(57)【要約】【課題】イベントの発生の際に第１サーバー演算装置において車両に対応するデータを受け取り、乗員負傷重症度を推定するべく負傷重症度アルゴリズムを通じてデータを処理し、且つ、データ及び推定乗員負傷重症度をプロバイダ演算装置及び第２サーバー演算装置に送信する、推定負傷重症度の判定を改善するシステムである。【解決手段】システムは、第２サーバー演算装置から、第１サーバー演算装置において変更済みの負傷重症度アルゴリズムを受け取っており、変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、推定乗員負傷重症度をプロバイダ演算装置による乗員負傷重症度の評価を通じて判定された実際の乗員負傷重症度と比較することにより、判定されている。変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、第２サーバー演算装置による実際の乗員負傷重症度に対する推定乗員負傷重症度の比較を通じて判定されている。【選択図】図５
2020083312.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定負傷重症度の判定を改善する方法であって、
前記車両を伴うイベントの発生の際に、負傷判定システムのローカルコンポーネントから、前記負傷判定システムの第１サーバー演算装置において車両に対応するデータを受け取るステップであって、前記第１サーバー演算装置は、前記ローカルコンポーネントから離れたところにおいて配置されている、ステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置により、乗員負傷重症度を推定するべく、負傷重症度アルゴリズムを通じて前記データを処理するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置により、前記データ及び前記推定乗員負傷重症度を前記負傷判定システムのプロバイダ演算装置及び第２サーバー演算装置に送信するステップであって、前記プロバイダ演算装置及び前記第２サーバー演算装置は、前記ローカルコンポーネントから離れたところにおいて配置されている、ステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記第２サーバー演算装置から変更済みの負傷重症度アルゴリズムを受け取るステップであって、前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、前記推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較することにより、判定されている、ステップと、
を有し、
前記実際の乗員負傷重症度は、前記負傷判定システムの前記プロバイダ演算装置において判定され、且つ、前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、前記負傷サーバー判定システムの前記第２サーバー演算装置による前記実際の乗員負傷重症度に対する前記推定乗員負傷重症度の比較を通じて、判定されている、方法。
【請求項２】
前記イベントは、前記車両を伴う衝突であり、且つ、前記データは、前記衝突の時点における前記車両に関係するプライベート情報及び非プライベート情報を含む衝突データを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、前記車両上において位置決めされた少なくとも１つのセンサによって計測された前記衝突データの非プライベート情報を分析するステップを更に有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記車両上において位置決めされた前記少なくとも１つのセンサによって計測された前記非プライベート情報を分析するステップは、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記イベントの際の前記車両の速度を評価するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記イベントの際の前記車両のボディが耐えた力の衝撃を評価するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記車両内の乗員の数を判定するべく、前記イベントの際の前記車両内のそれぞれの座席の重量を評価するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記イベントの際の前記車両のエアバッグの展開を評価するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記イベントの際の前記車両のシートベルトプリテンショナの起動を評価するステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記イベントの際の前記車両のＧＰＳ場所を評価するステップと、
を有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置により、前記データを前記プロバイダ演算装置に送信するステップは、
前記プライベート情報及び前記非プライベート情報を送信するステップを有する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置により、前記データを前記第２サーバー演算装置に送信するステップは、
前記第１サーバー演算装置が、前記第２サーバー演算装置に送信される前記データから前記プライベート情報を修正するように、前記非プライベート情報のみを送信するステップを有する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記実際の乗員負傷重症度に対する前記推定乗員負傷重症度の前記比較は、
前記負傷判定システムの前記第２サーバー演算装置において、前記実際の乗員負傷重症度からの前記推定乗員負傷重症度の不一致を識別するステップを有する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において受け取られる前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、前記第１サーバー演算装置によって実行される前記乗員負傷重症度の後続の推定を結果的に更新するべく、不一致によって変更された前記負傷重症度アルゴリズムである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記負傷重症度アルゴリズムが前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムによって置換されるように、前記負傷重症度アルゴリズムを前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムによって更新するステップを更に有する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
後続の車両における後続のイベントの発生の際に、前記後続の車両のローカルコンポーネントから、前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置において、前記後続の車両に対応するデータを受け取るステップと、
前記負傷判定システムの前記第１サーバー演算装置により、乗員負傷重症度を推定するべく、前記変更済みの負傷重症度アルゴリズムを通じて前記データを処理するステップと、
を更に有する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
乗員負傷重症度を推定する負傷判定システムであって、
ローカルコンポーネントと、前記ローカルコンポーネントに通信自在に結合された、車両上において位置決めされた１つ又は複数のセンサと、を含む前記車両であって、前記１つ又は複数のセンサは、前記車両の検知されたプロパティに対応するデータを受け取っている、車両と、
前記ローカルコンポーネントが、前記車両の前記検知されたプロパティに対応する前記データを前記第１サーバー演算装置に送信するように、前記車両の前記ローカルコンポーネントに通信自在に結合された第１サーバー演算装置であって、前記第１サーバー演算装置は、前記乗員負傷重症度を推定するべく、負傷重症度アルゴルズムを通じて前記データを処理している、第１サーバー演算装置と、
前記第１サーバー演算装置が前記データ及び前記推定乗員負傷重症度を前記第２演算装置に送信するように、前記第１サーバー演算装置に通信自在に結合された第２サーバー演算装置と、
を有し、
前記第２演算装置は、不一致を識別し、且つ、結果的に前記不一致を極小化するために前記第１サーバー演算装置によって利用される前記負傷重症度アルゴリズムを調節するべく、前記推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較している、システム。
【請求項１２】
前記第１サーバー演算装置が前記データ及び前記推定乗員負傷重症度を前記プロバイダ演算装置に送信するように、前記第１サーバー演算装置に通信自在に結合されたプロバイダ演算装置を更に有し、前記プロバイダ演算装置は、前記実際の乗員負傷重症度を判定している、請求項１１に記載の負傷判定システム。
【請求項１３】
推定負傷重症度アルゴリズムを改善する演算装置であって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された際に、前記プロセッサが、
衝突イベントに対応する非プライベートデータを受け取り、
実際の負傷重症度判定に対して推定負傷重症度判定を分析し、前記推定負傷重症度判定は、サーバー演算装置によって判定され、且つ、前記実際の負傷判定は、プロバイダ演算装置によって判定され、これらのそれぞれは、前記プロセッサに通信自在に結合されており、
前記推定負傷重症度判定と前記実際の負傷重症度判定の間の不一致を判定し、
前記不一致に従って前記推定負傷重症度アルゴリズムを変更し、これにより、後続の推定負傷重症度判定を改善し、且つ、
前記変更済みの推定負傷重症度アルゴリズムを前記サーバー演算層装置に送信する、
ようにする１つ又は複数のプログラミング命令を含むコンピュータ可読媒体と、
を有する、装置。
【請求項１４】
前記衝突イベントに対応する前記非プライベートデータは、前記衝突イベントに関与した車両に沿って位置決めされた複数のセンサによって検出されている、請求項１３に記載の演算装置。
【請求項１５】
前記複数のセンサによって検出される前記非プライベートデータは、
前記イベントの際の前記車両の速度と、
前記イベントの際に前記車両のボディが耐えた力の衝撃と、
前記車両内の乗員の数を判定するための、前記イベントの際の前記車両内のそれぞれのシートの重量と、
前記イベントの際の前記車両のエアバッグの起動と、
前記イベントの際の前記車両のシートベルトプリテンショナの起動と、
前記イベントの際の前記車両のＧＰＳ場所と、
を有する、請求項１４に記載の演算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、一般に、車両特性を検知するシステム及び方法に関し、且つ、更に詳しくは、車両内の衝突負傷重症度判定システムと、衝突の際の１人又は複数の車両乗員の負傷の重症度を判定する方法と、に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の乗員は、衝突イベントの際に、負傷状態となりうる。自動車の衝突の例においては、車両の乗員が受けうる負傷は、治療を受けることが負傷を生き延びる乗員の尤度を改善するべく特に重要であるような、潜在的に生命を脅かすものとなりうる。乗員の負傷の重症度の判定は、衝突の発生からかなり後の時点まで、且つ、いくつかの例においては、乗員が近隣の治療施設（例えば、病院）に搬送される時点まで、判明しない場合がある。衝突に関与した乗員の負傷の識別の潜在的な遅延は、乗員の回復能力にとって有害となりうる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
