(57)【要約】本発明は、車両衝突において一人または複数の乗客の臓器が受けた外傷を、救急管理クライアントコンピュータに対して自動的かつリアルタイムで、評価及び報告するためのシステムと方法に関する。本発明の一態様は、負傷した乗客に関する（医師などの医療従事者により作成された）医用検査報告の集合から成るフィードバックをシステムが受信した際の、システムにより処理される最適化又は訓練によって、外傷報告の精度を上げるためのアルゴリズム精度の改良ステップに関する。例示的実施形態によれば、本方法は、１）車両事故時の車内センサの示度を読み取るステップと、２）示度をサーバに無線送信するステップと、３）衝突のタイプを分類するステップと、４）車両内の乗客の臓器にかかった力を計算するステップと、５）臓器への外傷を、力と刊行された医療データの関数として評価するステップと、７）外傷評価報告を救急管理クライアントへ送信するステップと、８）医用情報クライアントから乗客の医用検査報告を受信するステップと、９）医用検査報告と関連の計算された力の集合に対して外傷評価関数を最適化するステップと、を含む。
2020532810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両衝突における乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための自動システム１００であって、
ａ．車両の衝突時に示度を取り込むように構成された、１つ以上の車内センサ１０５と、
ｂ．前記車内センサ１０５からの前記示度を受信し、前記センサの示度を送信するように構成された、車内プロセッサ１１０と、
ｃ．前記車内プロセッサ１１０に無線通信接続されたサーバ１１２であって、１つ以上のプロセッサと非一時的コンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）を備える、サーバ１１２と、
ｄ．１つ以上の救急管理クライアント１３５と、
を備え、
ｅ．前記ＣＲＭは医学文献データベース１２０を格納し、
ｆ．前記サーバ１１２は、
前記車内プロセッサ１１０からの前記センサ示度を受信し、
前記車内センサの示度を含む第１入力の第１関数として、前記車両衝突の衝突メカニズムを分類し、
前記車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を計算し、前記仮想センサの示度は、前記分類された衝突メカニズムと前記車内センサの示度を含む第２入力の第２関数として計算される、
ように構成された動態解析エンジン１１４を更に備え、
ｇ．前記サーバは、
前記動態解析エンジン１１４からの前記仮想センサの示度を受信し、
前記仮想センサ示度と前記医学文献データベース１２０内の前記医学文献とを含む第３入力の第３関数として、前記臓器に対する外傷を評価し、
前記推定される臓器外傷を含む外傷評価報告を前記救急管理クライアント１３５に送信する、
ように構成された、外傷解析エンジン１１５を更に備える、自動システム１００であり、
前記システム１００は、医用情報クライアント１３８とシステム履歴データベース１２５を更に備え、
ｈ．前記サーバ１１２は、前記医用情報クライアント１３８から前記乗客の事故後検査の医用検査報告を受信し、前記医用検査報告と前記関連する仮想センサ示度を前記システム履歴データベース１２５に格納するように更に構成され、
ｉ．前記サーバ１１２は、前記システム履歴データベース１２５に格納された、前記医用検査報告と前記仮想センサの前記関連示度との集合に対して前記第３の関数を最適化するために、１つ以上の最適化手法を使用するように構成された第３の最適化エンジン１１８３を更に備える、自動システム１００。
【請求項２】
前記車内センサ及び前記車内プロセッサは、前記車両の供給者／製造者によって新しい前記車両に提供される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記センサは、ＯＥＭセンサ、後付けセンサ、及びそれらの任意の組み合わせから成る群にある、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ以上の車内センサは、直線加速度計、速度メータ、３軸加速度計、マイクロフォン、車内温度センサ、外気温センサ、着座センサ、シート位置センサ、安全ベルト使用表示器、安全ベルト張力計、エアバッグ展開センサ、車輪速度センサ、ブラインドスポットモニタ、スロットル位置センサ、ブレーキ力センサ、ステアリングホイール位置センサ、ステアリング角センサ、ステアリングホイール上の手のセンサ、タイヤ空気圧センサ、光学センサ、後方視界モニタ、車室内カメラ、空気圧センサ、音響センサ、超音波センサ、ＬｉＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、タコメータ、乗客身長センサ、乗客体重センサ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記車内センサは、前記乗客の臓器にかかる力を直接測定するように構成されたセンサを更に備え、
前記センサは、
ａ．それぞれがシートベルトの頂部、底部若しくはバックル、又は前記車両に配置された１つ以上の圧力センサと、
ｂ．前記ヘッドレストの加速度を測定するように構成されたジャイロスコープを任意選択により有する、前記車両のヘッドレストに配置された圧力センサと、
ｃ．前記車両のステアリングホイールの背面に配置された、１つ以上の圧力センサと、
ｄ．それぞれが、前記車両のシート、シートの背もたれ又は膨張したエアバッグゾーンに配置された、１つ以上の圧力センサ、
の内の１つ以上を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記車内センサは、前記車両の異なる部分に配置されて、そのセンサ同士の間の距離を検出する複数のセンサを更に備え、前記動態エンジンは前記衝突での前記車両の変形を計算するように更に構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記車内プロセッサは、センサの示度データを圧縮するように更に構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記サーバは、クラウドサーバ、専用サーバ、及びそれらの任意の組合せから成る群にある、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
衝突メカニズムの前記分類は、後方衝撃、側方衝撃、転覆、前方衝撃衝突及びこれらの任意の組合せから成る群からなされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記第２関数は、１つ以上のデータサイエンスアルゴリズムを使用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記仮想センサは、衝突から生じる加速時における、人体の１つ以上の部分の力、直線加速度、角加速度、角速度、応力、及び変位から成る群の１つ以上を測定するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記仮想センサに対する応答関数及び任意選択で前記分類を訓練するためのサブシステムを更に備え、
前記サブシステムは、衝突シナリオデータベース１５０、センサシミュレータ１５５、試験衝突データクライアント１４５、第２最適化エンジン１１８２、そして任意選択により、第１最適化エンジン１１８１を備え、
ａ．前記衝突シナリオデータベース１５０は衝突シナリオのパラメータを提供するように構成され、
ｂ．前記センサシミュレータ１５５は前記衝突シナリオを受信し、前記シナリオに対する前記車内センサの模擬センサ応答を計算するように構成され、
ｃ．前記動態エンジン１１４は、前記模擬センサ応答を受信し、模擬仮想センサ示度を前記模擬センサ応答の前記第２関数として（及び任意選択により模擬分類を前記第１関数として）計算するように更に構成され、
ｄ．前記試験衝突データクライアント１４５は前記衝突シナリオの下で遂行される衝突試験からの試験車データ及び試験ダミーデータを提供するように構成され、
ｅ．前記第２最適化エンジン１１８２（及び任意選択の第１最適化エンジン１１８１）は、
前記衝突シナリオ、前記模擬センサ応答、前記模擬仮想センサ示度（及び任意選択により前記模擬分類）、前記試験車データ、及び前記試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信し、
前記シミュレーションデータを前記システム履歴ＤＢ１２５に格納し、
前記システム履歴ＤＢ１２５に格納された前記シミュレーションデータの１つ以上の事例の集合に対する、前記第２関数、及び任意選択により前記第１関数を最適化する、ように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
１つ以上の前記最適化エンジン１１８１−１１８３は、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰、Ｋ近傍法、勾配ブースティング、リカレントニューラルネットワーク、長・短期記憶、機械学習、ディープラーニング、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される最適化手法を使用するように構成される、請求項１又は請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第３関数は更に、１つ以上の前記車内センサからの出力の関数である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記システムは健康監視センサを更に備え、前記第３関数への前記第３入力は、臓器への外傷の前記評価報告を作成するために前記健康監視センサからの出力を更に含み、前記健康モニタは、心拍計、血圧計、脱水計、血糖計、皮膚水分計、瞳孔径モニタ、瞼開口高さモニタ、呼吸モニタ、姿勢モニタ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第３関数は、生体力学モデル、有限要素モデル、及び３Ｄモデルから成る群の内の１つ以上の決定論モデルを更に使用し、前記外傷評価最適化エンジンは、前記システム履歴データベース内に格納された前記医用検査報告及び前記関連の仮想センサ示度の集合の数の増大とともに、決定論モデルに対する最適化への依存度が動的に増加するように更に構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記医用検査報告は、頭部傷害基準、ＡＩＳ、ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−１０、及びそれらの任意の組合せから成る群のいずれかによる傷害スコアを含み、前記医用検査報告は、前記医用情報クライアントにインストールされたアプリケーションによって提供されるユーザインタフェースに任意選択により入力可能である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第３関数は、
