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

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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．