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No.174-26

著者	1) 郡司泰明, 2) 長谷川卓, 3) 吉田傑, 4) 富永茂
著者（英）	1) Yasuaki Gunji, 2) Takashi Hasegawa, 3) Suguru Yoshida, 4) Shigeru Tominaga
勤務先	1) 本田技術研究所, 2) 本田技術研究所, 3) SGRコンサルティング, 4) 日本大学
勤務先（英）	1) Honda R&D, 2) Honda R&D, 3) SGR Consulting, 4) Nihon University
抄録	本研究では欧州の歩行者事故を対象とした先進事故自動通報（AACN）システム向けの傷害予測アルゴリズムをGIDAS事故調査データベースを用い，車両と歩行者の衝突速度と年齢を回帰分析のリスク要因とする事で開発した．結果，MAISが3以上となる確率予測が救命救急の活動判断に役立つ水準で可能となった．
抄録（英）	This study developed an injury prediction algorithm for an Advanced Automated Collision Notification (AACN) system targeting pedestrian accidents in Europe. Using the GIDAS accident investigation database, the algorithm was developed by using collision speed and age of pedestrian as risk factors in regression analysis. As a result, the algorithm achieved a level of accuracy useful for emergency medical response assessments, predicting the probability of MAIS score of 3 or higher. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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