ａ．骨盤、ＲＬＱ、ＬＬＱ、ＲＵＱ、ＬＵＱ、大腿部、胸部、頭部、脊椎から成る群の１つ以上の組織への力を計算し、
ｂ．ＭＡＤＹＭＯ、ＧＨＢＭＣ、ＴＨＵＭＳ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択されるリバースエンジニアリングされた人体モデルを使用して、衝突時の前記体の概略運動を計算し、
ｃ．有限要素モデルを使用して、１つ以上の臓器への前記損傷を計算し、かつ前記計算された損傷を前記外傷評価報告に追加し、
ｄ．任意選択により、前記臓器のそれぞれに関する専用の計算アルゴリズムを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
乗客情報データベース１３０を更に備え、
ａ．前記第２関数は任意選択により、前記乗客情報データベースに格納された前記乗客の前記臓器の特定の状態に対して専用の計算アルゴリズムを適用するように更に構成され、
ｂ．前記第３関数は任意選択により、前記乗客情報データベースに格納された肝硬変病歴の関数として、線維化組織に起因して前記乗客が肝臓裂傷になる確率を計算するように更に構成され、
ｃ．前記医用検査報告は任意選択により、前記乗客情報データベースに追加され、
ｄ．前記システムは任意選択により、前記乗客情報データベースが、前記乗客をモニタする医用センサからのデータを格納するように更に構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記専用計算アルゴリズムは、前記乗客情報データベースに格納された前記乗客の前記骨組織器官の前記状態が、正常か骨粗鬆症か大理石骨症かに応じた、骨組織器官のためのものである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記外傷解析エンジンは、前記乗客が前記車両内に閉じ込められる確率を予測するように更に構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項２２】
前記外傷解析エンジンは、前記乗客の手当てに必要な１つ以上の適切な外傷ユニットを決定するように更に構成され、前記外傷ユニットの決定は、前記衝突からの前記外傷ユニットの距離、前記外傷ユニットの可用性、機器、医療知識から成る群の内の１つ以上の関数として行われる、請求項１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記救急管理クライアントに対する前記外傷評価報告は、ＥＭＴユニット、外傷ユニット、及び病院の救急部門の内の１つ以上によって受信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記外傷評価報告は、ウェブプッシュ（Ｗｅｂｐｕｓｈ）、ＨＴＴＰサーバプッシュ、プッシュレット、ロングポーリング、Ｆｌａｓｈ  ＸＭＬＳｏｃｋｅｔリレー、高信頼グループデータ配信、プッシュ通知、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される技術を用いて、前記救急管理クライアントのコンピュータへ送信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記システム履歴データベースに収集されたデータを受信するように構成された自動車製造クライアントを更に含み、
ａ．前記サーバ及び前記自動車クライアントは、前記車両の前記衝突前及び衝突時に、傷害の重症度を最小化させる最適なブレーキ及びステアリングのパターンを計算するように更に構成され、前記最適化は、前記車内センサの関連する測定値との対になった前記医用検査報告の集合に対して計算され、
ｂ．前記医用検査報告と車内センサの測定値の集合は、同一モデルの車両からのものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項２６】
マーケティングクライアントを更に含み、前記マーケティングクライアントは、
ａ．前記外傷評価報告を受信し、
ｂ．前記乗客の推定臓器外傷を前記臓器外傷に関する推奨医療製品と照合し、
ｃ．前記照合した医療製品に関して前記乗客のデバイス上に広告の表示を開始するように構成され、
任意選択として、前記乗客が前記衝突後すぐに入院していないことを確認した場合にのみ、前記システムは、前記外傷評価報告を前記マーケティングクライアントが利用可能にさせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項２７】
車両衝突での乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための方法２００であって、
ａ．請求項１に記載のシステムを提供するステップと、
ｂ．車両の衝突時に得られた車内センサ示度を受信するステップと、
ｃ．前記車内センサ示度をサーバへ送信するステップと、
ｄ．前記サーバにより前記車内センサ示度データを受信するステップと、
ｅ．前記車内センサの示度を含む第１入力の第１関数として、前記衝突の衝突メカニズムを分類するステップと、
ｆ．前記分類された衝突メカニズムと前記車内センサ示度を含む第２入力の第２関数として、前記車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を計算するステップと、
ｇ．前記仮想センサ示度と医学文献とを含む第３入力の第３関数として、前記臓器に対する外傷を評価するステップと、
ｈ．推定される臓器外傷から成る外傷評価報告を１つ以上の救急管理クライアントに送信するステップと、
を含み、
方法２００は更に、
ｉ．前記乗客の事故後検査の医用検査報告を受信するステップと、
ｊ．１つ以上の最適化手法を用いて、前記受信した医用検査報告と関連する前記仮想センサの示度の集合に対する前記第３関数を最適化するステップと、
を含む、方法。
【請求項２８】
前記車両の供給者／製造者によって前記新車両に前記車内センサ及び前記車内プロセッサが提供されるステップを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記センサは、ＯＥＭセンサ、後付けセンサ、及びそれらの任意の組み合わせから成る群内にある、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記１つ以上の車内センサは、直線加速度計、速度メータ、３軸加速度計、マイクロフォン、車内温度センサ、外気温センサ、着座センサ、シート位置センサ、安全ベルト使用表示器、安全ベルト張力計、エアバッグ展開センサ、車輪速度センサ、ブラインドスポットモニタ、スロットル位置センサ、ブレーキ力センサ、ステアリングホイール位置センサ、ステアリング角センサ、ステアリングホイール上の手のセンサ、タイヤ空気圧センサ、光学センサ、後方視界モニタ、車室内カメラ、空気圧センサ、音響センサ、超音波センサ、ＬｉＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、タコメータ、乗客身長センサ、乗客体重センサ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
前記車内センサ示度を受信するステップは、前記乗客の臓器にかかる力を直接測定するように構成されたセンサからの示度を受信することを更に含み、
前記センサは、
ａ．それぞれがシートベルトの頂部、底部若しくはバックル、又は前記車両に配置された１つ以上の圧力センサと、
ｂ．前記ヘッドレストの加速度を測定するように構成されたジャイロスコープを任意選択により有する、前記車両のヘッドレストに配置された圧力センサと、
ｃ．前記車両のステアリングホイールの背面に配置された、１つ以上の圧力センサと、
ｄ．それぞれが、前記車両のシート、シートの背もたれ、又は膨張したエアバッグゾーンに配置された、１つ以上の圧力センサ、
の内の１つ以上を備える、請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
前記車両の異なる部分に配置されセンサ同士の間の距離を検出する複数のセンサからの示度を受信し、前記衝突での前記車両の変形を計算するステップを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
前記車内センサ示度のデータを圧縮するステップが、前記車内センサの示度を送信する前記ステップに先行する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３４】
前記サーバは、クラウドサーバ、専用サーバ、及びそれらの任意の組合せから成る群にある、請求項２７に記載の方法。
【請求項３５】
衝突メカニズムの前記分類は、後方衝撃、側方衝撃、転覆、前方衝撃衝突及びこれらの任意の組合せから成る群からなされる、請求項２７に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２関数は、１つ以上のデータサイエンスアルゴリズムを使用する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３７】
前記仮想センサは、前記衝突から生じる加速度において、前記人体の１つ以上の部分の力、加速度、応力及び変位から成る群の１つ以上を測定するように構成される、請求項２７に記載の方法。
【請求項３８】
前記仮想センサに対する応答関数と、任意選択により前記分類を訓練するステップ２５０を更に含み、前記ステップは、
ａ．衝突シナリオのパラメータを提供するステップ２５５と、
ｂ．前記シナリオに対する前記車内センサの模擬センサ応答を計算するステップ２６０と、
