiel: DI berechnet dann sichere Routen für Personen mit Bewegungseinschränkungen und AR visualisiert diese direkt für die Rettungsteams.

9. Cybersicherheit & digitale Bedrohungen bei Katastrophen

• DI erkennt und simuliert Cyberangriffe auf kritische Infrastruktur z. B. Stromnetze, Notrufsysteme, Wasser- und Gaswerke.
• Eine KI-gesteuerte Prävention verhindert Datenverluste oder auch Sabotage durch digitale Attacken.
• AR zeigt den Einsatzkräften dann live, welche Systeme kompromittiert wurden und wie Sicherheitsmaßnahmen optimiert werden können.
• Beispiel: DI erkennt in Echtzeit einen Cyberangriff auf das Notfallkommunikationsnetzwerk und AR gibt dann visuelle Warnungen zur Einsatzkoordinierung.

10. KI-gestützte Echtzeit-Kommunikation für Einsatzkräfte

• DI analysiert alle verfügbaren Kommunikationskanäle und optimiert die Nachrichten für Rettungsteams d. h. auch eine automatische Sprachübersetzung für internationale Einsätze oder mehrsprachige Regionen.
• AR zeigt dann Live-Updates direkt auf den AR-Brillen oder Tablets der Feuerwehr und Notfalldienste an.
• Beispiel: In einer Großkatastrophenlage kann DI erkennen, dass Sprachbarrieren zwischen Einsatzkräften bestehen und AR könnte dann automatisierte Übersetzungen bereitstellen.

11. Echtzeit-Umweltüberwachung & biologische Gefahren

• DI überwacht die Luftverschmutzung, Chemikalienbelastung und auch biologische Risiken wie Virusausbreitung.
• KI erkennt dann frühzeitig Muster von Umweltgiften, die gefährlich werden könnten.
• AR zeigt den Einsatzkräften dann Live-Daten zur Luftqualität, damit sie ihre Schutzmaßnahmen sofort umsetzen können.
• Beispiel: Ein gefährlicher Feinstaubwert wird während des Einsatzes erkannt d. h. DI optimiert dann die Evakuierungsstrategien und AR zeigt gefährliche Zonen direkt an.

12. KI-gestützte Wasser- und Infrastrukturüberwachung nach Naturkatastrophen

• DI prognostiziert Trinkwasserverunreinigungen nach einer Hochwasser oder einem Erdbeben d. h. Echtzeit-Daten zu Kanalisation, Rohrbrüchen und Wasserverschmutzung helfen dann, Notfallmaßnahmen schneller zu aktivieren.
• AR zeigt den Einsatzkräften in Echtzeit, wo die Wasserleitungen beschädigt sind und welche Bereiche unter hoher Belastung stehen.
• Beispiel: DI erkennt die Schadstoffwerte im Trinkwasser eines Katastrophengebiets und AR visualisiert die betroffenen Regionen für die Rettungsteams.

13. KI-gestützte Risikoanalyse für Gebäude und Infrastruktur

• DI erkennt strukturelle Risiken schon in Echtzeit z. B. Erdbebenschäden, Brandausbreitung, oder auch gefährliche Baumaterialien. Die Simulationen helfen, die Einsturzrisiken frühzeitig zu berechnen.
• AR gibt den Rettungskräften dann visuelle Hinweise, welche Gebäude sie sicher betreten werden können und welche Evakuierungsmaßnahmen erforderlich sind.
• Beispiel: DI analysiert, dass ein Hochhaus instabil geworden ist und AR zeigt Feuerwehrleuten dann alternative Wege zur Rettung.

14. Stressmanagement & Resilienz-Strategien für Einsatzkräfte

• DI könnte in Echtzeit-Cortisolwerte und Herzfrequenzen bei Feuerwehrleuten und anderen Einsatzkräften analysieren d. h. individuelle Belastungsprofile durch KI-gestützte Gesundheitsanalysen.
• AR könnte dann sofort anzeigen, wenn z. B. ein Feuerwehrmann unter Überlastung leidet.
• Beispiel: DI erkennt anhand biologischer Sensoren einen kritischen Stresslevel z. B. bei einem Feuerwehrmann und AR visualisiert dann die optimalen Maßnahmen.