いくつかの例においては、自動車は、車両の乗員が受けた負傷の重症度の迅速な評価のために、衝突のデータを近隣の治療施設に送信するようにプログラミングされたシステムを含んでいる場合がある。これに応答して、近隣の治療施設は、負傷の重症度に基づいて、衝突現場への救急車又はヘリコプターの派遣などの、乗員の支援に必要な処置を準備することにより、相応した方式によって応答することができる。送信された衝突データに基づいた乗員の負傷の推定判定は、しばしば、乗員の負傷の実際の重症度との関係において、近隣の治療施設における乗員の個人的な治療による後からの識別に鑑み、不正確なものとなりうる。負傷の重症度の推定の不正確さは、衝突に関与した乗員に適切な治療を提供する際に、有害となりうると共に、リソースの不適切な使用をも伴う場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態においては、推定負傷重症度の判定を改善する方法は、車両におけるイベントの発生の際に負傷判定システムのローカルコンポーネントから、負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、車両に対応するデータを受け取るステップを含む。第１サーバー演算装置は、ローカルコンポーネントから離れたところに配置されている。方法は、負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、乗員の負傷重症度を推定するべく負傷重症度アルゴリズムを通じてデータを処理するステップと、負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、データ及び推定乗員負傷重症度をプロバイダ演算装置及び負傷判定システムの第２サーバー演算装置に送信するステップと、を含む。プロバイダ演算装置及び第２サーバー演算装置は、ローカルコンポーネントから離れたところに配置されている。方法は、負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、第２サーバー演算装置から、変更済みの負傷重症度アルゴリズムを受け取るステップを更に含む。変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較することにより、判定されている。実際の乗員負傷重症度は、負傷判定システムのプロバイダ演算装置による乗員負傷重症度の評価を通じて判定されており、且つ、変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、負傷サーバー判定システムの第２サーバー演算装置による、実際の乗員負傷重症度に対する推定乗員負傷重症度の比較を通じて、判定されている。
【０００５】
別の実施形態においては、乗員負傷重症度を推定する負傷判定システムは、ローカルコンポーネントと、ローカルコンポーネントに通信自在に結合された、車両上において位置決めされた１つ又は複数のセンサと、を含む車両を含む。１つ又は複数のセンサは、車両の検知されたプロパティに対応するデータを受け取っている。システムは、ローカルコンポーネントが車両の検知されたプロパティに対応するデータを第１サーバー演算装置に送信するように、車両のローカルコンポーネントに通信自在に結合された第１サーバー演算装置を含む。第１サーバー演算装置は、乗員負傷重症度を推定するべく、負傷重症度アルゴリズムを通じてデータを処理している。システムは、第１サーバー演算装置がデータ及び推定乗員負傷重症度を第２演算装置に送信するように、第１サーバー演算装置に通信自在に結合された第２サーバー演算装置を更に含む。第２演算装置は、不一致を識別し、且つ、負傷重症度アルゴリズムを調節することによって不一致を極小化するべく、推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較している。
【０００６】
別の実施形態においては、推定負傷重症度アルゴリズムを改善する演算装置は、プロセッサと、プロセッサによって実行された際に、プロセッサが、衝突イベントに対応する非プライベートデータを受け取り、且つ、推定負傷重症度判定を実際の負傷重症度判定に対して分析する、ようにする、１つ又は複数のプログラミング命令を含むコンピュータ可読媒体と、を含む。推定負傷重症度判定は、サーバー演算装置によって判定され、且つ、実際の負傷判定は、プロバイダ演算装置によって判定されており、これらのそれぞれは、プロセッサに通信自在に結合されている。プロセッサは、推定負傷重症度判定と実際の負傷重症度判定の間の不一致を判定し、不一致に従って、推定負傷重症度アルゴリズムを変更することによって後続の推定負傷重症度判定を改善し、且つ、変更済みの推定負傷重症度アルゴリズムをサーバー演算装置に送信している。
【０００７】
本明細書において記述されている実施形態によって提供されるこれらの及び更なる特徴については、図面との関連において、以下の詳細な説明に鑑み、更に十分に理解することができよう。
【０００８】
図面において記述されている実施形態は、その特性が例示及び例証を目的としており、従って、請求項によって定義されている主題の限定を意図したものではない。例示用の実施形態についての以下の詳細な説明は、以下の図面との関連において参照された際に、理解することが可能であり、これらの図面においては、同一の構造が同一の参照符号によって示されており、図面は、以下の通りである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による負傷判定システムのコンポーネントの例示用のネットワークを概略的に描く。
【図２】本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による負傷判定システムにおいて使用される車両の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描く。
【図３】本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による負傷判定システムにおいて使用される推定サーバー演算装置の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描く。
【図４】本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による負傷判定システムにおいて使用される最適化サーバー演算装置の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描く。
【図５】本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による推定負傷重症度の判定を改善する例示用の方法のフロー図を描く。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示は、一般に、自動車の衝突に関与した乗員のリアルタイム負傷重症度推定を提供するシステム及び方法に関する。更に詳しくは、本開示は、将来の衝突における後続の負傷重症度推定を実行する際にシステム及び方法によって利用される推定公式の精度を改善するべく、推定負傷重症度データを実際の負傷重症度データと比較するシステム及び方法に関する。負傷判定システムは、衝突に関与した個人の数及びその負傷の重症度の正確な推定の通知をサービスプロバイダ（例えば、近隣の病院、クリニック、医療施設、及び／又はこれらに類似したもの）に提供するべく、特に有用である。サービスプロバイダが、近隣の衝突からの将来の患者と、その負傷の程度と、について予想することを許容するシステムを提供することにより、将来の患者がサービスプロバイダの場所に到着したらその患者を支援するべく必要とされる準備の医療要員による実行を支援することができる。負傷判定システムは、衝突に関与した車両の１人又は複数の乗員に対して適切な緊急応答サービスを更に提供している。衝突の乗員に対する負傷の重症度の推定における負傷判定システムの正確さの改善は、上述の目的の効率的な実現にとって、極めて重要である。
【００１１】
まず、図面を参照すれば、図１は、本明細書において図示及び記述されている実施形態による負傷判定システム１００のコンポーネントを有する例示用のネットワークを描いている。図１に示されているように、負傷判定システム１００は、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、モバイル通信ネットワーク、公衆電話網（ＰＳＴＮ：Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ：Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、及び／又は別のネットワークを含みうるコンピュータネットワーク１０５を利用している。コンピュータネットワーク１０５は、一般に、その演算装置及び／又はコンポーネントなどの、負傷判定システム１００の１つ又は複数のコンポーネント、システム、及び／又は装置を電子的に接続することができる。負傷判定システム１００の例示用のシステム、コンポーネント、及び／又は装置は、限定を伴うことなしに、車両１１０、プロバイダ演算装置１２０、推定サーバー演算装置１３０（例えば、第１サーバー演算装置）、緊急応答車両１４０、及び最適化サーバー演算装置１５０（例えば、第２サーバー演算装置）を含むことができる。
【００１２】
車両１１０は、一般に、本明細書において更に詳細に説明するように、１つ又は複数の車載型演算装置、特に、車両１１０上において又はその内部において位置決めされたセンサから受け取られたデータを処理するためのハードウェアを含む演算装置、を有する任意の車両であってよい。これに加えて、演算装置は、車両１００のその他のコンポーネント及び／又は車両１１０のユーザーとやり取りするためのハードウェアを含んでいてもよく、この場合に、これらの装置は、データが車両１１０からリモートサーバー（例えば、推定サーバー演算装置１３０）に送信された際に、通知を伝達するべく動作可能であってよい。図１は、わかりやすさを目的として、単一の車両１１０のみを描いているが、本開示は、これに限定されるものではないことを理解されたい。即ち、負傷判定システム１００は、負傷判定システム１００の負傷重症度推定及び改善動作可能性が複数の車両１１０のそれぞれごとに同時に実装されうるように、複数の車両１１０を含むことができる。
【００１３】
車両１１０は、本明細書において記述されている実施形態による負傷判定システム１００のコンポーネント、装置、及びサーバーに通信自在に結合されたローカルコンポーネント２００を含むシステムの例示用の一例に過ぎないことを理解されたい。即ち、本開示の範囲を逸脱することなしに、車両１１０の代わりに、その他の可動装置を監視することもできる。例えば、船舶、航空機、自律型車両システム、オートバイ、動力を有するスクーター、自転車、及び／又はこれらに類似したものなどの装置も、本明細書において記述されている負傷判定システムの一部であってよい。いくつかの実施形態においては、例えば、交通カメラ、道路センサ、及びこれらに類似したものなどの、様々なローカルインフラストラクチャシステム及び／又は装置を負傷判定システム１００に通信自在に結合することができる。
【００１４】
プロバイダ演算装置１２０は、コンピュータネットワーク１０５を介して、サービスプロバイダ（例えば、近隣の病院）と負傷判定システム１００のその他のコンポーネントの間のインターフェイスを提供している演算装置である。プロバイダ演算装置１２０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、負傷判定システムの別のコンポーネント（例えば、推定サーバー演算装置１３０）から受け取られたデータのユーザーによる分析の許容、或いは、負傷判定システム１００のその他のコンポーネント（例えば、緊急応答車両１４０及び／又は最適化サーバー演算装置１５０）に送信される情報の入力、などの、負傷判定システム１００の１つ又は複数のユーザーとやり取りする機能を実行するべく、使用することができる。従って、プロバイダ演算装置１２０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、１つ又は複数のユーザーインターフェイス機能を促進するべく、少なくとも、ディスプレイ及び／又は入力ハードウェアを含みうる。又、プロバイダ演算装置１２０は、保存された、且つ、推定サーバー演算装置１３０から受け取られた、データを補完する、更なるデータを負傷判定システム１００に入力するべく、使用することもできる。例えば、プロバイダ演算装置１２０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、ユーザーが、複数の車両（車両１１０を含む）のそれぞれ上において位置決めされた複数のセンサ２５０によって検出された衝突データを閲覧し、推定サーバー演算装置１３０によって算出された推定乗員負傷重症度を検討し、且つ、実際の乗員負傷重症度などの、補完情報を相応して提供する、ことを許容する、ソフトウェアプログラミング又はこれに類似したものを含むことができる。
【００１５】
推定サーバー演算装置１３０は、１つ又は複数の供給源（例えば、車両１１０及び／又は最適化サーバー演算装置１５０）からデータを受け取ってもよく、受け取られたデータを分析してもよく、データ（例えば、推定負傷重症度判定）を生成してもよく、データを保存してもよく、データをインデックス付けしてもよく、データをサーチしてもよく、且つ／又は、データをプロバイダ演算装置１２０及び／又は最適化サーバー演算装置１５０（或いは、これらのコンポーネント）に提供してもよい。更に詳しくは、推定サーバー演算装置１３０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、車両１１０から受け取られたデータの分析を目的として、１つ又は複数の負傷重症度推定アルゴリズムを利用することができる。