ｃ．前記模擬センサ応答の前記第２関数として模擬仮想センサ示度（及び、任意選択により前記第１関数として模擬分類）を計算するステップ３６５と、
ｄ．試験車データ及び前記衝突シナリオの条件下で実行される衝突試験からの試験ダミーデータを提供するステップ２７０と、
ｅ．前記衝突シナリオ、前記模擬センサ応答、前記模擬仮想センサ示度（及び任意選択により前記模擬分類）、前記試験車データ、及び前記試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信するステップ２７５と、
ｆ．前記シミュレーションデータを前記システム履歴ＤＢに格納するステップ２８０と、
ｇ．前記システム履歴ＤＢに格納された前記シミュレーションデータの１つ以上の例の集合に対して、前記第２関数と、任意選択により前記第１関数を最適化するステップ２８５と、
を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３９】
前記第１、第２及び第３の関数の１つ以上に対する前記最適化手法は、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰、Ｋ近傍法、勾配ブースティング、リカレントニューラルネットワーク、長・短期記憶、機械学習、ディープラーニング、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、請求項２７又は請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記第３関数は更に、１つ以上の前記車内センサからの出力の関数である、請求項２７に記載の方法。
【請求項４１】
臓器に対する外傷の前記評価報告を作成するための健康監視センサの出力を、前記第３関数により受信するステップを更に含み、前記健康モニタは、心拍計、血圧計、脱水計、血糖計、皮膚水分計、瞳孔径モニタ、瞼開口高さモニタ、呼吸モニタ、姿勢モニタ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、請求項２７に記載の方法。
【請求項４２】
前記第３関数は、生体力学モデル、有限要素モデル、及び３Ｄモデルから成る群の内の１つ以上の決定論モデルを使用し、前記第３の最適化エンジンは任意選択により、前記システム履歴データベース内に格納された前記医用検査報告及び前記関連の仮想センサ示度の集合の数の増大とともに、前記決定論モデルに対する前記第３関数の前記最適化の依存度が動的に増加するように更に構成される、請求項２７に記載の方法。
【請求項４３】
前記医用検査報告は、頭部傷害基準、ＡＩＳ、ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−１０、及びそれらの任意の組合せから成る群のいずれかによる傷害スコアを含み、前記医用検査報告は、前記医用情報クライアントにインストールされたアプリケーションによって提供されるユーザインタフェースに任意選択により入力可能である、請求項２７に記載の方法。
【請求項４４】
ａ．骨盤、ＲＬＱ、ＬＬＱ、ＲＵＱ、ＬＵＱ、大腿部、胸部、頭部、脊椎から成る群の１つ以上の組織への外力を計算するステップと、
ｂ．ＭＡＤＹＭＯ、ＧＨＢＭＣ、ＴＨＵＭＳ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、リバースエンジニアリングされた人体モデルを使用して、衝突時の身体の概略運動を計算するステップと、
ｃ．有限要素モデルを使用して１つ以上の臓器への損傷を計算するステップと、
ｄ．任意選択により、前記臓器のそれぞれに関する専用の計算アルゴリズムを使用するステップと、
を更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項４５】
前記乗客の病歴を乗客情報データベースに格納するステップと、
任意選択により、
ａ．前記乗客情報データベースに格納された前記乗客の前記臓器の特定の状態に対して、前記第２関数によって専用の計算アルゴリズムを適用するステップと、
ｂ．前記乗客情報データベースに格納された肝硬変病歴の関数として、線維化組織に起因して前記乗客が肝臓裂傷になる確率を前記第３関数により計算するステップと、
ｃ．前記医用検査報告を前記乗客情報データベースに追加するステップと、
ｄ．前記乗客をモニタする医用センサからのデータを前記乗客情報データベースに格納するステップと、
の内の１つ以上のステップとを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項４６】
前記専用計算アルゴリズムは、前記乗客情報データベースに格納された前記乗客の前記骨組織器官の前記状態が、正常か、骨粗鬆症か、大理石骨症かに応じた、骨組織器官のためのものである、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記外傷解析エンジンにより前記乗客が前記車両内に閉じ込めらる確率を予測するステップを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項４８】
前記外傷解析エンジンにより、前記乗客の手当てに必要な１つ以上の適切な外傷ユニットを決定するステップを更に含み、前記決定は、前記衝突からの前記外傷ユニットの距離、前記外傷ユニットの可用性、機器、医療知識から成る群の内の１つ以上の関数として行われる、請求項２７に記載の方法。
【請求項４９】
前記救急管理クライアントに対する前記外傷評価報告は、ＥＭＴユニット、外傷ユニット、及び病院の救急部門の内の１つ以上によって受信される、請求項２７に記載の方法。
【請求項５０】
前記外傷評価報告を、ウェブプッシュ（Ｗｅｂｐｕｓｈ）、ＨＴＴＰサーバプッシュ、プッシュレット、ロングポーリング、Ｆｌａｓｈ  ＸＭＬＳｏｃｋｅｔリレー、Ｒｅｌｉａｂｌｅ  Ｇｒｏｕｐ  Ｄａｔａ  Ｄｅｌｉｖｅｒｙ、プッシュ通知、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される技術を用いて、前記クライアントコンピュータへ送信するステップを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項５１】
前記システム履歴データベースに収集されたデータを自動車製造クライアントにより受信するステップと、任意選択により、前記車両の前記衝突前及び衝突時に、傷害の重症度を最小化させる最適なブレーキ及びステアリングのパターンを計算するステップであって、前記最適パターンは、前記車内センサの関連する測定値と対になった前記医用検査報告の集合に対して計算されるステップとを更に含み、前記医用検査報告と車内センサの測定値の集合は、任意選択により同一モデルの車両からのものである、請求項２７に記載の方法。
【請求項５２】
ａ．マーケティングクライアントにより、前記外傷報告を受信するステップと、
ｂ．前記乗客の推定臓器外傷を前記臓器外傷に関する推奨医療製品と照合するステップと、
Ｃ．前記照合した医療製品に関して前記乗客のデバイス上に広告の表示を開始するステップと、
を更に含み、
任意選択として、前記乗客が前記衝突後すぐに入院していないことを確認した場合にのみ、前記システムは、前記外傷評価報告を前記マーケティングクライアントが利用可能にさせる、請求項２７に記載の方法。
【請求項５３】
車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための方法３００であって、
ａ．衝突時に車両内のセンサ示度を受信するステップ３０５と、
ｂ．前記衝突時の前記車両の挙動を、前記センサ示度の関数として計算するステップ３１０と、
ｃ．前記車両と衝突する物体（例えば、別の車、木、セメント壁、木製壁）を前記センサ示度の第２の関数として分類するステップ３１２と、
ｄ．前記車両のモデルを受信するステップ３１５と、
ｅ．前記車両内の乗客のモデルを受信するステップ３２０と、
ｆ．前記車両と衝突する物体のモデルを受信するステップ３２５と、
ｇ．前記衝突を再構築するステップ３３０と、
ｈ．前記乗客への傷害マップを作成するステップ３３５と、
ｉ．１つ以上の救急管理クライアントへ傷害マップを報告するステップ３４０と、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１７年９月７日出願の米国仮特許出願第６２／５５４，０３０号、及び２０１８年６月２８日出願の米国仮特許出願第６２／６９０，９７３号の２つの出願の優先日を主張する。両特許文献は参照によりその全体を本明細書に援用する。
【０００２】
本発明は、車両テレマティックシステム分野に関し、具体的には、車両衝突での乗客の傷害報告に使用されるものに関する。
【背景技術】
【０００３】
国際道路安全旅行協会（Ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓａｆｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｒｏａｄ  Ｔｒａｖｅｌ（ＡＳＩＲＴ））によれば、世界中で交通事故により毎年約１３０万人が亡くなり、更に２〜５千万人が負傷するか障害を受けている。救急医療チーム（ＥＭＴ）、外傷ユニット、及び病院の救急部門を含む、確立された救急基幹要員が常時待機して自動車事故の犠牲者の治療に備えている。
【０００４】
近年、交通事故に巻き込まれた乗客の治療に救急要員を備えるために、事故の種類、乗客が受けたと考えられる傷害に関する情報を有する、自動車センサ、コンピュータ及び通信技術を使用する努力がなされてきた。
【０００５】
米国特許出願第２００２１０３６２２（Ａ）号明細書には、車両の衝突センサからのデータを受信、解析、管理、及び通信して、衝突センサデータを生成した車両の負傷した乗員の治療に外傷システム要員が使用するための決定支援システムが開示されている。このシステムはコンピュータシステムを活用して、車両が衝突事故に巻き込まれたときにデータを生成する衝突センサに接続された車両通信システムからの車両衝突データを受信して解析する。衝突センサデータは中央ネットワークに格納されて、外傷システム要員により、また、負傷した車両乗員への対応サービスおよび医療サービスを提供する他の人員により遠隔アクセスできる。衝突センサデータ、解析された衝突センサデータ及び他の情報にアクセスできることで、正確な患者の輸送、処置及び治療決定をなすことが可能である。