15. Lithium-Ionen-Akkus & Hitzeeinwirkung in Brandeinsätzen

• DI könnte erkennen, welche Gebäude besonders anfällig für thermisches „Durchgehen“ d. h. Potential collapse zones sind und dies mit einer Wetterdaten-Integration für Windrichtungen, Rauch- und Feuerausbreitung verknüpfen.
• AR zeigt den Einsatzkräften dann den optimalen Löscheinsatz für Akkubrände an.
• Beispiel: DI prognostiziert eine steigende Hitzeentwicklung in einem Bereich mit Lithium-Batterien und AR gibt Live-Warnungen zur Feuerwehr.

16. soziales Kapital von Müttern (mit Säuglingen und Kleinkindern) gezielt aktiv in die Notfall-Strategien von Anfang an einbinden

Aktuelle Notfallpläne ignorieren oft die vielen informellen, aber äußerst effektiven und wertvollen sozialen Netzwerke von Müttern. Diese Netzwerke sind aber ganz entscheidend für die Evakuierung, die Versorgung und auch die Krisenbewältigung, weil sie bereits schon auf tiefen Vertrauensstrukturen basieren und in Krisenzeiten eine erste "Verteidigungslinie" bilden.
DI könnte analysieren, welche informellen Netzwerke von Müttern in einer Region besonders aktiv sind und diese sofort als Schlüsselakteure identifizieren, d.h. es könnte auch analysieren, welche Gemeinden eine hohe Anzahl von Familien mit kleinen Kindern haben und dort gezielt Ressourcen bereitstellen. DI könnte auch deren Mobilisierungsfähigkeit in Krisenzeiten vorhersagen. Soziale Medien- und Kommunikationsdaten in Echtzeit ermöglichen es, die aktivsten Netzwerke zu identifizieren und sie gezielt als Vermittler in Notsituationen einzusetzen. Die Mustererkennung könnte zeigen, welche Gruppen besonders gut vernetzt sind, um eine priorisierte Hilfe zu ermöglichen. Durch eine dynamische Anpassung der Versorgungsrouten kann sichergestellt werden, dass wichtige Güter genau dort ankommen, wo sie am dringendsten benötigt werden. Das DI-Modell könnte langfristige Analysen sozialer Netzwerke durchführen, um herauszufinden, welche Gemeinschaften besonders widerstandsfähig sind, und es könnte gleichzeitig Empfehlungen für den Wiederaufbau geben, indem es analysiert, welche sozialen Strukturen gestärkt werden müssen, um zukünftige Krisen besser zu bewältigen - also automatisierte Risikoanalysen im Sinne von sozialen Instabilitäten.
Ich denke hierbei auch an eine KI-gestützte Vorhersage von Krisenauswirkungen auf Mütter und Säuglinge. Aus früheren Katastrophen lässt sich bereits analysieren, welche Versorgungsengpässe am häufigsten aufgetreten sind und entsprechende Gegenmaßnahmen vorschlagen. Durch dynamische Simulationen könnten die Schwachstellen erkannt werden, bevor eine Katastrophe eintritt oder es könnten auch sozioökonomische Daten genutzt werden, um Regionen mit besonders hohem Unterstützungsbedarf frühzeitig auszumachen. DI könnte automatisch die richtigen Ansprechpartnerinnen in z. B. lokalen Gemeinden identifizieren und deren Bereitschaft zur Zusammenarbeit bereits bewerten (durch digitale Marker könnten die Einsatzkräfte dann direkt die richtigen Ansprechpartner in der betroffenen Bevölkerung finden). DI könnte auch dabei helfen, die Notunterkünfte für Familien mit Kindern vorab zu kennzeichnen, sodass diese gezielt angesteuert werden können.
Beispiel: Ein algorithmisches Vorhersagemodell könnte schon Wochen vor einer anstehenden Hitzewelle berechnen, wo sich Stillräume für Mütter mit ihren Säuglingen einrichten lassen, um dann eine optimale Versorgung sicherzustellen.
AR: Virtuelle Katastrophenszenarien ermöglichen es Müttern und Freiwilligen zu lernen, wie sie ihre Rolle in sicheren Trainingsumgebungen optimieren können. Mit AR-gestützten Notfallszenarien könnte dann getestet werden, wie gut Mutter-Kind-Netzwerke im Krisenfall tatsächlich mobilisiert werden können. In Katastrophensituationen haben viele Mütter keinen direkten und rechtzeitigen Zugang zu (ihren) Ärzten oder medizinischem Personal und AR könnte dabei helfen, lebensrettende Informationen bereitzustellen, z. B. Echtzeitanweisungen für Erste Hilfe, Stillen und Ernährungsunterstützung, virtuelle Ärzte über AR-Hologramme/AR-gestützte Telemedizin-App und auch Gefahrenerkennung für Kleinkinder. Nach einer Katastrophe leiden viele Mütter und Kinder unter Ängsten und Stress. AR kann dazu beitragen, durch spezielle visuelle und auditive Unterstützung eine stabilere Umgebung zu schaffen. AR könnte verwendet werden, um beruhigende Szenarien zu projizieren, die Stress abbauen (z. B. Wald- oder Meereslandschaften). D.h. auch interaktive Beruhigungsprogramme für Säuglinge (visuelle Stimuli zur Beruhigung von Säuglingen und zur Verbesserung des Schlafs). Virtuelle Therapeuten könnten über AR als Berater auftreten und einfache Atemübungen zur Stressbewältigung anbieten. AR-Spiele könnten Kindern helfen, das traumatische Erlebnis schnell zu verarbeiten und sich für eine kurze Zeit auf etwas Positives zu konzentrieren.