【００１６】
最適化サーバー演算装置１５０は、１つ又は複数の供給源（例えば、推定サーバー演算装置１３０及び／又はプロバイダ演算装置１２０）からデータを受け取ってもよく、受け取られデータを分析してもよく、データ（例えば、改善された負傷重症度アルゴリズム）を生成してもよく、データを保存してもよく、データをインデックス付けしてもよく、データをサーチしてもよく、且つ／又は、データをプロバイダ演算装置１２０及び／又は推定サーバー演算装置１３０（或いは、これらのコンポーネント）に提供してもよい。更に詳しくは、最適化サーバー演算装置１５０は、本明細書において更に詳細に記述されるように、推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度推定公式の改善を目的として、１つ又は複数の負傷重症度最適化アルゴリズムを利用することができる。
【００１７】
プロバイダ演算装置１２０は、パーソナルコンピュータとして描かれ、且つ、サーバー演算装置１３０、１５０は、サーバーとして描かれているが、これらは、非限定的な例であることを理解されたい。いくつかの実施形態においては、これらのコンポーネントの任意のものとして、任意のタイプの演算装置（例えば、モバイル演算装置、コンピュータ、サーバー、クラウドに基づいた装置のネットワークなど）を使用することができる。これに加えて、これらの演算装置のそれぞれは、図１においては、単一片のハードウェアとして示されているが、これも一例に過ぎない。プロバイダ演算装置１２０及びサーバー演算装置１３０、１５０のそれぞれは、複数のコンピュータ、サーバー、データベース、コンポーネント、及び／又はこれらに類似したものを表しうる。
【００１８】
更に図１を参照すれば、負傷判定システム１００の緊急応答車両１４０は、一般に、衝突などのイベントに関与した個人に支援を提供するべく使用される任意の車両であってよい。この例においては、緊急応答車両１４０は、医療的な緊急事態に応答する、且つ、治療のための医療患者の（例えば、近隣の病院などのサービスプロバイダへの）搬送に使用される、救急車である。緊急応答車両１４０及び／又は緊急応答車両内の乗員は、一般に、車両１１０を伴うイベントの発生に関する情報を受け取るべく、車載型無線機、モバイル装置、及び／又はこれらに類似したものなどの、通信装置を有することができる。例えば、緊急車両１４０は、データが負傷判定システム１００を通じてプロバイダ演算装置１２０に送信された際に、プロバイダ演算装置１２０が負傷重症度及び車両１１０内の乗員の場所の通知を提供するように、プロバイダ演算装置１２０との間における連絡状態にあってよい。図１は、わかりやすさを目的として、単一の緊急応答車両１４０のみを描いているが、本開示は、これに限定されるものではないことを理解されたい。即ち、負傷判定システム１００は、負傷判定システム１００の負傷重症度推定及び改善動作可能性が複数の緊急応答車両１４０のそれぞれごとに同時に実装されうるように、複数の緊急応答車両１４０を含むことができる。
【００１９】
緊急応答車両１４０は、イベントに関与した個人に対して支援を提供するべく使用される、且つ、本明細書において記述されている実施形態による負傷判定システム１００のその他のコンポーネント、装置、及びサーバーから情報を受け取る通信手段を含む、システムの例示用の例に過ぎないことを理解されたい。即ち、本開示の範囲を逸脱することなしに、緊急応答車両１４０の代わりに、又はこれに加えて、その他の支援用の可動装置を内蔵することもできる。例えば、警察車両、航空機（ヘリコプター及び／又は飛行機）、自律型車両システム、船舶、オートバイ、自転車、及び／又はこれらに類似したものなどの装置も、本明細書において記述されている負傷判定システムの一部であってよい。
【００２０】
図２は、負傷判定システム内において統合及び使用されうる車両１１０の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描いている。具体的には、車両１１０は、本明細書において図示及び記述されている実施形態による、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアとして実施された、本明細書において記述されている様々なプロセスを完了させるための一時的ではないコンピュータ可読媒体を有するローカルコンポーネント２００（車両コンポーネントとも呼称されうる）を含むことができる。ローカルコンポーネント２００は、一般に、車載型の車両演算システムであってよい。いくつかの実施形態においては、ローカルコンポーネント２００は、複数の車両演算システムであってよい。いくつかの実施形態においては、ローカルコンポーネント２００は、必須のハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを有する汎用コンピュータとして構成されていてもよいが、その他の実施形態においては、ローカルコンポーネント２００は、本明細書において記述されている機能を実行するべく特別に設計された特殊目的コンピュータとして構成されていてもよい。ローカルコンポーネント２００が汎用コンピュータである実施形態においては、本明細書において記述されている方法は、このようなタスクに相対的に良好に適合された外部装置（例えば、サーバー演算装置１３０、１５０）によって完了させられるように、特定のプロセッサ集約的なタスクをローカルコンポーネント２００から離れるように移動させることにより、ローカルコンポーネント２００の機能を改善するためのメカニズムを提供している。
【００２１】
ローカルコンポーネント２００は、例えば、処理装置２０５、Ｉ／Ｏ装置２１０、ネットワークインターフェイスハードウェア２１５、データストレージ装置２００、一時的ではないメモリコンポーネント２３０、及び／又は１つ又は複数のセンサ２５０を含むことができる。バス又はこれに類似したものなどのローカルインターフェイス２０２が様々なコンポーネントを相互接続することができる。コンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの、処理装置２０５は、プログラムを実行するべく、計算及び論理演算を実行する、ローカルコンポーネント２００の中央処理ユニットであってよい。処理装置２０５は、単独で、或いは、その他のコンポーネントとの関連において、例示用の処理装置であり、演算装置であり、プロセッサであり、又はこれらの組合せである。処理装置２０５は、命令を（データストレージ装置２２０及び／又は一時的ではないメモリコンポーネント２３０などから）受信し、且つ、実行するように、構成された任意の処理コンポーネントを含むことができる。
【００２２】
一時的ではないメモリコンポーネント２３０は、揮発性及び／又は不揮発性のコンピュータ可読媒体として構成されていてもよく、且つ、従って、ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、及び／又はその他のタイプのランダムアクセスメモリを含む）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、レジスタ、コンパクトディスク（ＣＤ：Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、及び／又はその他のタイプのストレージコンポーネントを含むことができる。一時的ではないメモリコンポーネント２３０は、処理装置２０５によって実行された際に、処理装置２０５が、衝突イベントの発生を検出した際に、衝突データを記録し、且つ、サーバー演算装置に送信することとの関係において、本明細書において記述されている特定のプロセスなどの、様々なプロセスを完了させるようにする、１つ又は複数のプログラミング命令をその上部において含むことができる。図２を更に参照すれば、一時的ではないメモリコンポーネント２３０上において保存されているプログラミング命令は、複数のソフトウェアロジックモジュールとして実施されてもよく、この場合に、それぞれのロジックモジュールは、１つ又は複数のタスクを完了させるためのプログラミング命令を提供している。
【００２３】
いくつかの実施形態においては、一時的ではないメモリコンポーネント２３０上において含まれているプログラム命令は、複数のソフトウェアモジュールとして実施されてもよく、この場合に、それぞれのモジュールは、１つ又は複数のタスクを完了させるためのプログラミング命令を提供している。例えば、図２は、本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による例示用のロジックコンポーネントを含む一時的ではないメモリコンポーネント２３０を概略的に描いている。図２に示されているように、一時的ではないメモリコンポーネント２３０は、例えば、動作ロジック２３２及び／又はデータ収集ロジック２３４（これらのそれぞれは、一例として、コンピュータプログラム、ファームウェア、又はハードウェアとして実施されうる）などの、様々な処理ロジックを保存するように、構成することができる。動作ロジック２３２は、オペレーティングシステム及び／又はローカルコンポーネント２００のコンポーネントを管理するためのその他のソフトウェアを含みうる。データ収集ロジック２３４は、本明細書において更に詳細に記述されているように、負傷判定システムの１つ又は複数の供給源（例えば、１つ又は複数のセンサ２５０及び／又はこれに類似したもの）からデータを収集し、データを変換し、データを送信し、且つ／又は、データを分析するための１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。
【００２４】
ネットワークインターフェイスハードウェア２１５は、モデム、ＬＡＮポート、無線フィデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）カード、ＷｉＭａｘカード、モバイル通信ハードウェア、及び／又はその他のネットワーク及び／又は装置と通信するためのその他のハードウェアなどの、任意の有線又は無線ネットワーク接続ハードウェアを含むことができる。例えば、ネットワークインターフェイスハードウェア２１５は、車両１１０と、（限定を伴うことなしに）推定サーバー演算装置１３０を含む、図１に描かれているコンピュータネットワーク１０５のその他のコンポーネントの間の通信リンクを提供することができる。
【００２５】
更に図２を参照すれば、ローカルコンポーネント２００のネットワークインターフェイスハードウェア２１５は、本明細書において更に詳細に記述されているように、車両１１０を伴う衝突の発生に応答して、車両１１０に関係するプライベート及び非プライベート情報を含む衝突データを送信するべく、動作可能である。この例においては、ローカルコンポーネント２００の処理装置２０５は、ネットワークインターフェイスハードウェア２１５を介した推定サーバー演算装置１３０への衝突データの送信を実行している。
【００２６】
一般に、ストレージ媒体であってよい、データストレージ装置２２０は、受信及び／又は生成された、データを保存するための１つ又は複数のデータリポジトリを含むことができる。データストレージ装置２２０は、限定を伴うことなしに、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、メモリ、着脱自在のストレージ、及び／又はこれらに類似したものを含む、任意の物理的ストレージ媒体であってよい。データストレージ装置２２０は、ローカル装置として描かれているが、データストレージ装置２２０は、例えば、サーバー演算装置又はこれに類似したもの（例えば、サーバー演算装置１３０、１５０）などの、リモートストレージ装置であってよいことを理解されたい。
【００２７】
図２は、本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態によるローカルコンポーネント２００のストレージ装置（例えば、データストレージ装置２２０）内において含まれている様々なタイプのデータのブロック図を更に概略的に描いている。例えば、データストレージ装置２２０は、例えば、車両１１０の１つ又は／複数のセンサ２５０から受け取られたデータ、車両１１０のユーザーによって手動入力されたデータ、及び／又はこれらに類似したもの、を含みうるセンサデータ２２２を含むことができる。その他の実施形態においては、ローカルコンポーネント２００のデータストレージ装置２２０は、本明細書において図示及び記述されてはいない更なるデータを含むことができることを理解されたい。Ｉ／Ｏハードウェア２１０は、ローカルインターフェイス２０２と車両１１０の１つ又は複数のその他のコンポーネントの間において情報を伝達することができる。例えば、Ｉ／Ｏハードウェア２１０は、ローカルコンポーネント２００と、携帯電話システム、インフォテインメントシステム、及び／又はこれらに類似したものなどの、その他のコンポーネントの間のインターフェイスとして機能することができる。いくつかの実施形態においては、Ｉ／Ｏハードウェア２１０は、例えば、衝突イベントが発生したことを確認した車両１１０のユーザーからの入力などの、その他の監視コンポーネントを介してユーザーから受け取られた１つ又は複数の入力に基づいて、車両１１０のその他のコンポーネントに１つ又は複数のコマンドを送信するべく、利用することができる。