【０００６】
「強制的傷害を予測するための緊急アルゴリズムの開発と検証」の研究（Ｊ．Ａｕｇｅｎｓｔｅｉｎら；Ｊ．Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｔｅｃｈ．Ｃｏｎｆ．Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，２００１）は、車載衝突レコーダからのデータを使用して、時間的緊急度の高い（強制的）傷害を有する可能性の最も高い衝突の特定を支援するアルゴリズムを開示している。死傷者の確率を計算するための公式に使用される、既知の予測変数の係数を推定するために、公開された衝突データに重み係数付きのロジスティック回帰を適用した。
【０００７】
米国特許第９８８６８４１（Ｂ）号公報は、車両衝突の救急サービスに通知するためのシステムを開示している。これは、（１）ユーザに関連する少なくとも１つのモバイル装置からの車両衝突のセンサデータを受信、（２）受信したセンサデータに基づいて、車両衝突のシナリオモデルを生成、（３）シナリオモデルを格納、（４）シナリオモデルに基づいて１つ以上の救急サービスへメッセージを送信、の少なくとも１つを可能とする。結果として、車両衝突現場への救急サービス展開のスピードと精度が向上する。このシステムはまた、車両乗員の位置データと内外部のセンサデータを利用して、車両の差し迫った衝突の可能性を検出し、是正処置を講じ、自律的又は半自律的な車両機能を自動的に動作させ、及び／又は車両衝突の仮想的な復元を生成することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願第２００２１０３６２２（Ａ）号明細書
【特許文献２】米国特許第９８８６８４１（Ｂ）号明細書
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｊ．Ａｕｇｅｎｓｔｅｉｎら；Ｊ．Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔ．Ｔｅｃｈ．Ｃｏｎｆ．Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，２００１．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、車両衝突時に一人以上の乗客の臓器が被った外傷を評価し、救急管理クライアントに自動的かつリアルタイムで報告するシステムおよび方法に関する。ここで救急管理クライアントは、（これに限らないが）ＥＭＳユニット、外傷ユニット、救急処置室又は他の任意の医療処置ユニットから選択される１つ以上の医療処置提供者のコンピュータを含むか、又はそれに通信可能に接続される。本発明の一態様は、システムが医療処置提供者から負傷した乗客の一連の医用検査報告を含むフィードバックを受信した際に、システムにより処理される最適化又は訓練によって、外傷報告精度のためのアルゴリズム精度を改善するステップに関する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
特定の実施形態において、本方法は、１）車両の事故時に、車内センサの示度を取り込み、２）示度をサーバに送信し、３）衝突のタイプ（正面衝突、側方衝撃など）を分類し、４）車両の乗客に加えられた力を計算し、５）その力と公表された医療データに基づいて臓器への外傷を評価し、７）外傷評価報告を医療救急クライアントへ送信する、ステップを含む。外傷評価報告により、ＥＭＳ、外傷ユニット、などの医療処置提供者、及び救急治療室人員の対応を大幅に早めて改善し、事故に対して適切に準備して負傷した乗客を処置することを可能とする。この方法はさらに、８）乗客が受けた傷害の医用検査報告を受信するステップを含む。多数の事故にわたって取得されるそのような医用検査報告の集積が、本方法の外傷評価の精度改善のための訓練に使用可能である。
【００１２】
さらに特定の実施形態では、システムのサーバが、動態エンジン及び外傷解析エンジンを備える。動態エンジンは、車両事故において、乗客に加えられた力と運動を計算する。いくつかの実施形態において、動態エンジンは、「仮想センサ」、すなわち乗客の臓器の中に配置された仮想的なセンサにより測定される力と運動を計算し、仮想センサの示度が、仮想センサの位置、衝突の種類及び車内センサの示度の関数として計算される。外傷解析エンジンは、動態エンジンにより計算される臓器への力に基づいて、臓器への外傷を推定する。
【００１３】
計算を乗客の２つの解析、すなわち動的評価及び外傷評価に分割することで、システムは、動態エンジン訓練のための、ダミーでの衝突試験データ及びシミュレーション結果、外傷解析エンジンのための臓器への外傷に関する医学文献、などのシステム訓練のための豊富な公開データを利用可能となる。
【００１４】
本発明は、車両衝突における乗員の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための自動システムを提供する。このシステムは、
ａ．車両の衝突時に示度を取り込むように構成された、１つ以上の車内センサと、
ｂ．車内センサからの示度を受信するように構成された車内プロセッサと、
ｃ．車両内プロセッサと無線通信接続するサーバであって、１つ以上のプロセッサと非一時的コンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）とを含むサーバと、
ｄ．１つ以上の救急管理クライアントと、
ｅ．医学文献のデータベースを格納するＣＲＭと、ｆ．サーバであって、（１）車内プロセッサからのセンサ示度を受信し、（２）車内センサの示度を含む第１入力の第１関数として、車両衝突の衝突メカニズムを分類し、（３）車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を計算し、仮想センサの示度は、分類された衝突メカニズムと車内センサの示度を含む第２入力の第２関数として計算される、ように構成された動態解析エンジンを更に備えるサーバと、
ｇ．サーバであって、（１）動態解析エンジンからの仮想センサの示度を受信し、（２）仮想センサ示度と医学文献データベース内の医学文献とを含む第３入力の第３関数として、臓器に対する外傷を評価し、（３）推定される臓器外傷を含む外傷評価報告を救急管理クライアントに送信する、ように構成された、外傷解析エンジンを更に備えるサーバと、
を備える。
このシステムは、医用情報クライアントとシステム履歴データベースを更に備え、
ｈ．サーバは、医用情報クライアントから乗客の事故後検査の医用検査報告を受信し、医用検査報告と関連する仮想センサ示度をシステム履歴データベースに格納するように更に構成され、
ｉ．サーバは、システム履歴データベースに格納された医用検査報告と仮想センサの関連示度との集合に対して第３の関数を最適化するために、１つ以上の最適化手法を使用するように構成された第３の最適化エンジンを更に備える。
【００１５】
本発明は、車両衝突における乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための方法を提供する。この方法は、
ａ．上記のシステムを提供するステップと、
ｂ．車両の衝突時に得られたセンサ示度を受信するステップと、
ｃ．サーバによりセンサ示度データを受信するステップと、
ｄ．センサ示度を含む第１入力の第１関数として、衝突の衝突メカニズムを分類するステップと、
ｅ．車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を、分類された衝突メカニズムと車内センサ示度を含む第２入力の第２関数として計算するステップと、
ｆ．仮想センサ示度と医学文献とを含む第３入力の第３関数として、臓器に対する外傷を評価するステップと、
ｇ．推定される臓器外傷から成る外傷評価報告を１つ以上の救急管理クライアントに送信するステップと、
を含む。
この方法はさらに、
ｈ．乗客の事故後検査の医用検査報告を受信するステップと、
ｉ．１つ以上の最適化手法を用いて、受信した医用検査報告と関連する仮想センサの示度の集合に対する第３関数を最適化するステップと、を含む。
【００１６】
本発明は、車内センサと車内プロセッサが車両の供給者／製造者によって新しい車両に提供される、上記のシステム又は方法を提供する。
【００１７】
本発明は、センサは、ＯＥＭセンサ、後付けセンサ、及びそれらの任意の組み合わせから成る群内のものである、上記の任意のシステム又は方法を提供する。
【００１８】
さらに本発明により、１つ以上の車内センサが、直線加速度計、速度メータ、３軸加速度計、マイクロフォン、車内温度センサ、外気温センサ、着座センサ、シート位置センサ、安全ベルト使用表示器、安全ベルト張力計、エアバッグ展開センサ、車輪速度センサ、ブラインドスポットモニタ、スロットル位置センサ、ブレーキ力センサ、ステアリングホイール位置センサ、ステアリング角センサ、ステアリングホイール上の手のセンサ、タイヤ空気圧センサ、光学センサ、後方視界モニタ、車室内カメラ、空気圧センサ、音響センサ、超音波センサ、ＬｉＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、タコメータ、乗客身長センサ、乗客体重センサ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、上記の任意のシステムまたは方法が提供される。
【００１９】
さらに本発明により、車内センサが、乗客の臓器にかかる力を直接測定するように構成されたセンサを更に備える、上記の任意のシステムまたは方法が提供される。
このセンサは、
ａ．それぞれが車両のシートベルトの頂部、底部若しくはバックルに配置された１つ以上の圧力センサと、
ｂ．ヘッドレストの加速度を測定するように構成されたジャイロスコープを任意選択により有する、車両のヘッドレストに配置された圧力センサと、
ｃ．車両のステアリングホイールの背面に配置された、１つ以上の圧力センサと、
ｄ．それぞれが、車両のシート、シートの背もたれ、又は膨張したエアバッグゾーンに配置された１つ以上の圧力センサの内の１つ以上を備える。
【００２０】
さらに本発明により、車内センサが、車両の異なる部分に配置されたセンサ同士の間の距離を検出する複数のセンサを更に備え、動態エンジンは衝突での車両の変形を計算するように更に構成された、上記の任意のシステムまたは方法が提供される。
