Medical Simulation

Im Rahmen der sanitätsdienstlichen Ausbildung der Bundeswehr müssen Einsatzkräfte in die Lage versetzt werden, komplexe Situationen der taktischen Verwundetenversorgung sicher zu beherrschen. Diese Situationen reichen von grundlegenden Maßnahmen der Erstversorgung bis hin zu hochkomplexen prä-hospitalen Interventionen unter Gefechtsbedingungen. Die dafür erforderlichen Kompetenzen sind vielfältig, müssen regelmäßig trainiert und in ihrer Tiefe bedarfsabhängig vertieft werden. Eine skalierbare, qualitativ hochwertige Ausbildung stellt dabei eine zentrale Herausforderung dar.

Digitale Simulationssysteme bieten hier einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglichen ein realitätsnahes, jederzeit reproduzierbares und adaptierbares Training. Um taktische Verwundetenversorgung digital abbildbar zu machen, entwickeln wir hochdetaillierte Modelle der menschlichen Physiologie, die das dynamische Zusammenspiel zentraler Organsysteme realitätsgetreu abbilden.

Der Schwerpunkt unserer Modellierung liegt auf dem Verlauf und der Behandlung folgender Verwundungen und Schadensursachen:

Physikalische Traumata (z. B. Amputationen, Schuss- und Splitterverletzungen)
Intoxikationen durch chemische Kampfstoffe unterschiedlicher Wirkklassen
(z. B. Haut-, Nerven-, Blut- und Lungenschadstoffe).

Diese Auswahl orientiert sich sowohl an typischen Verletzungsmustern in militärischen Einsatzszenarien als auch an potenziell relevanten CBRN-Bedrohungen. Die Modelle bilden das physiologische Verhalten des menschlichen Körpers unter prä-hospitalen Bedingungen sowie die Wirkung militärischer Behandlungsmaßnahmen ab – vom Wärmeerhalt mittels Rettungsdecken über Blutstillung und Atemwegsmanagement bis hin zur Verabreichung spezifischer Antidote.

Methodisch erfolgt zunächst eine systematische Zerlegung der relevanten Körper- und Organsysteme. Anschließend werden diese über dynamische Übertragungs- und Rückkopplungsfunktionen zu einem komplexen Gesamtmodell integriert. Dieses verhält sich analog zu einem realen Patienten, bei dem Verletzungen und therapeutische Maßnahmen das physiologische Gleichgewicht fortlaufend beeinflussen.

Aus modelltheoretischer Sicht basieren die physiologischen Simulationen auf gekoppelten, nichtlinearen Differentialgleichungen, die zentrale Prozesse wie Perfusion, Ventilation, Metabolismus, Thermoregulation und Toxinverteilung abbilden. Durch die modulare Struktur können einzelne Kompartimente – etwa Herz-Kreislauf, Atemwege oder ZNS – unabhängig voneinander kalibriert und anschließend über definierte Schnittstellen integriert werden. Die Modelle erlauben es, sowohl stabile physiologische Zustände als auch schnelle Übergänge, Rückkopplungen und Eskalationen realistisch zu simulieren. Sensitivitätsanalysen, Parameteridentifikation und Modellvalidierung orientieren sich an anerkannten wissenschaftlichen Standards, wodurch eine belastbare Grundlage für die weitere technische und medizinische Entwicklung entsteht.

Aus militärischer Sicht dienen die Modelle dazu, Szenarien abzubilden, wie sie in realen Einsatzlagen auftreten – unter Berücksichtigung begrenzter Ressourcen, eingeschränkter Sichtbarkeit, Bedrohung durch Feindkräfte und zeitkritischer Entscheidungen. Die Simulationen ermöglichen es, Taktiken und Behandlungsabläufe gemäß TCCC- und CBRN-Vorgaben zu trainieren, inklusive der Interaktion mehrerer Soldatinnen und Soldaten im Trupp- oder Gruppenrahmen. Durch adaptierbare Schwierigkeitsgrade können Einsatzkräfte sowohl Basisfertigkeiten als auch komplexe lebensrettende Maßnahmen unter Gefechtsbedingungen üben, ohne operative Risiken einzugehen. Die digitale Abbildung erlaubt zudem die Vorbereitung auf seltene, aber besonders kritische Einsatzszenarien, die im realen Training nur eingeschränkt darstellbar wären.