【００２８】
１つ又は複数のセンサ２５０は、例えば、衝突などの、車両１１０を伴うイベントの発生の際に、特定の車両コンポーネントの特性、特に、車両１１０の検知対象プロパティ、を検知するための様々なハードウェアコンポーネントを含むことができる。例示用の一例としてのみ、車両１１０は、速度センサ、加速／減速センサ、フォース／衝撃センサ、１つ又は複数の圧力センサ、シートベルトプリテンショナセンサ、及び／又はＧＰＳ場所センサなどの、複数のセンサ２５０を含みうる。この例においては、複数のセンサ２５０は、車両１００を伴うイベント（例えば、衝突）の発生に応答してデータを検出、計測、及び記録するように、プログラミングされていてもよく、且つ、動作可能であってもよい。この例においては、ローカルコンポーネント２００の処理装置２０５は、車両１１０を伴う衝突の発生を識別した際に複数のセンサ２５０の起動を開始するべく、動作可能である。
【００２９】
この例においては、速度センサ２５２は、衝突の発生の直前及び／又は最中の車両１１０の速度を計測及び記録するべく、動作可能である。加速センサ２５４は、衝突の発生の直前の且つ／又は最中の車両１１０の加速のレートを計測及び記録するべく、動作可能である。これに加えて、加速センサ２５４は、衝突の直後の且つ／又はその最中の車両１１０の減速のレートを計測及び記録するべく、更に動作可能である。フォース／衝撃センサ２５６は、衝突の時点における車両１１０のボディに対する衝撃力（即ち、加速又は重力の結果としてボディに作用する力）の量を計測及び記録するべく、動作可能である。更には、圧力センサ２５８は、衝突の発生の際に車両１１０内において着座している乗員の体重を識別するべく、動作可能である。車両１１０は、複数の圧力センサ２５８を含んでいてもよく、且つ、具体的には、車両１１０内のそれぞれの個々の座席において圧力センサ２５８を含んでいてもよいことを理解されたい。この例においては、それぞれの圧力センサ２５８は、車両１１０が衝突に関与した際に、乗員が、車両１１０内の、圧力センサ２５８が配置されている個々の座席において着座していたかどうかを検出及び識別するべく、動作可能である。これに加えて、圧力センサ２５８は、圧力センサ２５８が配置されている、車両１１０の個々の座席内において着座していた乗員の体重を計測するべく、動作可能でありうる。この例においては、圧力センサ２５８によって計測される乗員の体重は、（例えば、処理装置２０５及び／又は推定サーバー演算装置１３０などにより）、処理されてもよく、且つ、車両１１０内の個々の座席において着座していた乗員の推定年齢及び／又は性別に対して相関されてもよい。
【００３０】
例示用の一例としてのみ、車両１１０のデータ収集ロジック２３４は、処理装置２０５によって実行された際に、約５５キログラム（即ち、１２０ポンド）以下の計測された体重を十分に成長した女性の乗員及び／又は十代の子供の乗員に相関させる、且つ、約７７キログラム（即ち、１７０ポンド）以上の計測された体重を十分に成長した男性の乗員に相関させる、プログラミング命令を含むことができる。例えば、圧力センサ２５８は、データ収集ロジック２３４が、その上部に着座した乗員の識別情報を成人女性又は十代の子供のものとして相関させるように、車両１１０内の特定の座席において、約５０キログラムの計測された体重を検出しうる。データ収集ロジック２３４は、乗員の識別情報を更に判定するべく、複数のセンサ２５０及び／又は車両１１０のその他のコンポーネントによって検出されたその他のデータを更に分析することができる。例えば、乗員の識別情報（即ち、年齢、性別、及びこれらに類似したもの）を正確に判定するべく、車両１１０のキャビン内において位置決めされた画像センサによって収集されたデータ、車両１１０のキャビン内において位置決めされたマイクロフォンに通信自在に結合された音声認識ソフトウェアによって処理されたデータ、車両１１０のローカルコンポーネント２００においてユーザー入力によって受け取られたデータ、及び／又はこれらに類似したものが、計測された体重データとの関連において、データ収集ロジック２３４により、更に分析されてもよい。
【００３１】
乗員の識別情報を判定することにより、推定サーバー演算装置１３０は、車両１１０からデータを受け取った際に、衝突イベントの衝突特性との関係において、乗員の負傷重症度を正確に推定することができる。例えば、推定サーバー演算装置１３０は、十代の子供の乗員との関係における成人乗員の身体の発達の間の不一致に起因して、フォースセンサ２５６によって検出される、車両１１０に印加された計測された力に基づいた成人女性の乗員の負傷重症度が、同一の衝突に関与した、且つ、類似の力の量を経験した、十代の子供の乗員に対する負傷重症度よりも軽度であると判定することができる。換言すれば、乗員の年齢及び／又は性別に関係するデータは、衝突イベントから生成されたエネルギー（即ち、衝撃力）を安全に吸収するための乗員の身体の発達及び能力を通知している。従って、車両１１０及び衝突イベントに関係するその他の検知された特性（例えば、速度、加速度、力の衝撃、及びこれらに類似したもの）の文脈において、乗員の年齢及び性別の識別は、乗員の負傷重症度の推定に対して影響を及ぼしうる。データ収集ロジック２３４及び／又は推定サーバー演算装置１３０は、上述のもの以外の様々なその他の体重相関パラメータによってプログラミングされうることを理解されたい。
【００３２】
これに加えて、シートベルトプリテンショナセンサ２５９は、車両１１０内の個々のシートベルトのシートベルトプリテンショナが、衝突の発生の際に起動されたかどうかを検知するべく、動作可能である。この例においては、シートベルトプリテンショナセンサ２５９は、車両１１０が衝突に関与し、且つ、特定の座席のシートベルトプリテンショナセンサ２５９が起動状態となった際に、乗員が、車両１１０内の、シートベルトプリテンショナが配置されている個々の座席において着座していたかどうかを検出及び識別するべく、動作可能である。その他の実施形態においては、シートベルトプリテンショナセンサ２５９は、衝突の発生の際にシートベルトが引っ張られた力を検出するべく、動作可能である。この例においては、車両１１０の座席内において乗員を堅固に維持するべく乗員が保持された強度は、衝突の際に車両１１０に対して印加された衝撃／力を通知しうる。
【００３３】
これ以外の点においては、複数のセンサ２５０は、本開示によって限定されてはおらず、従って、車両１１０は、その内部において、更に多くの又は少ない数のセンサ２５０を含むことができることを理解されたい。例えば、複数のセンサ２５０は、電気センサ、温度センサ、及びこれらに類似したものを更に含みうる。複数のセンサ２５０によって検知されうる例示用の特性は、限定を伴うことなしに、電流、電圧、抵抗値、温度、及びこれらに類似したものを含む。複数のセンサ２５０のそれぞれは、計測対象である、車両１１０の１つ又は複数の特徴又は装置上において位置決めされてもよく、これと統合されてもよく、これに従って位置決めされてもよく、或いは、これに隣接状態において位置決めされてもよい。１つ又は複数のセンサ２５０は、本明細書において更に詳細に記述されるように、一般に、衝突の際に車両１１０の１つ又は複数の特性又はプロパティを検知し、且つ、乗員負傷重症度を推定するために使用されるべく１つ又は複数の検知された特性に対応する衝突データを負傷判定システムの別のコンポーネントに送信するように、構成することができる。例えば、車両１１０の１つ又は複数のセンサ２５０によって検知された１つ又は複数の特性又はプロパティは、車両１１０のエアバッグが展開されたかどうか、車両１１０のシートベルトのバックルが衝突イベントにおいて起動されたかどうか、並びに、これらに類似したものを検知するステップを含むことができる。
【００３４】
図２に示されている車両１１０のローカルコンポーネント２００のコンポーネントは、例示を目的としたものに過ぎず、且つ、本開示の範囲を限定することを意図したものではないことを理解されたい。更に詳しくは、図２のコンポーネントは、車両１１０のローカルコンポーネント２００内において存在するものとして示されているが、これは、非限定的な例である。いくつかの実施形態においては、コンポーネントのうちの１つ又は複数は、ローカルコンポーネント２００及び／又は車両１１０の外部に存在しうる。
【００３５】
図３は、本明細書において更に詳細に記述されているように、負傷重症度アルゴリズムを実行することにより、車両１１０のローカルコンポーネント２００から衝突データを受け取り、衝突データを分析し、且つ、車両１１０内において着座している乗員のそれぞれごとに負傷重症度を推定する際に使用されうる推定サーバー演算装置１３０の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描いている。この例においては、推定サーバー演算装置１３０は、車両１１０のローカルコンポーネント２００との関係において離れたところに配置されていることを理解されたい。
【００３６】
推定サーバー演算装置１３０は、本明細書において図示及び記述されている実施形態に従って、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアとして実施された、本明細書において記述されている様々なプロセスを完了させるための一時的ではないコンピュータ可読媒体を含むことができる。いくつかの実施形態においては、推定サーバー演算装置１３０は、必須のハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを有する汎用コンピュータとして構成されていてもよいが、その他の実施形態においては、推定サーバー演算装置１３０は、本明細書において記述されている機能を実行するべく特別に設計された特殊目的コンピュータとして構成されていてもよい。推定サーバー演算装置１３０が汎用コンピュータである実施形態においては、本明細書において記述されている方法は、衝突に関与した車両１１０内の乗員の負傷重症度を推定するプロセスを加速させるように、且つ、推定サーバー演算装置１３０が不必要な演算タスクを完了させることを回避するように、特定の相対的にプロセッサ集約性の低いタスクに相対的に良好に適合されうる外部装置又はサーバー（例えば、図４の第２サーバー演算装置）によって完了させられるように、このようなタスクを推定サーバー演算装置１３０から離れるように移動させることにより、推定サーバー演算装置１３０の機能を改善するためのメカニズムを提供している。
【００３７】
更に図３を参照すれば、推定サーバー演算装置１３０は、処理装置３０５、Ｉ／Ｏハードウェア３１０、ネットワークインターフェイスハードウェア３１５、データストレージ装置３２０、及び一時的ではないメモリコンポーネント３３０を含むことができる。バス又はこれに類似したものなどの、ローカルインターフェイス３００が、様々なコンポーネントを相互接続することができる。コンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）などの、処理装置３０５は、プログラムを実行するべく計算及び論理動作を実行する推定サーバー演算装置１３０の中央処理ユニットであってよい。処理装置３０５は、単独で、或いは、その他のコンポーネントとの関連において、例示用の処理装置、演算装置、プロセッサ、又はこれらの組合せである。処理装置３０５は、命令を（データストレージ装置３２０及び／又は一時的ではないメモリコンポーネント３３０などから）受け取り且つ実行するように構成された任意の処理コンポーネントを含むことができる。
【００３８】
メモリコンポーネント３３０は、揮発性及び／又は不揮発性のコンピュータ可読媒体として構成されていてもよく、且つ、従って、ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、及び／又はその他のタイプのランダムアクセスメモリを含む）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、レジスタ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、及び／又はその他のタイプのストレージコンポーネントを含むことができる。メモリコンポーネント３３０は、処理装置３０５によって実行された際に、処理装置３０５が、例えば、図５との関係において本明細書において記述されている特定のプロセスなどの、様々なプロセスを完了させるようにする１つ又は複数のプログラミング命令をその上部において含むことができる。メモリコンポーネント３３０上において保存されているプログラミング命令は、複数のソフトウェアロジックモジュールとして実施されてもよく、この場合に、それぞれのロジックモジュールは、以下において更に詳細に記述されているように、１つ又は複数のタスクを完了させるためのプログラミング命令を提供している。
