| 研究課題/領域番号 |
21H01578
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
西本 哲也 日本大学, 工学部, 教授 (30424740)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 自動車安全 / 救命救急 / 傷害予測 / 事故自動緊急通報システム |
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| 研究実績の概要 |
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．
研究初年度の本年度は，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の構築のベースデータとしたアルゴリズムの開発を実施した．アルゴリズム構築にあたっては，まず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．
制限速度と乗車位置，乗員年齢，事故発生場所からの距離について相関があることが分り，事故地点から特定できる情報に基づいての傷害予測を実施することが可能となると想定でき，世界各国で適用するために車両の詳細情報の多くを用いない方式としての傷害予測システムの原形が構築できたと考える．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
南オーストラリア州の交通事故統計データであるTARSデータを用いて，速度制限などの事故地点から特定できる簡易情報をリスクファクタとして利用する自動車乗員を対象とした傷害予測アルゴリズムを構築できた．アルゴリズムのリスクファクタは統計的指標であるAICを用いることで，15項目に及ぶ項目から最適な組合せを選定した．このよう状況に基づき，年度当初に予定した事故解析によるアルゴリズムの基盤が構築できており，順当に進捗できたと判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
救急搬送時間，救急車やヘリコプター等の搬送手段，解剖学的損傷程度等のデータを傷害予測アルゴリズムに混成させるべくSerious Injury Databaseと呼ばれる救急搬送データを中心とした解析を実施する．この研究を実施することにより重傷と予測された負傷者に救急車やドクターヘリの早期出動を実現するための「現場救急傷害予測アルゴリズム」へと発展させる．２種類の異なるデータベースを混成させる理論的根拠となる法則を開発することが重要な研究課題となる．
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