【００２１】
さらに本発明により、車内プロセッサが、センサの示度データを圧縮するように更に構成された、上記の任意のシステムまたは方法が提供される。
【００２２】
さらに本発明により、サーバが、クラウドサーバ、専用サーバ、及びそれらの任意の組合せから成る群内のものである、上記の任意のシステムまたは方法が提供される。
【００２３】
更なる実施形態において本発明は、衝突メカニズムの分類が、後方衝撃、側方衝撃、転覆、前方衝撃衝突及びこれらの任意の組合せから成る群からなされる、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００２４】
更なる実施形態において本発明は、第２関数が、１つ以上のデータサイエンスアルゴリズムを使用する、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００２５】
本発明は、仮想センサが、衝突から生じる加速度（源速度も含む）を受けるときの、人体の１つ以上の部分の力、直線加速度、慣性モーメント、角加速度、角速度、応力、及び変位から成る群の１つ以上を測定するように構成される、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００２６】
さらに本発明は、仮想センサ及び任意選択で分類に対する応答関数を訓練するためのサブシステムを更に備え、このサブシステムが、衝突シナリオデータベース、センサシミュレータ、試験衝突データクライアント、第２最適化エンジン、そして任意選択により、第１最適化エンジンを備える、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。ここで、
ａ．衝突シナリオデータベースは衝突シナリオのパラメータを提供するように構成され、
ｂ．センサシミュレータは衝突シナリオを受信し、シナリオに対する車内センサの模擬センサ応答を計算するように構成され、
ｃ．動態エンジンは、模擬センサ応答を受信し、模擬仮想センサ示度を模擬センサ応答の第２関数として（及び任意選択により模擬分類を第１関数として）を計算するように更に構成され、
ｄ．試験衝突データクライアントは衝突シナリオの下で遂行される衝突試験からの試験車データ及び試験ダミーデータを提供するように構成され、
ｅ．第２最適化エンジン（及び任意選択の第１最適化エンジン）は、
衝突シナリオ、模擬センサ応答、模擬仮想センサ示度（及び任意選択により模擬分類）、試験車データ、及び試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信し、
シミュレーションデータをシステム履歴ＤＢに格納し、
システム履歴ＤＢに格納されたシミュレーションデータの１つ以上の事例の集合に対する、第２関数、及び任意選択により前記第１関数を最適化する、ように構成される、
【００２７】
更なる実施形態によれば、本発明は、１つ以上の関数に対する最適化手法が、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰、Ｋ近傍法、勾配ブースティング、リカレントニューラルネットワーク、長・短期記憶、機械学習、ディープラーニング、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００２８】
本発明は、第３関数がさらに、１つ以上の車内センサからの出力の関数である、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００２９】
本発明は、システムが健康監視センサを更に備え、第３関数への第３入力は、臓器への外傷の評価報告を作成するために健康監視センサからの出力を更に含み、健康モニタが、心拍計、血圧計、脱水計、血糖計、皮膚水分計、瞳孔径モニタ、瞼開口高さモニタ、呼吸モニタ、姿勢モニタ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３０】
本発明は、第３関数が、生体力学モデル、有限要素モデル、及び３Ｄモデルから成る群の内の１つ以上の決定論モデルを更に使用する、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００３１】
さらには本発明は、外傷解析エンジンが、システム履歴データベース内に格納された医用検査報告及び関連の仮想センサ示度の集合の数の増大とともに、決定論モデルに対する第３関数の最適化への依存度が動的に増加するように更に構成される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３２】
本発明は、医用検査報告が、頭部傷害、ＡＩＳ、ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−１０、及びそれらの任意の組合せから成る群のいずれかから選択される標準医用基準を含む、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３３】
更なる実施形態において本発明は、医用検査報告が、医用情報クライアントにインストールされたアプリケーションによって提供されるユーザインタフェースに入力される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３４】
本発明は、第３関数が、
ａ．骨盤、ＲＬＱ、ＬＬＱ、ＲＵＱ、ＬＵＱ、大腿部、胸部、頭部、脊椎から成る群の１つ以上の組織への力を計算し、
ｂ．ＭＡＤＹＭＯ、ＧＨＢＭＣ、ＴＨＵＭＳ、及びそれらの任意の組合せから成る群から選択される、リバースエンジニアリングされた人体モデルを使用して、衝突時の体の概略運動を計算し、
ｃ．有限要素モデルを使用して１つ以上の臓器への損傷を計算する、
ように構成された、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００３５】
本発明は、第３関数が臓器のそれぞれに関する専用の計算アルゴリズムを備える、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３６】
本発明は、乗客情報データベースを更に備える、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３７】
更なる実施形態において本発明は、第２関数が、乗客情報データベースに格納された乗客の１つの臓器の特定の状態に対して専用の計算アルゴリズムを適用するように構成された、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３８】
本発明は、専用計算アルゴリズムが、乗客情報データベースに格納された乗客の骨組織器官の状態が、正常か、骨粗鬆症か、大理石骨症かに応じた、骨組織器官のためのものである、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００３９】
本発明により第３関数が、乗客情報データベースに格納された肝硬変病歴の関数として、線維化組織に起因して乗客が肝臓裂傷になる確率を計算するように構成された、上記の任意のシステムまたは方法が更にを提供される。
【００４０】
本発明は、医用検査報告が、乗客情報データベースに追加される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００４１】
更なる実施形態において本発明は、乗客をモニタする医用センサからのデータを乗客情報データベースに格納するようにシステムが更に構成される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００４２】
更なる実施形態において本発明は、外傷解析エンジンが、乗客が車両内に閉じ込めらる確率を予測するように更に構成される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００４３】
本発明は、外傷解析エンジンが、乗客の手当てに必要な１つ以上の適切な外傷ユニットを決定するように更に構成される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００４４】
本発明は、外傷ユニットの決定が、衝突からの外傷ユニットの距離、外傷ユニットの可用性、機器、医療知識から成る群の内の１つ以上の関数として行われる、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００４５】
本発明は、報告が、ウェブプッシュ（Ｗｅｂｐｕｓｈ）、ＨＴＴＰサーバプッシュ、プッシュレット、ロングポーリング、Ｆｌａｓｈ  ＸＭＬＳｏｃｋｅｔリレー、高信頼グループデータ配信、プッシュ通知、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、及びそれらの任意の組合せから選択される技術を用いて、クライアントのコンピュータへ送信される、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００４６】
本発明は、システム履歴データベースに収集されたデータを受信するように構成された自動車製造クライアントを更に含む、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００４７】
本発明は、サーバ及び自動車クライアントが、車両の衝突前及び衝突時に、傷害の重症度を最小化させる、最適なブレーキとステアリングのパターンを計算するように更に構成され、最適化は、車内センサの関連する測定値との対になった医用検査報告の集合に対して計算される、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。
【００４８】
本発明は、医用検査報告と車内センサの測定値の集合が、車両として同一タイプの車両からのものである、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【００４９】
本発明は、マーケティングクライアントを更に備える、上記の任意のシステムまたは方法を提供する。ここでマーケティングクライアントは、
ａ．外傷報告を受信し、
ｂ．乗客の推定臓器外傷を臓器外傷に関する推奨医療製品と照合し、
ｃ．照合した医療製品に関して乗客のデバイス上に広告の表示を開始する、ように構成される。
【００５０】