【００３９】
ネットワークインターフェイスハードウェア３１５は、モデム、ＬＡＮポート、無線フィデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）カード、ＷｉＭａｘカード、モバイル通信ハードウェア、及び／又はその他のネットワーク及び／又は装置と通信するためのその他のハードウェアなどの、任意の有線又は無線ネットワーク接続ハードウェアを含むことができる。例えば、ネットワークインターフェイスハードウェア３１５は、推定サーバー演算装置１３０と、（限定を伴うことなしに）車両１１０、プロバイダ演算装置１２０、最適化サーバー演算装置１５０、及び／又はこれらに類似したものを含む、図１に描かれているコンピュータネットワーク１０５のその他のコンポーネントの間の通信リンクを提供することができる。
【００４０】
更に図３を参照すれば、一般に、ストレージ媒体であってよい、データストレージ装置３２０は、受信及び／又は生成されたデータを保存するべく、１つ又は複数のデータリポジトリを含むことができる。データストレージ装置３２０は、限定を伴うことなしに、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、メモリ、着脱自在のストレージ、及び／又はこれらに類似したものを含む、任意の物理的ストレージ媒体であってよい。データストレージ装置３２０は、ローカル装置として描かれているが、データストレージ装置３２０は、例えば、別のサーバー演算装置又はこれに類似したものの上部のものなどの、リモートストレージ装置であってもよいことを理解されたい。例示用のデータは、データストレージ装置３２０内において含まれていてもよい。
【００４１】
データストレージ装置３２０は、例えば、車両によって送信されたプライベートデータ３２２、車両によって送信された非プライベートデータ３２２、及び／又は負傷重症度推定データ３２６を含むことができる。車両によって送信されたプライベートデータ３２２は、例えば、衝突の発生の際の車両１１０及び／又はその内部において着座していた１人又は複数の乗員に関係する、プライベートな、識別可能な情報に関係する、車両１１０（図１）及び／又はそのコンポーネント（例えば、ローカルコンポーネント２００）から受け取られたデータを含むことができる。車両によって送信されたプライベートデータ３２２の少なくとも一部分は、車両１１０上に配置されたセンサ２５０（図２）のうちの少なくとも１つ又は複数によって識別されうることを理解されたい。例示用の一例としてのみ、このような車両によって送信されるプライベートデータ３２２は、衝突に関与した車両１１０の車両識別番号（ＶＩＮ：Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｕｍｂｅｒ）、（車両１１０内に含まれているＧＰＳ場所センサによって検出された）衝突イベントの時点における車両１１０のＧＰＳ場所、（車両１１０内に含まれている１つ又は複数の圧力センサ２５８によって検出された）衝突の時点において車両１１０内において着座していた１人又は複数の乗員の年齢、性別、及び／又は重量、車両１１０の所有者及び／又は乗員に属する識別情報、及び／又はこれらに類似したものを含むことができる。本明細書において記述されているものよりも多くの又は少ない数の、車両によって送信されたプライベートデータ３２２が、車両１１０から推定サーバー演算装置１３０に送信されうることを理解されたい。
【００４２】
車両によって送信された非プライベートデータ３２４は、例えば、衝突の発生の際の車両１１０及び／又はその内部において着座していた１人又は複数の乗員に関係する非プライベートな、識別不能な、情報に関係する、車両１１０（図１）及び／又はそのコンポーネント（例えば、ローカルコンポーネント２００）から受け取られたデータを含むことができる。車両によって送信された非プライベートデータ３２４の少なくとも一部分は、車両１１０上において配置されたセンサ２５０の少なくとも１つ又は複数によって識別されうることを理解されたい。例示用の一例としてのみ、このような車両によって送信される非プライベートデータ３２４は、（車両１１０上において配置されている速度センサ２５２によって検出された）衝突の発生の際の車両１１０の速度、（車両１１０上において配置されている加速度センサ２５４によって検出された）衝突の発生の前の且つ／又はその後の車両１１０の加速／減速、（車両１１０上において配置されているフォース／衝撃センサ２５６によって検出された）衝突の発生の際に車両１１０のボディに加わった且つ／又はこれが耐えた力の量、（車両１１０内において含まれている１つ又は複数の圧力センサ２５８によって検出された）衝突の時点において車両１１０内において着座していた乗員の数、（車両１１０上において配置されている１つ又は複数のシートベルトセンサによって検出された）衝突の発生の際の車両１１０内の１つ又は複数のシートベルトセンサの起動を含むことができる。本明細書において記述されているものよりも多くの又は少ない数の、車両によって送信された非プライベートデータ３２４が、車両１１０から推定サーバー演算装置１３０に送信されうることを理解されたい。
【００４３】
負傷判定システム１００などの、事故報告サービスシステムによって利用される負傷重症度アルゴリズムの最適化を実行するべく、衝突イベントに関係する非プライベートデータからプライベートデータを分離することが必要であることを更に理解されたい。具体的には、衝突イベントに関与した個人のプライバシー（医療情報を含む）を保護するべく、事故報告サービスシステムは、事故報告を生成する際に、衝突に関与した被害者のプライベートデータにアクセスしてはならない場合がある。従って、衝突に関与した乗員の負傷重症度を推定するべく、負傷判定システム１００によって使用される負傷重症度アルゴリズムの分析及び改善は、推定サーバー演算装置１３０又はプロバイダ演算装置１２０においては、不可能であり、その理由は、負傷判定システム１００のこれらの装置１２０、１３０が、いずれも、衝突イベントに関係するプライベートデータを受け取っているからである。従って、本明細書において更に詳細に記述されているように、（推定サーバー演算装置１３０によって利用される）負傷重症度アルゴリズムの最適化は、衝突に関与した乗員のプライバシーデータを受け取ってはいない第３の装置（例えば、最適化サーバー演算装置１５０）における、推定負傷重症度データと実際の負傷重症度データの比較を必要としている。
【００４４】
負傷重症度推定データ３２６は、推定サーバー演算装置１３０が、車両１１０から受け取られた、車両によって送信されたプライベートデータ３２２及び車両によって送信された非プライベートデータ３２４を分析した結果として生成されるデータであってよい。具体的には、負傷重症度推定データ３２６は、衝突の発生の際に車両１１０内において含まれていた乗員のそれぞれごとの負傷重症度の推定の結果として生成されるデータである。負傷重症度推定データ３２６は、車両１１０から受け取られた、車両によって送信されたデータ３２２、３２４を考慮しつつ、処理装置３０５が負傷重症度推定ロジック３３６を実行するのに基づいて生成されている。本明細書において更に詳細に記述されているように、推定サーバー演算装置１３０は、負傷重症度推定データ３２６を生成する際に、車両１１０の衝突に関与したそれぞれの乗員ごとに、負傷重症度推定データ３２６を少なくともプロバイダ演算装置１２０及び最適化サーバー演算装置１５０に対して送信するべく、動作可能である。
【００４５】
更に図３を参照すれば、Ｉ／Ｏハードウェア３１０は、ローカルインターフェイス３００と推定サーバー演算装置１３０の１つ又は複数のその他のコンポーネントの間において情報を伝達することができる。いくつかの実施形態においては、Ｉ／Ｏハードウェア３１０は、車両１００のローカルコンポーネント２００及び／又は最適化サーバー演算装置１５０から受け取られたデータに基づいて、１つ又は複数のコマンドを推定サーバー演算装置１３０のその他のコンポーネントに送信するように利用することができる。
【００４６】
いくつかの実施形態においては、メモリコンポーネント３３０上において含まれているプログラム命令は、複数のソフトウェアモジュールとして実施されていてもよく、この場合に、それぞれのモジュールは、１つ又は複数のタスクを完了させるためのプログラミング命令を提供している。例えば、図３は、本明細書において図示及び記述されている１つ又は複数の実施形態による例示用のロジックコンポーネントを含むメモリコンポーネント３３０を概略的に描いている。メモリコンポーネント３３０は、例えば、動作ロジック３３２、機械学習ロジック３３４、及び／又は負傷重症度推定ロジック３３６などの様々な処理ロジックを保存するように構成することができる（これらのそれぞれは、一例として、コンピュータプログラム、ファームウェア、又はハードウェアとして実施することができる）。動作ロジック３３２は、オペレーティングシステム及び／又は推定サーバー演算装置１３０のコンポーネントを管理するその他のソフトウェアを含むことができる。
【００４７】
機械学習ロジック３３４は、本明細書において更に詳細に記述されているように、車両１１０からデータを取得し、データ（即ち、衝突データ）を分析し、且つ、プロバイダ演算装置１２０及び／又は最適化サーバー演算装置１５０に提供するべくデータからの情報を判定する、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。例として、機械学習ロジック３３４は、１つ又は複数のセンサ２５０によって記録された衝突データを分析し、且つ、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、線形判別分析、分類及び回帰ツリー、単純ベイズ、Ｋ近傍（ＫＮＮ：Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）、学習ベクトル量子化、サポートベクトルマシン、バギング及びランダムフォレスト、ブースティング及びアダブースト、及びこれらに類似したものなどの、現在既知の、或いは、後から開発される、機械学習アルゴリズムを使用した分析から様々な情報を判定するソフトウェアモジュールを含む。機械学習ロジック３３４によって判定されうる例示用の情報は、限定を伴うことなしに、衝突の時点における車両１１０内の乗員の合計数、乗員の個々の年齢及び／又は性別、プライベート及び非プライベート情報としての衝突データの分類、及びこれらに類似したものを含む。或いは、この代わりに、その他の実施形態においては、衝突データの分析は、車両１１０のデータ収集ロジック２３４の１つ又は複数のソフトウェアモジュールによって実行されうることを理解されたい。
【００４８】
負傷重症度ロジック３３６（負傷重症度アルゴリズム及び／又は公式とも呼称される）は、本明細書において更に詳細に記述されているように、車両１１０（及び／又はローカルコンポーネント２００）から受け取られたデータを処理する、且つ、更なる処理のために処理済みのデータを（例えば、プライベート情報、非プライベート情報、及び推定負傷重症度判定の形態において）プロバイダ演算装置１２０及び最適化サーバー演算装置１５０に送信する、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。例えば、負傷重症度推定ロジック３３６の１つ又は複数のソフトウェアモジュールは、乗員の身体の発達との関係において乗員の身体が受けた衝撃力を相関させることにより、乗員に対する負傷の重症度を推定する数式を含むことができる。例示用の一例としてのみ、負傷重症度推定ロジック３３６内において実装される公式は、限定を伴うことなしに、（圧力センサ２５８によって計測された）乗員の質量（例えば、体重）、（速度センサ２５２によって計測された）衝突の時点における車両１１０の速度、及び（加速／減速センサ２５４による車両の減速の計測から判定された）衝突イベントの発生の後の車両１１０の経過停止距離などのパラメータを含むことができる。この例においては、負傷重症度推定ロジック３３６は、例えば、乗員の身体が耐えた衝撃力「Ｆ」を判定するべく、Ｆ＝−（ＭＶ２）／２Ｄ）などの、公式を適用してもよく、この場合に、「Ｍ」は、乗員の質量に対応し、「Ｖ」は、車両１１０の移動速度に対応し、且つ、「Ｄ」は、車両１１０の経過停止距離に対応している。この例においては、負傷重症度推定ロジック３３６は、衝突特性（即ち、乗員の身体が耐えた力）及び乗員の個人的特性（即ち、力に耐えた乗員の年齢及び／又は性別）の識別に基づいて乗員に対する負傷の重症度を判定している。
【００４９】