Obwohl die Modelle primär für militärische Anforderungen konzipiert sind, besitzen sie eine Relevanz für zivile Kontexte. Viele der dargestellten Verletzungsmuster – etwa Traumata, thermische Schäden, Intoxikationen oder respiratorische Notfälle – treten in ähnlicher Form auch im Rettungsdienst, in der Notfallmedizin oder im Bevölkerungsschutz auf. Die Simulationen können daher für die Ausbildung ziviler Einsatzkräfte, für Katastrophenschutzübungen oder für die Vorbereitung auf CBRN-Ereignisse genutzt werden, was mit Projektpartnern schon erprobt wird.

Die Verifikation und Validierung der Modelle erfolgten anhand verfügbarer klinischer, toxikologischer und experimenteller Daten. Wo möglich, werden standardisierte militärische Leitlinien (TCCC) sowie veröffentlichte CBRN-Referenzwerte berücksichtigt.

Durch diese Modellarchitektur können militärische Anwender eine Vielzahl realitätsnaher Szenarien trainieren – von einfachen Maßnahmen bis hin zu zeitkritischen Notfallabläufen unter Gefechtsbedingungen. Dies schafft eine skalierbare, belastbare Grundlage für eine moderne sanitätsdienstliche Ausbildung im digitalen Raum.

In the medical training of the German Armed Forces, personnel must be able to manage complex situations in Tactical Combat Casualty Care (TCCC). These scenarios range from basic first-aid measures to highly demanding pre-hospital interventions under combat conditions. The required competencies are diverse, must be trained regularly, and need to be scalable across different levels of expertise—a challenge that traditional training alone can rarely meet.

Digital simulation systems offer a decisive advantage by enabling realistic, reproducible, and adaptable training. To accurately represent tactical casualty care in a virtual environment, we develop high-fidelity physiological models that simulate the dynamic interaction of major organ systems.

Our modeling focuses on the progression and treatment of:

Physical trauma (e.g., amputations, gunshot and blast injuries)
Intoxications caused by chemical warfare agents of various classes
(e.g., vesicants, nerve agents, blood agents, pulmonary agents)

This selection reflects both common battlefield injury patterns and relevant CBRN threats. The models simulate physiological responses under pre-hospital conditions as well as the effects of military medical interventions—from thermal protection and bleeding control to airway management and the administration of antidotes.

Methodologically, the approach begins with a structured decomposition of relevant body and organ systems, which are then integrated into a coupled dynamic model using physiologically grounded transfer and feedback functions. The result behaves analogously to a real patient whose physiological equilibrium is continuously influenced by injuries and treatments.

From a mathematical perspective, the simulations are based on coupled nonlinear differential equations representing perfusion, ventilation, metabolism, thermoregulation, and toxin kinetics. The modular architecture allows independent calibration of individual compartments (e.g., cardiovascular, respiratory, or CNS) before integrating them through defined interfaces. Established methods for sensitivity analysis, parameter identification, and model validation ensure scientific robustness.

From a military-operational viewpoint, the models represent realistic scenarios subject to limited resources, impaired visibility, hostile threats, and time-critical decision-making. They support training according to TCCC and CBRN guidelines, including multi-person team interactions. Adjustable difficulty levels allow both fundamental skills and advanced life-saving measures to be practiced safely and repeatedly—even for rare but critical events that cannot be realistically replicated during live training.

Although designed for military requirements, the models are also applicable to civilian emergency and disaster scenarios. Comparable injury patterns—trauma, thermal injuries, intoxications, respiratory emergencies—occur in civilian emergency services, disaster response, and public health preparedness. The models have already been tested with civilian partners.

Verification and validation rely on clinical, toxicological, and experimental data, as well as established military guidelines (TCCC) and CBRN reference values. This technological foundation enables users to train a wide range of realistic scenarios, creating a scalable and resilient basis for modern digital medical training.