本発明は、乗客が衝突後すぐに入院していないことを確認した場合に、システムが、外傷報告をマーケティングクライアントに送信する、上記の任意のシステムまたは方法を更に提供する。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するためのシステムのブロック図である。
【図２Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、数種の車内センサ１０５の図である。
【図２Ｂ】本発明のいくつかの実施形態による、数種の車内センサ１０５の図である。
【図２Ｃ】本発明のいくつかの実施形態による、数種の車内センサ１０５の図である。
【図２Ｄ】本発明のいくつかの実施形態による、数種の車内センサ１０５の図である。
【図３】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための、システムの動態エンジンにおける分類と仮想センサのための応答関数の訓練用サブシステムのブロック図である。
【図４Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するためのシステムのサーバに送信された医用検査報告のＧＵＩを示す図である。
【図４Ｂ】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するためのシステムのステータス情報スクリーンのＧＵＩを示す図である。
【図５】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための方法のフロー図である。
【図６】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための、システムの動態エンジンにおける分類と仮想センサのための応答関数の訓練用サブシステムのフロー図である。
【図７】本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００５２】
ここで図１を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための自動システム１００が示されている。
【００５３】
システム１００は、車内センサ１０５、車内プロセッサ１１０、車内プロセッサ１１０と無線通信するサーバ１１２、及びサーバ１１２と通信する救急管理クライアント１３５と医用情報クライアント１３８から成るクライアントコンピュータを含む。任意選択により、システム１００は、サーバ１１２と通信する自動車製造者クライアント１４０を更に含む。
【００５４】
車内センサ１０５及び車内プロセッサ１１０は車両１０１内に配置される。車内センサ１０５及び車内プロセッサ１１０は、自動車製造者１０１により提供されるＯＥＭ機器、後付け機器、又はそれらの任意の組み合わせであっってよい。
【００５５】
車内センサ１０５には、速度メータ、直線加速度計、３軸加速度計、マイクロフォン、車内温度センサ、外気温センサ、着座センサ、シート位置センサ、安全ベルト使用表示器、安全ベルト張力計、エアバッグ展開センサ、車輪速度センサ、ブラインドスポットモニタ、スロットル位置センサ、ブレーキ力センサ、ステアリングホイール位置センサ、ステアリング角センサ、ステアリングホイール上の手のセンサ、タイヤ空気圧センサ、光学センサ、後方視界モニタ、車室内カメラ、空気圧センサ、音響センサ、超音波センサ、ＬｉＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、ＧＰＳ、ジャイロセンサ、タコメータ、乗客身長センサ、乗客体重センサ、及びそれらの任意の組合せが含まれ得る。
【００５６】
次に、本発明のいくつかの実施形態による、複数の種類の車内センサ１０５を示す図２Ａ〜図２Ｄを参照する。図に示す車内センサは、乗客に接触するか、ほぼ接触して配置され、事故時に乗客の臓器に作用する外力の測定を可能とすることを特徴とする。図に示し、以下で説明する車内センサは、これらのセンサの１つ以上が存在しない発明の実施形態を排除するものではないことを理解されたい。
【００５７】
図２Ａは、車両のシートベルト１０に位置する一組のセンサの実施形態を示す。シートベルトは一般的に２つの部品から作られている。通常は静的要素であるバックル１１と通常は動的要素であるベルト１２である。本発明の複数の実施形態では、ベルト１２の頂部と底部に圧力センサ１３が割り当てられ、バックル１１には別の圧力センサ１４が配置される。更に、高さを調節可能な心拍および呼吸センサ１５がベルト１２に配置される。乗客はこのセンサの位置を変えて乗客の胸の適切な場所に合わせることができる。
【００５８】
図２Ｂは車両のヘッドレスト２０に位置するセンサを示す。圧力センサ２１は乗客の頭によってヘッドレスト２０にかかる圧力を測定する。圧力センサ２１は、一般に対側衝撃傷害で頭部に印加された力を測定可能である。代替又は追加として、ジャイロスコープ２２がユーザの頭によってヘッドレスト２０に印加される加速度を測定する。更に、ジャイロスコープ２２は、シートが身体に及ぼす剪断力を測定することにより、事故時にシートの動きに対する頭部の動きを相関づけることが可能である。圧力センサ２１及び／又はジャイロスコープ２２は、頭部の回転運動をシート（背部及び底部）で測定される回転力と比較することで測定される、びまん性軸索損傷において頭により保持される力の測定を可能とする。それらの測定値の差が、頭部および胸部で感じた剪断力を示す。
【００５９】
図２Ｃは、車両のステアリングホイール３０に位置する一組のセンサを示す。複数の圧力センサ３１がステアリングホイール３０の全周及び背面に配置される。これらのセンサ３１は、乗客がステアリングホイール３０に与える衝撃力に関する情報を提供し、これにより事故時に乗客がシートベルト１０を装着していたかどうかが判定できる。この種の情報は、衝撃を受けた乗客の医療処置のためには極めて重要である。
【００６０】
図２Ｄは、車両の複数の場所に位置する一連のセンサを示す。車両１０１と車のシート４３の概略図が、膨張したエアバッグ４１のゾーン（灰色の領域）と共に示されている。複数の圧力センサ（黒い点）４２が、エアバッグとシート上の複数の場所に配置されている。乗客の傷害状態をより完全に示すために、圧力センサ４２及びその他の可能なセンサ構成により、乗客の運動と衝撃のより完全な像の生成が可能となる。
【００６１】
いくつかの実施形態においては、車両１０１の複数部分に配置されて、それら同士の間の距離を算出可能なセンサ４４がある。この特徴により、事故時の車両１０１の変形を計算することが可能となる。車両が受けた変形レベルと、乗客が受けた傷害の大きさとの間には、直接的な相関があることが証明されている。（Ｊ．Ａｕｇｅｎｓｔｅｉｎ、Ｅ．Ｐｅｒｄｅｃｋ、Ｊ．Ｓｔｒａｔｔｏｎ：「重度傷害のリスクを増大させる衝突の特性（Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ  ｏｆ  Ｃｒａｓｈｅｓ  ｔｈａｔ  Ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｔｈｅ  Ｒｉｓｋ  ｏｆ  Ｓｅｒｉｏｕｓ  Ｉｎｊｕｒｉｅｓ）」、Ａｎｎｕａｌ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ；ｖｏｌ．４７、２００３）。したがって、センサにより収集される全体としての感覚情報の一部として、車両の変形レベルは、車両１０１内の乗客が受けた傷害の大きさを後で推定するための別のパラメータとして測定することが可能である。
【００６２】
いくつかの実施形態において、車内センサ１０５には、車両内の乗客をモニタする１つ以上の医用センサが含まれる。
【００６３】
車内プロセッサ１１０は車内センサ１０５からの示度を受信する。衝突の発生を検知すると、車内プロセッサ１１０は以前及び衝突時までに受信した示度データを送信する。いくつかの実施形態において、車内プロセッサは、複数の衝突がある場合などにおいて、車両が停止した後でもデータの送受信を継続する。好適な実施形態において、車内プロセッサ１１０はサーバ１１２へ送信する前にデータを圧縮する。最適な圧縮はデータの欠損をもたらし得るが、車内プロセッサで使用される圧縮アルゴリズムは、サーバ１１２が衝突の解析をするのに必要なデータの特徴を保存するように特別に設計されている。
【００６４】
いくつかの実施形態において、車内プロセッサ１１０は車両内の乗客に関する情報も収集し得る。車両１０１に乗る時に、車内プロセッサ１１０が、氏名、体重、身長、健康状態などの乗客情報を車両１０１の座席位置ごとに、車載の記憶装置（図示せず）、車両１０１若しくはモバイル装置の入力装置（図示せず）、サーバ１１２、又はそれらの任意の組合せから受信してもよい。乗客は、適用可能な車内センサ１０５で測定されるような体重、身長及び／又は画像によって識別されてもよい。乗客情報は、乗客の臓器への外傷の推定精度を上げるための追加入力データとして、センサ１０５からのデータと共に送信されてもよい。さらに、乗客データがサーバ１１２の乗客情報データベース１３０（本明細書で更に説明する）に格納されてもよい。
【００６５】
サーバ１１２はクラウドサーバであってもよいし、専用サーバであってもよい。サーバ１１２は、別々の位置に配置され得る１つ以上のコンピュータを含む。車内プロセッサ１１０とサーバ１１２との間の無線通信は、例えば１つ以上のセルラー（４Ｇ又は５Ｇなど）、ＩｏＴなどの、車両対施設又は車両対クラウドの接続性に適したプロトコルで確立される。
【００６６】
サーバ１１２は、システム１００によって行われる演算を促進するモジュール（本明細書で更に説明する）を備える。モジュールは非一時的なコンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）を備える。これは任意の種類のメモリ、記憶装置、又はそれらの組み合わせであってよい。ＣＲＭはサーバ１１２のプロセッサが、各モジュールに記述された機能を実行するための命令を格納する。
【００６７】
救急管理クライアント１３５及び医用情報クライアント１３８などのクライアントはそれぞれ計算デバイスを備え、それはＰＣ、ノートブック、あるいはタブレット若しくはスマートフォンなどのモバイル装置であってよい。各計算デバイスは、サーバ１１２との有線及び／又は無線通信手段を備える。各クライアントコンピュータには、クライアントコンピュータがサーバ１１２と通信するか、あるいはクライアントに本明細書に記載の機能を与えるためのソフトウェアエージェントがインストールされてもよい。