負傷重症度推定ロジック３３６は、乗員が受けた衝撃力を判定するべく、且つ／又は、乗員の負傷重症度を推定するべく、本明細書において記述及び図示されているもの以外の様々なその他の公式を実装しうることを理解されたい。図３に示されているコンポーネントは、例示を目的としたものに過ぎず、且つ、本開示の範囲を限定することを意図したものではないことを更に理解されたい。更に詳しくは、図３のコンポーネントは、推定サーバー演算装置１３０内において存在するものとして示されているが、これは、非限定的な例である。いくつかの実施形態においては、コンポーネントの１つ又は複数は、推定サーバー演算装置１３０の外部に存在していてもよい。
【００５０】
図４は、本明細書において更に詳細に記述されているように、負傷重症度変更アルゴリズムを実行することにより、推定サーバー演算装置１３０及びプロバイダ演算装置１２０から衝突データを受け取る、推定サーバー演算装置１３０から１つ又は複数の推定負傷重症度判定（即ち、車両１１０内のそれぞれの乗員の負傷重症度推定データ３２６）を受け取る、プロバイダ演算装置１２０から１つ又は複数の実際の負傷重症度判定（即ち、実際の負傷重症度データ４２２）を受け取る、集合的データを分析する、且つ、車両１１０内の着座した占有者のそれぞれごとに推定負傷重症度と実際の負傷重症度の間の不一致（即ち、不正確性）を識別する、際に使用されうる最適化サーバー演算装置１５０の例示用のハードウェアコンポーネントを概略的に描いている。この例においては、最適化サーバー演算装置１５０は、車両１１０のローカルコンポーネント２００及び推定サーバー演算装置１３０との関係において離れたところに配置されていることを理解されたい。この例の最適化サーバー演算装置１５０は、本明細書において明示的に記述されている相違点を除いて、上述の推定サーバー演算装置１３０に実質的に類似していることを更に理解されたい。
【００５１】
具体的には、最適化サーバー演算装置１５０は、推定サーバー演算装置１３０の同一のコンポーネントに実質的に類似するように、構成された、且つ、動作可能である、ローカルインターフェイス４００、処理装置４０５、Ｉ／Ｏハードウェア４１０、ネットワークインターフェイスハードウェア４１５、データストレージ装置４２０、及びメモリコンポーネント４３０を含む。但し、最適化サーバー演算装置１５０のデータストレージ装置４２０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、例えば、推定サーバー演算装置１３０から受け取られた、車両によって送信された非プライベートデータ３２４及び負傷重症度推定データ３２６に加えて、プロバイダ演算装置１２０から受け取られた実際の負傷重症度データ４２２をも含む。最適化サーバー演算装置１５０のデータストレージ装置４２０は、最適化サーバー演算装置１５０が、車両によって送信されたプライベートデータを含んではいない、という点において、推定サーバー演算装置１３０のデータストレージ装置３２０とは異なっていることを理解されたい。従って、推定サーバー演算装置１３０とは異なり、最適化サーバー演算装置１５０は、車両１１０から送信された、車両によって送信されたプライベートデータ３２２を受け取ってはいない。
【００５２】
更に図４を参照すれば、最適化サーバー演算装置１５０のメモリコンポーネント４３０は、例えば、動作ロジック４３２、機械学習ロジック４３４、及び／又は負傷重症度変更公式４３６などの、様々な処理ロジックを保存するように構成することができる（これらのそれぞれは、一例として、コンピュータプログラム、ファームウェア、又はハードウェアとして実施することができる）。動作ロジック４３２は、オペレーティングシステム及び／又は最適化サーバー演算装置１５０のコンポーネントを管理するその他のソフトウェアを含むことができる。機械学習ロジック４３４は、本明細書において更に詳細に記述されているように、車両１１０及び／又は衝突イベントの時点においてその内部に着座していた乗員に関係するデータを取得する、集合的データを分析する、且つ、推定サーバー演算装置１３０に提供するべくデータから情報を判定する、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。具体的には、推定サーバー演算装置１３０（図３）の機械学習ロジック３３４とは異なり、最適化サーバー演算装置１５０の機械学習ロジック４３４は、車両１１０及び／又はその内部において着座していた乗員に関係する、車両によって送信されたプライベートデータ３２２を除いて、車両によって送信された非プライベートデータ３２４のみを取得している。これに加えて、機械学習ロジック４３４は、推定サーバー演算装置１３０によって生成された負傷重症度推定データ３２６及びプロバイダ演算装置１２０によって生成された実際の負傷重症度データ４２２を取得している。
【００５３】
例として、機械学習ロジック４３４は、前記分析から様々な情報を判定するべく、装置１２０、１３０によって生成された非プライベート衝突データ（例えば、車両によって送信された非プライベートデータ３２４、推定負傷重症度データ３２６、実際の負傷重症度データ４２２、及びこれらに類似したもの）を分析する１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含む。例えば、最適化サーバー演算装置１５０の機械学習ロジック４３４は、車両によって送信された非プライベートデータ３２４及びプロバイダ演算装置１２０によって生成された実際の負傷重症度データ５２２に少なくとも基づいて、推定サーバー演算装置１３０によって生成された推定負傷重症度データ３２６の間の差を判定するべく、動作可能である。負傷重症度変更公式４３６（変更済みの負傷重症度アルゴリズムとも呼称される）は、それぞれ、推定サーバー演算装置１３０及びプロバイダ演算装置１２０から受け取られた、推定負傷重症度データ３２６と実際の負傷重症度データ５２２の間の差を処理し、且つ、前記差を極小化するべく推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度推定ロジック３３６を変更する、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含むことができる。最適化サーバー演算装置１５０の動作ロジック４３２は、本明細書において更に詳細に記述されているように、将来の使用のために（例えば、変更済みの負傷重症度アルゴリズムの形態における）処理済みのデータを推定サーバー演算装置１３０に送信するソフトウェアを更に含むことができる。
【００５４】
上述のように、図２〜図４との関係において記述されている負傷判定システム１００の様々なコンポーネントは、１つ又は複数のプロセスを実行し、且つ／又は、適切な応答動作がプロバイダ演算装置１２０及び／又は緊急応答車両１４０によって実施されうるように、車両１１０の１つ又は複数のセンサ２５０から衝突データを受け取り、衝突データを処理し、且つ、処理済みの衝突データから、車両１１０内の乗員のそれぞれごとに、推定負傷重症度を判定する、機能を提供するべく、利用することができる。負傷判定システム１００の様々なコンポーネントは、１つ又は複数のプロセスを実行するべく、且つ／又は、推定負傷重症度アルゴリズムを変更することにより、推定負傷重症度判定、並びに、特に、推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度公式、の精度を改善する機能を提供するべく、更に使用することができる。図５との関係において、様々なプロセスの例示用の一例について説明する。
【００５５】
図１〜図４をも参照すれば、図５は、結果的に負傷判定システム１００による推定負傷重症度判定を改善するべく、複数の装置によって負傷重症度アルゴリズムを変更する例示用の一方法５００のフロー図を概略的に描いている。まずは、車両１１０が、この例においては、衝突、などのイベントに関与しており、その結果、車両１１０上において配置されている１つ又は複数のセンサ２５０が、衝突イベントに関係するデータを記録している。具体的には、ローカルコンポーネント２００の処理装置２０５が、衝突イベントの発生の検出に応答して、車両１１０のセンサ２５０によって検出されたデータを保存するべく、一時的ではないメモリコンポーネント２３０内において保存されているデータ収集ロジック２３４を実行している。相応して、１つ又は複数のセンサ２５０が、更に詳細に上述されているように、速度、加速、減速、衝撃、エアバッグの展開、シートベルトの係合、及びこれらに類似したものなどの、車両１１０に関する１つ又は複数のデータポイントを検出及び記録している。１つ又は複数のセンサ２５０は、更に詳細に上述されているように、１人又は複数の乗員の数、年齢、性別、体重、及びこれらに類似したものなどの、衝突の時点において車両１１０内において着座していた１人又は複数の乗員に関する１つ又は複数のデータポイントを更に検出及び記録している。
【００５６】
この結果、衝突に関係する１つ又は複数のセンサ２５０によって記録されたセンサデータ２２２が、ローカルコンポーネント２００のデータストレージ装置２２０内において保存されており、これは、プライベート及び非プライベートデータの両方を含んでいる。ブロック５０２において、車両１００、並びに、具体的には、ローカルコンポーネント２００の処理装置２０５、が、衝突データを推定サーバー演算装置１３０に送信するべく、動作ロジック２３２を実行している。衝突データは、センサデータ２２２及び車両１１０及び／又は衝突イベントに関係するその他のデータを含むことを理解されたい。例えば、衝突データは、車両１１０の車両識別番号（ＶＩＮ）、車両１１０のナンバープレートの番号、車両１１０の１つ又は複数の登録されている所有者の識別情報、及び／又は車両１１０及び／又はセンサ２５０によって検出されない衝突イベントに関係するその他のプライベート及び／又は非プライベートデータを含みうる。処理装置２０５が、車両１１０のネットワークインターフェイスハードウェア２１５を介して、センサデータ２２２をコンピュータネットワーク１０５を通じて送信している。
【００５７】
ブロック５０４において、衝突データが、推定サーバー演算装置１３０において受け取られており、且つ、具体的には、推定サーバー演算装置１３０が、車両１１０と通信し、且つ、推定サーバー演算装置１３０のネットワークインターフェイスハードウェア３１５を通じてデータを受け取っている。この例においては、推定サーバー演算装置１３０の処理装置３０５は、車両１１０によって送信されたデータを収集、分析、及び分類するべく、機械学習ロジック３３４を実行している。具体的には、機械学習ロジック３３４は、処理装置３０５が、データストレージ装置３２０内のデータを車両によって送信されたプライベートデータ３２２及び車両によって送信された非プライベートデータ３２４として分析、分類、及び保存するようにする命令を含む。車両によって送信されたプライベートデータ３２２は、例えば、車両１１０のＶＩＮ、車両１１０内において着座している１つ又は複数の乗員の年齢、性別、又は体重、衝突の時点における車両１１０のＧＰＳ場所、及び／又はこれらに類似したものを含むことができる。車両によって送信された非プライベートデータ３２４は、例えば、衝突の時点における車両１１０の速度、衝突の際に車両１１０が耐えた力の衝撃、車両１１０内の着座している乗員の数、及び／又はこれらに類似したものを含みうる。
【００５８】
機械学習ロジック３３４は、車両によって送信されたデータ３２２、３２４を車両１１０、その内部において着座した乗員、及び／又は衝突イベントに関係する様々な特性に変換するべく、衝突データを更に分析している。例えば、機械学習ロジック３３４は、車両１１０内の乗員のそれぞれの者の負傷重症度を推定するために、負傷重症度推定ロジック３３６によって使用されるように、車両１１０の１つ又は複数の乗員に関係する個人的特性及び車両１１０に関係する衝突特性を識別するべく、車両によって送信されたデータ３２２、３２４を分析している。乗員の個人的特性は、１つ又は複数の圧力センサ２５８によって検出された、車両によって送信されたデータ３２２、３２４によって判定される、乗員の年齢、性別、体重、車両１１０のキャビンとの関係における場所、及びこれらに類似したものを含みうる。詳細に上述したように、１つ又は複数の圧力センサ２５８は、その上部において着座している乗員の場所が、圧力センサ２５８による圧力の存在の検出の際に判定されるように、車両１１０内の１つ又は複数の座席において位置決めすることができる。更には、圧力センサ２５８は、圧力センサ２５８が配置されている、車両１１０の個々の座席において着座している乗員の体重をも計測している。この例においては、乗員の体重は、本明細書において記述されているように、データ収集ロジック２３４により、処理され、且つ、データ収集ロジック２３４のプログラミングされたパラメータに基づいて、車両１１０内において着座している乗員の推定年齢及び性別に対して相関されている。
【００５９】
