救急搬送データとのマッチングによる事故自動通報の効果の検討（第2報）

木内　透（交通事故総合分析センター）・斎藤　信夫（日本緊急通報サービス）・白川　正幸（交通事故総合分析センター）

5年前の春季大会で，筆者らは平成27年と28年のデータによる効果把握を試みたが明確な効果を確認するには至らなかった．近年，事故自動通報システム搭載車の普及が著しく拡大したため，再度，直近の令和2年から4年の救急搬送データと自動通報データとのマッチングによる効果把握を試みた．

救急自動通報（D-Call Net）アルゴリズムver.2017における医師派遣システム起動の閾値についての検討

本村　友一（日本医科大学千葉北総病院／日本医科大学／D-Call Net研究会）・西本　哲也（D-Call Net研究会／日本大学）・石川　博敏（D-Call Net研究会／救急ヘリ病院ネットワーク(HEM-Net)）・益子　一樹（日本医科大学千葉北総病院／日本医科大学）・益子　邦洋（D-Call Net研究会／救急ヘリ病院ネットワーク(HEM-Net)／南多摩病院）・原　義明（日本医科大学千葉北総病院／日本医科大学）・北村　伸哉（君津中央病院／日本航空医療学会ドクターヘリ委員会）

事故自動通報でドクターヘリなど医師派遣システムを起動するアルゴリズムVer.2017における閾値を検討する．日医大千葉北総病院へ搬送され，交通事故調査された326例でアンダートリアージ率を10％未満にする時の閾値を求めた．[1]乗員の年齢が明らかな時：10％[2]乗員年齢不明： 20％が明らかとなった．

救命率向上を目的とした搬送時間と傷害程度の関係の定量化
-オーストラリア救急搬送事例データの解析-

久保田　和広・西本　哲也（日本大学）・Giulio Ponte（University of Adelaide）

豪州の救急搬送事例データを解析し，搬送時間と傷害程度の関係を定量化した．搬送時間が長くなると軽傷率は低下し，120分で軽傷率は6割未満になる．ドクターヘリや救急車といった搬送手段で事故現場からの搬送時間は異なる．搬送時間と死亡重傷率の関係は距離や医療資源の余力を踏まえた最適な搬送手段の選定に活用できる．

Accident and Injury Prediction Maps in Vehicle-to-Vehicle Collision Based on Accident and Road Information using Deep Learning

Yusuke Miyazaki･Tsubasa Miyazaki (Tokyo Institute of Technology)･Koji Kitamura (AIST)･Fusako Sato (JARI)

Conventional accident prediction models have been constructed using only structured data expressed in tabular form. However, it is difficult to incorporate environmental information such as intersection geometry into structured data alone. Therefore, this study developed a multimodal deep learning model that combines structured data and road image data to construct a vehicle accident prediction model.