An Australian Pilot Study of an Injury Prediction Algorithm for Early Rescue in Word Car Accidents

澳大利亚针对世界车祸早期救援的伤害预测算法的试点研究

基本信息

批准号：
21H01578
负责人：
西本哲也
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Nihon University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

自動車交通事故を対象として，社会インフラとしての先進事故自動通報システムが普及していない交通環境にある国々の交通事故での人体傷害を予測するために，事故地点の環境情報（制限速度，事故類型等）と生存時間を考慮した「現場救急傷害予測アルゴリズム」を開発することを目的とした研究を実施した．研究は人口密度が低く，大陸であるために外傷センターまでの距離が遠く，旧型車も数多く走行しているオーストラリアを対象とし，特に南オーストラリア州の事故についてアデレード大学と連携をした研究を実施した．研究初年度は，南オーストラリア州の警察と国交省の交通事故統計データであるSouth Australian Traffic Accident Reporting System (TARS)を傷害予測アルゴリズム構築のベースデータとした．TARSより2004年から2018年に発生した15年間の自動車事故のデータを車両単独と車両相互事故に限定し，制限速度，市の中心部からの距離，道路線形，昼夜区分，乗員年齢，シートベルト着用有無，衝突形態等の重要となるリスクファクタを赤池情報量基準に基づいて選定し，自動車乗員を対象とした傷害予測アルゴリズムを構築した．研究二年度目の本年度は，自動車からの自動通報が無くても活用可能で，重傷リスクに対する搬送時間の影響を反映した自動車乗員のための傷害予測アルゴリズムの構築とした．そこでアデレード大学のCentre for Automotive Safety Researchが管理するSerious Injury Database (SID)から搬送時間が死亡・重傷リスクに及ぼす影響を解析した．そしてオッズ比として定量化し，搬送時間の効果をTARSへリスクファクタとして混成する新しい解析手法を試みた．その結果，救命時間の効果を考慮した傷害予測アルゴリズムを構築することができた．

针对汽车交通事故、事故发生点的环境信息（限速、事故类型），我们进行了研究，旨在开发一种考虑生存时间（例如）和生存时间的“现场紧急伤害预测算法” 。该研究主要针对澳大利亚，该大陆人口密度低、距创伤中心距离较远、道路上有大量旧车。特别是与阿德莱德大学合作对南澳大利亚的事故进行了研究。．．第一年的研究以南澳大利亚州交通事故报告系统（TARS）为基础数据，该系统是南澳大利亚州警方和国土交通省的交通事故统计数据。伤害预测算法。 TARS 2004年至2018年15年间的车祸数据仅限于单车和互车事故，包括速度限制、距市中心的距离、道路线形、昼夜划分、乘员年龄和我们根据赤池信息准则选择了车辆是否存在磨损以及碰撞类型等重要的风险因素，并创建了车辆乘员的伤害预测算法。今年，也就是我们研究的第二年，我们构建了一种汽车乘员伤害预测算法，即使没有汽车自动通知也可以使用，并且反映了运输时间对严重伤害风险的影响。因此，我们通过阿德莱德大学汽车安全研究中心管理的严重伤害数据库（SID）分析了运输时间对死亡和重伤风险的影响。然后，我们尝试了一种新的分析方法，将其量化为比值比，并将运输时间的影响混合到 TARS 中作为风险因素。因此，我们能够构建一种考虑救生时间影响的伤害预测算法。