車両１１０の衝突特性は、車両１１０の型式又はモデルを含んでいてもよく、これは、車両１１０の柱補強構造のサイズ、形状、及び／又は強度を通知しうる。衝突特性は、（速度センサ２５２によって計測された）車両１１０の速度、車両１１０に印加された衝撃／力の程度、及び（フォースセンサ２５６によって計測された）車両１１０のキャビン内の１人又は複数の乗員の位置との関係における車両１１０に印加された衝撃／力の方向及び／又は場所、（エアバッグセンサによって計測された）車両１１０内のエアバッグの展開、（シートベルトプリテンショナセンサ２５９によって計測された）車両１１０の１つ又は複数の乗員によるシートベルトの使用、及び１つ又は複数のセンサ２５０によって検出された、衝突イベントの際のこれらに類似したものを更に含みうる。
【００６０】
ブロック５０６において、推定サーバー演算装置１３０の負傷重症度推定ロジック３３６は、処理装置３０５が、機械学習ロジック３３４によって分析された衝突データ（即ち、車両によって送信されたデータ３２２、３３４）を処理し、これにより、衝突の発生の際の車両１１０内において着座していたそれぞれの乗員ごとに負傷重症度を推定するようにしている。具体的には、負傷重症度推定ロジック３３６は、負傷重症度推定を判定する際に、乗員の個人的特性及び車両１１０の衝突特性を評価している。従って、負傷重症度推定ロジック３３６は、乗員、車両１１０、及び衝突イベントの既知の特性に基づいて、車両１１０内の特定の乗員に対する負傷の重症度を推定するべく、動作可能である。例示用の一例としてのみ、経過停止距離が約０．３メートル（即ち、１フィート）になるようなレートで減速する、約９６キロメートル／時間（即ち、約６０マイル／時間）において移動している車両１１０は、車両１１０内の着座している乗員の年齢、性別、及び／又は位置に基づいて、車両１１０内において着座している乗員に対する様々な負傷重症度を示すことになる。第１の例において、乗員が、約５４．５キログラム（即ち、１２０ポンド）の体重を有し、且つ、約７．２トン（即ち、１４，４５１ポンド）の衝撃力に耐えている状態においては、負傷重症度推定ロジック３３６は、乗員の個人的特性に基づいて、乗員に対する生命を脅かす負傷を推定しうる。対照的に、第２の例においては、乗員が、約７２．６キログラム（即ち、１６０ポンド）の体重を有し、且つ、約９．６トン（即ち１９，２６８ポンド）の衝撃力に耐えている状態において、負傷重症度推定ロジック３３６は、車両１１０及び衝突イベントに関係する類似の衝突特性を伴うにも拘らず、上述の約５４．５キログラムの体重の乗員との関係において、この乗員に対する中程度の重症度を有する負傷を推定しうる。
【００６１】
車両１１０の１人又は複数の乗員の負傷重症度判定を推定した際に、推定サーバー演算装置１３０の動作ロジック３３２は、処理装置３０５が、負傷重症度推定データ３２６をデータストレージ装置３２０内において保存するようにしている。負傷重症度推定データ３２６が、推定サーバー演算装置１３０によって演算されるのに伴って、処理装置３０５は、車両によって送信されたプライベートデータ３３２、車両によって送信された非プライベートデータ３２４、及び／又は負傷重症度推定データ３２６を負傷判定システム１００のその他のコンポーネントに送信するべく、動作ロジック３３２を実行している。この例においては、推定サーバー演算装置１３０は、本明細書において更に詳細に記述されているように、処理及び後続の分析のために、推定負傷重症度、プライベートデータ、及び／又は非プライベートデータを、ブロック５０８において、プロバイダ演算装置１２０に、且つ、ブロック５１４において、最適化サーバー演算装置１５０に、同時に送信している。
【００６２】
ブロック５０８において、処理装置３０５は、推定サーバー演算装置１３０のネットワークインターフェイスハードウェア３１５を介して、コンピュータネットワーク１０５を通じて、車両によって送信されたプライベートデータ３２２、車両によって送信された非プライベートデータ３２４、及び負傷重症度推定データ３２６をプロバイダ演算装置１２０に送信している。プロバイダ演算装置１２０は、イベントの発生に応答してサービスを提供する責任を担うローカルサービスプロバイダにおいて位置決め及び配置された演算装置であってよいことを理解されたい。この例においては、サービスプロバイダは、（車両１１０のような）車両を伴う衝突などの、イベントに応答して患者に医療サービスを提供する近隣の病院である。プロバイダ演算装置１２０において推定サーバー演算装置１３０からデータを受け取った際に、サービスプロバイダにおける医療要員は、イベントに関与した個人（即ち、衝突に関与した車両１１０の乗員）の負傷重症度について通知されうる。衝突の発生の後に、即座に、この情報を提供することにより、サービスプロバイダの医療要員は、患者がサービスプロバイダの場所に到着したら患者を支援するための必要な準備を実行することができる。いくつかの例においては、負傷判定システム１００、並びに、特に、推定サーバー演算装置１３０は、例えば、折れた骨、裂けた皮膚領域、孔が開いた組織、及び／又はこれらに類似したものなどの、特定の身体負傷標識をプロバイダ演算装置１２０に提供している。上述の身体負傷標識は、例示を目的としたものに過ぎず、且つ、様々なその他の負傷標識及び／又は情報が推定サーバー演算装置１３０によって生成されうることを理解されたい。
【００６３】
これに加えて、サービスプロバイダのプロバイダ演算装置１２０は、コンピュータネットワーク１０５を介して緊急応答車両１３０と通信し、これにより、衝突に関係した、推定乗員負傷重症度に対応する応答対策を促進することができる。従って、負傷判定システム１００は、推定サーバー演算装置１３０によって演算された、推定負傷重症度判定に基づいて、プロバイダ演算装置１２０が緊急応答車両１４０と通信することにより、衝突に関与した車両１１０の１人又は複数の乗員に対する適切な緊急応答サービスを提供している。
【００６４】
例えば、いくつかの例においては、プロバイダ演算装置１２０は、プロバイダ演算装置１２０が、関係する負傷の深刻な特性に起因して、航空機（例えばヘリコプター）の形態における緊急応答車両１４０が、衝突現場に送られるように、指示するように、推定乗員負傷重症度を生命を脅かすものとして分類しうる。この例においては、衝突イベントの乗員が生命を脅かす負傷を受けている際に、相対的に容易且つ迅速な効率を伴って衝突現場との間において移動する能力を有する、航空機によって提供される相対的に迅速な搬送手段に起因して、航空機は、救急車などのその他の緊急応答車両よりも適切な応答対策でありうる。これは、乗員の負傷の重症度が増大する前に、乗員が治療を受けることを保証するべく、望ましいものでありうる。
【００６５】
その他の例においては、プロバイダ演算装置１２０は、プロバイダ演算装置１２０が、関係する負傷の重症度の低い特性に起因して、救急車の形態における緊急応答車両１４０が衝突現場に送られるように、指示するように、推定乗員負傷重症度を生命を脅かすものではないと分類しうる。いくつかの例においては、プロバイダ演算装置１２０は、緊急応答車両１４０を衝突現場に送る必要がないように、推定サーバー演算装置１３０によって演算された、推定乗員負傷重症度を軽微なものとして分類しうることを理解されたい。
【００６６】
ブロック５１０において、プロバイダ演算装置１２０は、１人又は複数の乗員の実際の負傷重症度を通知する入力及び／又は信号を受け取り、これにより、プロバイダ演算装置１２０において実際の負傷重症度データ４２２を生成することにより、衝突に関与した１人又は複数の乗員の実際の負傷重症度を判定している。ブロック５１２において、１人又は複数の乗員の実際の負傷重症度データ４２２が、コンピュータネットワーク１０５を介して、負傷判定システム１００のプロバイダ演算装置１２０から最適化サーバー演算装置１５０に送信されている。
【００６７】
上述のように、推定サーバー演算装置１３０は、処理及び後続の分析のために、推定負傷重症度データ３２６、車両によって送信されたプライベートデータ３２２、及び／又は車両によって送信された非プライベートデータ３２４をプロバイダ演算装置１２０及び最適化サーバー演算装置１５０に同時に送信している。ブロック５１４において、負傷重症度推定データ３２６が推定サーバー演算装置１３０によって演算されるのに伴って、推定サーバー演算装置１３０の処理装置３０５は、推定サーバー演算装置１３０のネットワークインターフェイスハードウェア３１５を介して、コンピュータネットワーク１０５を通じて、車両によって送信された非プライベートデータ３２４及び負傷重症度推定データ３２６を最適化サーバー演算装置１５０に送信するべく、動作ロジック３３２を実行している。相応して、最適化サーバー演算装置１５０は、推定サーバー演算装置１３０から、車両によって送信された非プライベートデータ３２４及び負傷重症度推定データ３２６を受け取り、且つ、プロバイダ演算装置１２０から、実際の負傷重症度データ４２２を受け取っている。
【００６８】
最適化サーバー演算装置１５０は、推定サーバー演算装置１３０及び／又はプロバイダ演算装置１２０から、車両によって送信されたプライベートデータ３２２を受け取っていないことを理解されたい。この例においては、最適化サーバー演算装置１５０は、本明細書において記述されている以下の分析を実行する際に、車両によって送信された非プライベートデータ３２４、負傷重症度推定データ３２６、及び実際の負傷重症度データ４２２のみを分析している。詳細に上述したように、最適化サーバー演算装置１５０において、車両によって送信されたプライベートデータ３２２を受け取らないことにより、最適化サーバー演算装置１５０は、推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度推定ロジック３３６を分析及び変更する能力を有する。具体的には、事故報告サービスシステムは、車両によって送信されたプライベートデータ３２２に含まれているものなどの、衝突に関与した個人のプライバシーデータにアクセスすることが許容されてはいないことを理解されたい。従って、車両によって送信されたプライベートデータ３２２が最適化サーバー演算装置１５０に送信されることが排除されており、これにより、事故報告サービスを実行するべく、負傷判定システム１００（即ち、負傷重症度推定ロジック３３６）によって使用されるアルゴリズムの分析及び改善が許容されている。いくつかの実施形態においては、推定サーバー演算装置１３０の処理装置３０５は、衝突データを最適化サーバー演算装置１５０に送信する前に、車両によって送信されたプライベートデータ３２２を修正するべく、動作ロジック３３２を実行している。
【００６９】
ブロック５１６において、最適化サーバー演算装置１５０の機械学習ロジック５３４は、処理装置５０５が、推定負傷重症度データ３２６を分析し、且つ、これを実際の負傷重症度データ４２２と比較するようにしている。具体的には、処理装置５０５は、推定負傷重症度データ３２６と、推定負傷重症度データ３２６が基礎とした、車両によって送信された非プライベートデータ３２４との関係における実際の負傷重症度データ４２２の間の定量化可能な不一致を計測及び識別するべく、機械学習ロジック５３４を実行している。例えば、機械学習ロジック４３４は、まず、乗員の実際の負傷重症度（即ち、実際の負傷重症度データ４２２）と計測可能な不一致に対して定量化された乗員の推定負傷重症度（即ち、負傷重症度推定データ３２６）の間の差を識別している。その後に、機械学習ロジック４３４は、負傷重症度推定の生成に帰せられる負傷重症度推定ロジック３３６の現時点の公式と車両によって送信された非プライベートデータ３２４の間の既存の相関を識別するために、推定負傷重症度データ３２６を生成するべく推定サーバー演算装置１３０によってまずは評価された、車両によって送信された非プライベートデータ３２４を分析している。換言すれば、機械学習ロジック４３４は、処理装置４０５によって実行された際に、最適化サーバー演算装置１５０が、負傷重症度推定ロジック３３６の公式における逸脱及び／又は不正確性のポイントを判定するべく、負傷重症度推定ロジック３３６を形成するパラメータを検査するようにする、１つ又は複数のソフトウェアモジュールを含む。最適化サーバー演算装置１５０の機械学習ロジック４３４は、推定サーバー演算装置１３０によって実行される後続の負傷重症度推定に対する負傷重症度推定ロジック３３６の正確性を最適化及び改善するべく、推定サーバー演算装置１３０の負傷重症度推定ロジック３３６の公式における逸脱及び／又は不正確性のポイントを識別していることを理解されたい。
【００７０】