Katastrophenszenarien + DI-gestützte Risikoanalyse

DI berechnet die Echtzeit-Risikoprofile für moderne Bedrohungen z. B. Lithium-Ionen-Akkus, neue Baumaterialien oder auch zoonotische Risiken wie H5N1 und erstellte eine Vorhersage kritischer Engpässe: Welche Gebiete sind besonders anfällig für Brände oder Gesundheitsrisiken? AR visualisiert dann gefährliche Bereiche direkt für Einsatzkräfte.

Ein weiteres Beispiel: DI erkennt, dass die Apotheken in einem Hochwassergebiet keine Insulinlieferungen mehr erhalten. Daraufhin berechnet DI alternative Distributionswege, indem es auf Lagerbestände in Nachbarregionen zugreift. AR zeigt dann den betroffenen Patienten, welche Apotheken noch offen sind oder wo mobile Notfallstationen aufgebaut wurden und die Einsatzkräfte bekommen Echtzeitdaten, um die Hilfsmittel gezielt zu verteilen.

Ressourcenmanagement & Crowd Control mit DI + AR

DI könnte in Echtzeit berechnen, wie sich z. B. Menschenmassen unter Stress bewegen – ideal für Evakuierungen und Paniksituationen. Es könnten dynamische Verkehrsflüsse simuliert werden d. h. DI zeigt dann, wo Engpässe entstehen und AR zeigt den Einsatzkräften diese Panikzone an und leitet die Betroffenen mit sicheren Routen um. Eine Strategische Platzierung von Rettungsteams auf Basis von Echtzeit-Daten.

Die analytische Kraft von DI mit der interaktiven Visualisierung von AR - Gemeinsam entsteht ein Notfallsystem, das nicht nur reagiert, sondern aktiv Risiken minimiert.

DI und AR könnten gemeinsam Versorgungskrisen besser managen und wären eine optimale Kombination von datengetriebener Entscheidungshilfe und interaktiver Darstellung und gemeinsam könnten sie das Notfallmanagement entscheidend verbessern.

Personen mit chronischen Erkrankungen dürfen in der Notfallplanung nicht übersehen werden! Decision Intelligence könnte hierbei sicherstellen, dass spezifische medizinische Bedürfnisse rechtzeitig erkannt und versorgt werden, während Augmented Reality diese Informationen dann greifbar und direkt nutzbar macht.

Als jemand der gern neue 360-Grad-Strategien konzeptioniert empfehle ich in jedem Fall auch einen Blick auf die 4Cast Decision Intelligence platform und auch einen Kontakt zu den Experten für Soziales Kapital Tristan Claridge (Director, Institut for Social Capital) und Jeff Donaldson (Adjunct Professor and Entrepreneur in Emergency Management) zu suchen.