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Simulationen helfen den Menschen, sich auf die entscheidenden Momente vorzubereiten – ohne die Risiken, die in der Praxis auftreten. Aber um effektiv zu sein, müssen sich diese Simulationserfahrungen so realitätsnah wie möglich anfühlen. Warum? Ohne Realismus nehmen die Teilnehmer die Simulation nicht ernst und verpassen so die Gelegenheit zum Erfahrungslernen. Außerdem könnten sie etwas Falsches lernen, was dazu führen könnte, dass sie sich in der gleichen Situation im wirklichen Leben falsch verhalten.

Aber wie können wir die Realitätsnähe der Ausbildung sicherstellen? Mit einem Wort: Automatisierung. Automatisierte Reaktionen bieten viele Vorteile gegenüber der manuellen Steuerung, einschließlich realistischer Reaktionen, die zu einer hochwertigen Ausbildung führen.

Die Luftfahrtindustrie beispielsweise verwendet mathematische Modelle, um den realen Flug nachzuahmen. Auf der Grundlage eines realen Flugdecks und der Flugsteuerungsprinzipien automatisieren unsere Kollegen aus der Luftfahrt, wie ein simuliertes Flugzeug reagiert, wenn sich die Umstände wie Wetter, Geschwindigkeit oder Piloteneingaben ändern. Ein Strömungsabriss zum Beispiel findet nicht an irgendeinem zufälligen Punkt unter manueller Kontrolle statt, sondern genau dann, wenn das Wetter, die Geschwindigkeit und die Aktionen der Besatzung dazu führen.

Durch diesen Realismus können die Piloten in der Ausbildung lernen, was in realen Situationen zu tun ist, ohne die mögliche Subjektivität und Inkonsistenz, die entstehen kann, wenn jemand die Simulation manuell ausführt.

Das Gleiche gilt für das Gesundheitswesen, wo es wissenschaftlich fundierte mathematische Modelle für die menschliche Physiologie und die auf sie einwirkenden Einflüsse wie Medikamente, Geräte (z. B. Beatmungsgeräte) und Pathologien gibt. Diese automatischen Reaktionen ermöglichen es dem medizinischen Personal, mit einem Patientensimulator zu üben, der sich genauso verhält wie ein echter Patient – ohne die Subjektivität oder Inkonsistenz eines Technikers, der die Reaktionen hinter den Kulissen manuell manipuliert. Bei der anschließenden Nachbesprechung liegt der Schwerpunkt auf dem Verhalten der Teilnehmer, nicht auf der Qualität der Simulation.

Diese physiologische Modellierung wird verwendet, um ein automatisches, realistisches Patientenverhalten zu steuern, damit sich die Ausbilder auf die Lernenden konzentrieren können. So würde beispielsweise eine Anaphylaxie automatisch zu einem verringerten Gefäßwiderstand, einem Flüssigkeitsmangel aufgrund des Austretens von Plasma in das Gewebe und einem erhöhten Widerstand der Bronchien gegen die Verabreichung von Sauerstoff, Flüssigkeit und Adrenalin führen.

Unser realistisches und reaktionsfähiges physiologisches Modell dient als Grundlage für mehrere Produkte, darunter SimSTAT, das die Teilnehmer in realistische klinische Situationen versetzt, die sie bewältigen müssen. SimSTAT wurde in Zusammenarbeit mit der American Society of Anesthesiologists entwickelt und wird als Prüfungsinstrument für die obligatorische Rezertifizierung amerikanischer Anästhesisten verwendet.

Da eine solche Prüfung bei Nichtbestehen schwerwiegende Folgen haben kann, ist eine besonders hohe Qualität der Simulation erforderlich. Eine anonymisierte Bewertung der Leistungen der Teilnehmer zeigt objektiv Verbesserungsmöglichkeiten auf. Diese von CAE geleitete Studie (bisher ca. 100.000 Läufe und 500 Millionen Datenpunkte) ist die größte Anwendung der automatisierten objektiven Leistungsmessung anhand eines physiologischen Modells. Dieses Modell treibt übrigens alle CAE-Patientensimulatoren unter dem Namen "Maestro" an und ist auch als Maestro Evolve und Maestro Embody in Online-Versionen mit und ohne Instruktor erhältlich.