動態解析
【００６８】
いくつかの実施形態において、サーバ１１２には、動態エンジン１１４が含まれる。動態エンジン１１４が、車内プロセッサ１１０により送信されたセンサ示度を受信する。動態エンジン１１４がセンサ示度から衝突の衝突メカニズムを分類する。例えば、衝突が後方衝撃、側方衝撃又は前方衝撃衝突のいずれであったかを動態エンジン１１４が判定する。動態エンジン１１４による更なる処理のために、分類によって、いくつかの個別の解析方式の内の１つ、例えば、どの車内センサ１０５の示度を使用すべきか、どの臓器を解析すべきか、どのアルゴリズムを使用すべきか、が特定される。
【００６９】
衝突を分類した後、動態エンジン１１４は仮想センサの示度を計算する。仮想センサは、車内の乗客の臓器に仮想的に配置された想像上のセンサである。仮想センサは、車内センサ１０５が測定した物理量を、臓器に印加され、臓器の運動及び／又は臓器の内部歪をもたらす力−これには内部応力を含むことができる−に変換する。いくつかの実施形態において、動態エンジン１１４は、衝突メカニズムの分類と共に、様々な試験データ、データサイエンスアルゴリズム及び他の計算手法（本明細書で更に説明）を使用する。動態エンジン１１４は、乗客の体内の仮想センサの示度を、車内センサ１０５の示度の関数として計算する。
【００７０】
致命的な傷害の評価にどの動的な量が最も重要であるかによって、仮想センサは、力／応力センサ又は変位／偏向センサであり得る。頭部への衝撃に関しては、仮想センサは典型的には、頭部重心における応力を測定する。胸部に配置された仮想センサは典型的には内部における偏向を測定する。
【００７１】
動態エンジン１１４は、仮想センサの示度の計算を支援するために、身体の動きを決定することが可能である。例えば、時速５０マイルで木に正面衝突した場合、体の臓器による特定の速度及び衝撃の大きさで、体がステアリングホイールに向かって突き動かされる。最初に胸がステアリングホイールに当たり、次に頭が当たる場合、頭が急激に前方に突き出て、首の歪が過屈曲損傷をもたらす。頭が最初に当たる場合には、胸が前方に急激に傾くときに頭は後方に引っ張られて、首の過伸展損傷をもたらす。どの衝撃モードが発生したかを判定するために、ステアリングホイール調節センサ、乗客身長センサ、シートセンサ、及び／又は乗客情報データベース１３０（本明細書で更に説明）内の乗客身長データを使用することができる。衝撃モードは、例えば、頸椎に配置された仮想センサの示度を計算するための１つの入力となり得る。
動態最適化／訓練
【００７２】
次に図２を参照する。ここには、車両衝突における乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価し報告するための、本発明のいくつかの実施形態による自動システム１００の分類及び仮想センサ応答関数の最適化／訓練のためのサブシステム１７５が示されている。サブシステム１７５は、衝突シナリオデータベース１５０、センサシミュレータ１５５、動態エンジン１１４、システム履歴データベース１２５、試験衝突データクライアント１４５、仮想センサ最適化エンジン１１８２（及び／又は分類関数を最適化するための分類最適化エンジン１１８１）を備えている。
【００７３】
衝突シナリオデータベース１５０は、様々な自動車衝突の試験シナリオを保存している。例えば、自動車メーカ／モデル、衝突物（例えば他車、コンクリート壁、木など）、速度、ブレーキ／ステアリングパターン、乗客重量などである。仮想センサの較正に必要な試験シナリオの数を最小化するように、シナリオは戦略的に選択される。例えば、低速度ではいくつかの仮想センサの応答は、対応する車内センサ示度に対してほぼ線形であることが予測され、その結果、一連の異なる車速における試験シナリオは時速１０マイルごとに間隔が置かれる（例えば、２０、３０、４０ｍｐｈでのシナリオ）。現実のシステム１００では、中間速度での仮想センサの応答は、１０ｍｐｈの最近接の低位倍数と最近接の高位倍数との間のシミュレーションデータを内挿して計算可能である。高速度では、仮想センサ応答は、非線形となる可能性があり、より間隔の近い速度、例えば５０、５５、６０、６２、６４、６６、６８、６９、及び７０ｍｐｈでの衝突シナリオのシミュレーション及び試験を必要とする可能性がある。
【００７４】
センサシミュレータ１５５はシナリオデータベース１５０から衝突シナリオを受信し、車内センサ１０５の衝突シナリオの衝突への予想される応答を、衝突シナリオデータの関数として計算する。そのような計算は、現在のコンピュータ技術の使用では、極めて計算集約的であり、車内センサ１０５の予想示度は、通常センサシミュレータ１５５を一晩動作させて計算される。センサシミュレーション関数は、データサイエンスアルゴリズムを使用することができる。センサシミュレーション関数は、システム履歴データベース１２５に格納された、センサシミュレータ１５５による以前の１つ以上のシミュレーションからの模擬センサ示度の既存の訓練データを使用することができる。センサシミュレータ１５５は、データサイエンスアルゴリズムの結果と訓練アルゴリズムとを重みをつけて結合させることができる。例えば、訓練されたセンサシミュレータアルゴリズムが訓練と共により正確になることが示されると、より信頼度を上げることができる。
【００７５】
動態エンジン１１４（本明細書で更に説明）は、最適化／訓練サブシステム１７５で使用する場合には、シミュレーションモードで実行される。そこでは動態エンジン１１４がセンサシミュレータ１５５からの計算されたセンサ出力を受信する。動態エンジン１１４は、模擬車内センサ示度の関数として、模擬仮想センサ示度を計算する。一般に、模擬仮想センサ応答関数は、実衝突で動態エンジン１１４により使用される仮想応答関数と同一である。仮想センサ応答関数は、データサイエンスアルゴリズムを使用することも可能である。仮想センサ応答関数は、システム履歴データベース１２５に格納された、以前の１つ以上のシミュレーションからの、計算された仮想センサ示度に対する既存の訓練データを使用してもよい。動態エンジン１１４は、データサイエンスアルゴリズムと訓練アルゴリズムとを重みをつけて結合させることができ、例えば、訓練されたセンサシミュレータアルゴリズムが訓練と共により正確になることがわかると、より信頼度を上げることができる。
【００７６】
試験衝突データクライアント１４５は、実際の衝突試験時に収集された衝突ダミーのセンサからのデータを提供する。試験衝突データクライアント１４５は、製造者、米国運輸省道路交通安全局（Ｕ．Ｓ．Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｈｉｇｈｗａｙ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓａｆｅｔｙ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ（ＮＨＴＳＡ））などの規制当局、又は米国道路安全保険協会（Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈｗａｙ  Ｓａｆｅｔｙ（ＩＩＨＳ））などの保険機関からのデータを提供することができる。試験衝突データは、標準（法律又は規制により必要とされる試験）、非標準、又はその両方であってよい。いくつかの試験衝突は、特に、分類及び／又は仮想センサ関数の較正を目的として実行され得る。システム１００の仮想センサに対応する衝突ダミーでのセンサに加えて、試験衝突データクライアント１４５は車内センサ１０５の示度に関するデータを提供する場合もある。
【００７７】
システム履歴データベース１２５は、衝突シナリオデータベース１５０からの衝突シナリオ、センサシミュレータ１５５からの対応する模擬センサ出力、動態エンジン１１４からの対応する模擬仮想センサ示度、及び衝突シナリオの条件で実行された衝突試験データを、試験衝突データクライアント１４５から受け取って格納する。
【００７８】
センサ最適化エンジン１１８２は、システム履歴データベース１２５に格納された１つ以上の訓練セットの集合（衝突シナリオ、センサシミュレーション、衝突シナリオに対応する衝突試験からの車内センサ示度）に対してセンサシミュレータ関数を最適化する。仮想センサ最適化エンジン１１８２は、最適化された車内センサシミュレーション関数のパラメータをシステム履歴データベースに格納する。
【００７９】
センサ最適化エンジン１１８２は、システム履歴データベース１２５に格納された１つ以上の訓練セットの集合（衝突シナリオ、模擬仮想センサの示度、対応する衝突試験データからの衝突ダミーのセンサ示度）に対して仮想センサ応答関数を最適化する。仮想センサ最適化エンジン１１８２は、最適化された車内センサシミュレーション関数のパラメータをシステム履歴データベース１２５に格納する。
【００８０】
いくつかの実施形態においてセンサシミュレータ１５５は、新しく最適化された模擬センサ応答関数を用いて、模擬センサ出力を再計算する。動態エンジン１１４は再計算されたセンサ出力を受け取り、元の仮想センサ応答関数か新しく最適化された仮想センサ応答関数のいずれかを用いて、修正された仮想センサ示度を計算する。
【００８１】
訓練が多くなるほど、より多くのシミュレーションと対応する試験衝突データが集積されて、センサシミュレータと仮想センサ応答関数の精度の改善が期待される。最適化エンジン１１８１−１１８２は、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰、Ｋ近傍法、勾配ブースティング、リカレントニューラルネットワーク、長・短期記憶、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、ファジー論理、及びそれらの任意の組合せなどの、１つ以上の最適化方法を使用することが可能である。
外傷評価
【００８２】
ここで再び図１を参照する。いくつかの実施形態において、サーバ１１２には外傷解析エンジン１１５が更に含まれる。外傷解析エンジン１１５は動態エンジン１１４から仮想センサ示度を受信する。外傷解析エンジン１１５は、車両衝突での乗客の臓器への外傷を、仮想センサ示度とサーバ１１２の医学文献データベース１２０内の医学文献の関数として評価する。