ブロック５１８において、推定負傷重症度データ３２６と実際の負傷重症度データ５２２の間の不一致を算出し、且つ、算出された不一致に基づいて負傷重症度推定ロジック３３６内の公式の不完全性を識別する際に、最適化サーバー演算装置１５０の処理装置４０５は、推定負傷重症度データ３２６と実際の負傷重症度データ４２２の間の不一致を極小化する、変更済みの負傷重症度アルゴリズムを構築するべく、負傷重症度変更公式４３６を実行している。具体的には、負傷重症度変更公式４３６は、実際の負傷重症度データ４２２との関係における、推定負傷重症度データ３２６の間の差に基づいて、負傷重症度推定ロジック３３６を調節し、これにより、推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度推定ロジック３３６の精度を改善している。例えば、負傷重症度推定ロジック３３６の１つ又は複数の公式パラメータは、同一の車両によって送信された非プライベートデータ３２４に基づいた更新済みの負傷重症度推定が、実際の負傷重症度データ４２２との関係における乗員の負傷重症度の改善された（即ち、相対的に正確な）推定を生成し、これにより、推定負傷重症度と実際の負傷重症度の間の不一致を極小化するように、最適化サーバー演算装置１５０の処理装置４０５によって選択的に変更されている。
【００７１】
ブロック５２０において、最適化サーバー演算装置１５０の処理装置４０５は、改善された変更済みの負傷重症度アルゴリズムを推定サーバー演算装置１３０に送信している。この例においては、推定サーバー演算装置１３０によって実行される後続の負傷重症度推定が変更済みの負傷重症度アルゴリズムを利用するように、オリジナルの負傷重症度推定アルゴリズムが、変更済みの負傷重症度アルゴリズムによって置換されている。負傷判定システム１００の例示用の方法５００は、負傷重症度推定アルゴリズムが継続的に変更及び改善されうるように、負傷判定システム１００に通信自在に結合された車両１１０に伴うイベント（例えば、衝突）の継続的な発生の際に定常的に実行されうることを理解されたい。従って、乗員負傷重症度を推定する際の負傷判定システム１００の正確性は、推定サーバー演算装置１３０によって利用される負傷重症度推定公式を更新するように構成された最適化サーバー演算装置１５０の内蔵を通じて、定常的に改善することができる。
【００７２】
上述のシステムは、車両内に位置した際に衝突に関与した乗員のリアルタイム負傷重症度推定を提供するコンポーネントと、更に詳しくは、オリジナルの負傷重症度推定公式を変更し、且つ、これにより、推定公式の正確性を改善するべく、推定負傷重症度データを実際の負傷重症度データと比較するシステムと、を含む。負傷判定システムは、衝突に関与した車両にリモート結合されたサーバー演算装置と、ローカルサービスプロバイダのプロバイダ演算装置と、を含む。システムは、衝突に関与した乗員の負傷の重症度に関する情報のサービスプロバイダへの送信を促進し、これにより、必要な医療サービスの提供の準備において、サービスプロバイダの医療要員を支援している。負傷判定システムは、適切な緊急応答サービスを衝突に関与した車両の１人又は複数の乗員に対して更に提供している。
【００７３】
「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」及び「約（ａｂｏｕｔ）」という用語は、本明細書においては、任意の定量的比較、値、計測、又はその他の表現に帰せられうる、不確実性の固有の程度を表すべく、利用されている場合があることに留意されたい。又、これらの用語は、本明細書においては、定量的表現が、対象の主題の基本的機能の変化を結果的にもたらすことなしに、記述されている基準から変化しうる程度を表すべく利用されている。
【００７４】
本明細書においては、特定の実施形態が図示及び記述されているが、特許請求されている主題の精神及び範囲を逸脱することなしに、様々なその他の変更及び変形が実施されうることを理解されたい。更には、本明細書においては、特許請求されている主題の様々な態様が記述されているが、このような態様は、組合せにおいて使用される必要はない。従って、添付の請求項は、特許請求されている主題の範囲に含まれる、すべてのこのような変更及び変形をカバーすることを意図したものである。
【００７５】
例１：推定負傷重症度の判定を改善する方法であって、
車両を伴うイベントの発生の際に負傷判定システムのローカルコンポーネントから負傷判定システムの第１サーバー演算装置において車両に対応するデータを受け取るステップであって、第１サーバー演算装置は、ローカルコンポーネントから離れたところにおいて配置されている、ステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、乗員負傷重症度を推定するべく、負傷重症度アルゴリズムを通じてデータを処理するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、データ及び推定乗員負傷重症度を負傷判定システムのプロバイダ演算装置及び第２サーバー演算装置に送信するステップであって、プロバイダ演算装置及び第２サーバー演算装置は、ローカルコンポーネントから離れたところにおいて配置されている、ステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、第２サーバー演算装置から変更済みの負傷重症度アルゴリズムを受け取るステップであって、変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較することにより、判定される、ステップと、
を有し、
実際の乗員負傷重症度は、負傷判定システムのプロバイダ演算装置において判定され、且つ、変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、負傷サーバー判定システムの第２サーバー演算装置による実際の乗員負傷重症度に対する推定乗員負傷重症度の比較を通じて判定されている。
例２：例１の方法であって、イベントは、車両を伴う衝突であり、且つ、データは、衝突の時点における車両に関係するプライベート情報及び非プライベート情報を含む衝突データを有する。
例３：例２の方法であって、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、車両上において位置決めされた少なくとも１つのセンサによって計測された衝突データの非プライベート情報を分析するステップを更に有する。
例４：例３の方法であって、車両上において位置決めされた少なくとも１つのセンサによって計測された非プライベート情報を分析するステップは、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、イベントの際の車両の速度を評価するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、イベントの際の車両のボディが耐えた力の衝撃を評価するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、車両内の乗員の数を判定するべく、イベントの際の車両内のそれぞれの座席の重量を評価するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、イベントの際の車両のエアバッグの展開を評価するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、イベントの際の車両のシートベルトプリテンショナの起動を評価するステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、イベントの際の車両のＧＰＳ場所を評価するステップと、
を有する。
例５：例２の方法であって、負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、データをプロバイダ演算装置に送信するステップは、
プライベート情報及び非プライベート情報を送信するステップを有する。
例６：例２の方法であって、負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、データを第２サーバー演算装置に送信するステップは、
第１サーバー演算装置が、第２サーバー演算装置に送信されるデータから、プライベート情報を修正するように、非プライベート情報のみを送信するステップを有する。
例７：実際の乗員負傷重症度に対する推定乗員負傷重症度の比較は、
負傷判定システムの第２サーバー演算装置において、実際の乗員負傷重症度からの推定乗員負傷重症度の不一致を識別するステップを有する。
例８：例７の方法であって、負傷判定システムの第１サーバー演算装置において受け取られる変更済みの負傷重症度アルゴリズムは、第１サーバー演算装置によって実行される乗員負傷重症度の後続の推定を結果的に更新するべく、不一致によって変更された負傷重症度アルゴリズムである。
例９：例１の方法であって、負傷判定システムの第１サーバー演算装置において、負傷重症度アルゴリズムが変更済みの負傷重症度アルゴリズムによって置換されるように、負傷重症度アルゴリズムを変更済みの負傷重症度アルゴリズムによって更新するステップを更に有する。
例１０：例１の方法であって、
後続の車両における後続のイベントの発生の際に、後続の車両のローカルコンポーネントから負傷判定システムの第１サーバー演算装置において後続の車両に対応するデータを受け取るステップと、
負傷判定システムの第１サーバー演算装置により、乗員負傷重症度を推定するべく、変更済みの負傷重症度アルゴリズムを通じてデータを処理するステップと、
を更に有する。
例１１：乗員負傷重症度を推定する負傷判定システムであって、
ローカルコンポーネントと、ローカルコンポーネントに通信自在に結合された、車両上において位置決めされた１つ又は複数のセンサと、を含む車両であって、１つ又は複数のセンサは、車両の検知されたプロパティに対応するデータを受け取っている、車両と、
ローカルコンポーネントが、車両の検知されたプロパティに対応するデータを第１サーバー演算装置に送信するように、車両のローカルコンポーネントに通信自在に結合された第１サーバー演算装置であって、第１サーバー演算装置は、乗員負傷重症度を推定するべく、負傷重症度アルゴルズムを通じてデータを処理している、第１サーバー演算装置と、
第１サーバー演算装置がデータ及び推定乗員負傷重症度を第２演算装置に送信するように、第１サーバー演算装置に通信自在に結合された第２サーバー演算装置と、
を有し、
第２演算装置は、不一致を識別し、且つ、結果的に不一致を極小化するために第１サーバー演算装置によって利用される負傷重症度アルゴリズムを調節するべく、推定乗員負傷重症度を実際の乗員負傷重症度と比較している。
例１２：例１１の負傷判定システムであって、第１サーバー演算装置がデータ及び推定乗員負傷重症度をプロバイダ演算装置に送信するように第１サーバー演算装置に通信自在に結合されたプロバイダ演算装置を更に有する。
例１３：例１２の負傷判定システムであって、プロバイダ演算装置は、実際の乗員負傷重症度を判定している。
例１４：例１２の負傷判定システムであって、データは、プライベート情報及び非プライベート情報を含み、且つ、第１サーバー演算装置は、プライベート情報及び非プライベート情報をプロバイダ演算装置に送信している。
例１５：例１４の負傷判定システムであって、第１サーバー演算装置は、非プライベート情報のみを第２サーバー演算装置に送信している。
例１６：推定負傷重症度アルゴリズムを改善する演算装置であって、
プロセッサと、
プロセッサによって実行された際に、プロセッサが、
衝突イベントに対応する非プライベートデータを受け取り、
実際の負傷重症度判定に対して推定負傷重症度判定を分析し、推定負傷重症度判定は、サーバー演算装置によって判定され、且つ、実際の負傷判定は、プロバイダ演算装置によって判定され、これらのそれぞれは、プロセッサに通信自在に結合されており、
推定負傷重症度判定と実際の負傷重症度判定の間の不一致を判定し、
不一致に従って、推定負傷重症度アルゴリズムを変更し、これにより、後続の推定負傷重症度判定を改善し、且つ、
変更済みの推定負傷重症度アルゴリズムをサーバー演算層装置に送信する、
ようにする１つ又は複数のプログラミング命令を含むコンピュータ可読媒体と、
を有する。
例１７：例１６の演算装置であって、衝突イベントに対応する非プライベートデータは、衝突イベントに関与した車両に沿って位置決めされた複数のセンサによって検出されている。
例１８：例１７の演算装置であって、複数のセンサによって検出される非プライベートデータは、
イベントの際の車両の速度と、
イベントの際の車両のボディが耐えた力の衝撃と、
車両内の乗員の数を判定するための、イベントの際の車両内のそれぞれのシートの重量と、
イベントの際の車両のエアバッグの起動と、
イベントの際の車両のシートベルトプリテンショナの起動と、
イベントの際の車両のＧＰＳ場所と、
を有する。
例１９：例１６の演算装置であって、演算装置は、サーバー演算装置又はプロバイダ演算装置から衝突イベントに対応するプライベートデータを受け取ってはいない。
例２０：例１６の演算装置であって、プロバイダ演算装置は、サーバー演算装置から衝突イベントに対応するプライベートデータ及び非プライベートデータを受け取っている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【外国語明細書】
2020083312000001.pdf