【００８３】
外傷解析は２段階で行われてよい。１）外力が組織の物理的挙動へ及ぼす効果の判定。この第１段階に関しては、外傷解析エンジン１１５が、生体力学モデル、有限要素法、３Ｄモデルを使用してもよい。２）組織の物理的挙動が組織の損傷及びその病態生理に及ぼす影響の判定。この第２段階に関しては、外傷解析エンジンが、医学文献データベース１２０に格納された医学文献を使用してもよい。医学文献は出版された医学文献（又はそこへのリンク）を含む。例えば、「交通傷害予防（Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｉｎｊｕｒｙ  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ）」などの医学雑誌及び／又は「事故傷害：生体力学と予防（Ａｃｃｉｄｅｎｔａｌ  Ｉｎｊｕｒｙ：Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ  ａｎｄ  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ）（Ｎ．Ｙｏｇａｎａｎｄａｎ、ほか編）」などの医学文献などである。
【００８４】
外傷解析エンジン１１５は、臓器への外傷の評価を計算する。外傷解析エンジン１１５は、外傷を受けた乗客の臓器とその外傷の重症度を特定する。計算出力は、簡略化傷害基準（Ａｂｂｒｅｖｉａｔｅｄ  Ｉｎｊｕｒｙ  Ｓｃａｌｅ）（ＡＩＳ）、又は国際疾病分類（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ）（ＩＣＤ）の記号に基づくことができる。
【００８５】
外傷解析エンジン１１５の計算に基づいて、サーバ１１２が、システム１００の救急管理クライアント１３５へ外傷評価報告を送る。救急管理クライアント１３５は、ＥＭＳユニット、病院の外傷ユニット又は病院の救命センターの人員に接続されている。好ましくは、外傷評価報告は関係者にプッシュ通知される。車両１０１内の個別の乗客に関しては、同一の車両事故の下に分類された別の外傷評価報告が、外傷解析エンジン１１５へ送られてもよい。外傷評価には、動態エンジン１１４によって判定された衝突メカニズム分類が含まれてよい。いくつかの実施形態においては外傷評価報告は完全に自動作成される。
【００８６】
任意選択により、外傷解析エンジン１１４は、乗客の治療のために呼び出すべき最も適切なＥＭＳ及び／又は外傷ユニットを決定する。サーバ１１２は更に外傷ユニットの状況を追跡するようにプログラムされて、その外傷ユニットの、衝突現場からの距離、可用性、設備及び医学知識などに基づいて呼び出すべき外傷ユニットを選択することができる。
【００８７】
外傷評価報告は、関係者に傷害の種類及び重症度、並びに処置を要する乗客数を通知するので、ＥＭＳ及び病院関係者が事故に対応して乗客を処置する上で極めて高い価値を持ち得る。この報告により、車両衝突の場合に特に重要な対応と処置のスピードを速めることが可能である。更に、報告には、ＥＭＳ及び／又は病院の関係者が気づかないことの多い傷害を含むことがあり得る。こうして、この報告により他の場合よりも早期に医療関係者を呼び出すことができる。
【００８８】
例えば多くの場合、腹部が鈍器衝撃を受けると中実及び中空の臓器が大きな傷害を受けやすい。中実臓器（肝臓、脾臓）の裂傷は画像（ＵＳ、ＣＴ）で視認できるが、中空臓器の傷害（腸穿孔など）は通常検出できない。腹腔に加えられた力を解析することにより、潜在的な損傷を評価するための概略推定を行うことが可能である。
【００８９】
更に、例えば外傷性脳傷害の多くの場合には、初期の時間にロッテルダムスコアの劣化がみられる。予備的なＣＴスキャン（通常、処置の最初の１時間内に行われる）では顕著でなくても、衝撃時に頭部へ加えられた力を計測することで外傷解析エンジン１１４は劣化の可能性を経験的に評価し、医療スタッフがそれに対応して劣化防止を図ることを可能とする。
【００９０】
サーバ１１２は、救急管理クライアント１３５から対応状況を受信することができる。状況には、救急車が事故現場へ向けて出発したか否か、又は救急車が何時に到着したか、が含まれ得る。状況には、救急処置室に入った時刻及びどこの病院かも含まれ得る。
【００９１】
システム１００は更に医用情報クライアント１３８も含む。医用情報クライアント１３８は、乗客の処置時（これには、救急処置、救急後の入院治療、外来治療及び／又は往診が含まれ得る）にＥＭＳ及び／又は病院関係者により作成された医用検査報告をシステム１００を介して提供する。サーバ１１２は医用情報クライアント１３８に接続される。医用検査報告のフォーマットはシステム１００用に特別に準備可能である。図３ａに、医用検査報告を入力するためのフォームの簡略化されたＧＵＩの例を示す。フォームのユーザが、事故で負傷した臓器にチェックを入れる。臓器の下に、傷害の程度をＡＩＳスケールで報告する選択ボタンが現れる。
【００９２】
システム１００で処理された、サーバ１１２が事故の乗客の医用検査報告を受信する。サーバ１１２が、医用検査報告をシステム履歴データベース１２５に格納する。図３ｂは、サーバ１１２の管理者が閲覧可能なステータス情報スクリーンを示す。スクリーンに、現況イベントと履歴イベント（衝突）、発生時刻、衝突メカニズム、衝撃度合い、対応状況、及び医用検査報告へのリンクが示される。
【００９３】
いくつかの実施形態において、サーバ１１２は更に外傷評価最適化エンジン１１８３を備える。外傷評価最適化エンジン１１８３は、仮想センサの示度とシステム履歴データベース１２５に格納された対応する医用検査報告から成る１つ以上の訓練セットの集合に対して外傷評価関数を最適化する。仮想センサ最適化エンジン１１８２は、最適化された車内センサシミュレーション関数のパラメータをシステム履歴データベース１２５に格納する。
【００９４】
より多くの訓練により、仮想センサ示度と医用検査報告の集合がますます増えて、外傷評価関数の精度の改善が期待される。外傷評価最適化エンジン１１８３は、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰、Ｋ近傍法、勾配ブースティング、リカレントニューラルネットワーク、長・短期記憶、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、ファジー論理、及びそれらの任意の組合せなどの、１つ以上の最適化方法を使用することが可能である。
【００９５】
いくつかの実施形態において、外傷評価最適化エンジン１１８３は更に、医用検査報告及び関連の仮想センサ示度の集合の数の増大とともに、決定論モデル（例えば、生体力学モデル、有限要素法、３Ｄモデル）に対する最適化の信頼度を動的に増加させるように構成される。
【００９６】
いくつかの実施形態において、サーバ１１２は、車輛内の１人以上の乗客に関する乗客情報データベース１３０を更に備える。動態エンジン１１４及び／又は外傷解析エンジン１１５は乗客情報データベース１３０内のデータを使用して、その患者の特定の健康状態に合わせた解析をすることができる。例えば動態エンジン１１４は、骨組織が正常か、骨粗鬆症か、大理石骨症化に応じて、骨組織の動力学を計算可能である。例えば外傷解析エンジン１１５は、肝硬変の病歴の関数として、線維化組織による肝臓裂傷の確率を計算することができる。
【００９７】
本明細書に、システム運用の一例を示す。
ａ．衝突時に取得された車載シートベルト張力センサの示度の基づいて、動態エンジン１１４が、乗客の胸骨に１８６Ｇの力が４ｍｓの間加えられたことを判定する。
ｂ．外傷解析エンジン１１５が有限要素解析を用いて、胸骨が後方へ３ｃｍだけ圧縮されたことを判定する。
ｃ．年齢、性別、病歴に基づいて外傷解析エンジン１１５は、乗客が胸骨の骨折を有する可能性が７２％であると判定する。
【００９８】
いくつかの実施形態において、システム１００は更に自動車製造者クライアント１４０を備える。自動車製造者クライアントはサーバ１１２に接続可能である。自動車製造者クライアント１４０はシステム１００により処理された衝突の集合データを収集可能である。自動車製造者クライアント１４０は、車内センサ、特にブレーキとステアリングシステムのセンサの示度と対になった医用検査報告の集合に対して、傷害の重症度の最小化をもたらし得る、衝突前及び衝突時のブレーキとステアリングのパターンを計算可能である。自動車製造者は、最適化されたブレーキとステアリングのパターンを、自動化又は半自動化した車両の衝突応答システムの設計に展開可能である。
【００９９】
あるいはそれに代わって、サーバ１１２が最適な車両操縦（例えば、衝突前のミリ秒毎の車両の位置と方向）を決定し、車両クライアント１４０がその最適操縦を達成するために車両１０１に要求されるステアリングとブレーキングを計算する。
【０１００】
いくつかの実施形態において、システム１００は更にマーケティングクライアント（図示せず）を備える。マーケティングクライアントはサーバ１１２に接続される。マーケティングクライアントは、システム履歴データベース１２５から乗客の外傷評価報告を受信することができる。マーケティングクライアントは、推定された臓器外傷を、その推定された臓器外傷に関連する推奨医薬品に照合することができる。マーケティングクライアントは、乗客の装置にその製品の広告を表示し始めることができる。好適な実施形態においては、乗客がその傷害により入院した場合（例えばその事故に関する医用検査報告が病院によって作成されてシステム履歴データベース１２５に格納されている場合など）、マーケティングクライアントは販売促進を送信することを控える。あるいはサーバ１１２が外傷評価報告へのアクセスを控える。いくつかの実施形態において、外傷が（外傷評価又は医用検査報告に示されるように）その臓器の所定の閾値を超える場合には、マーケティングクライアントは販売促進を送信することを控えることができる。
【０１０１】
次に、本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための方法２００のフロー図である、図４を参照する。
【０１０２】
方法２００は以下のステップを含む。
ａ．車両衝突での乗客の臓器への外傷の評価及び報告のためのシステムを提供するステップ２０５、
ｂ．車両の衝突時に取得されたセンサ示度を受信するステップ２１０、
ｃ．センサの示度を含む第１入力の第１関数として、衝突の衝突メカニズムを分類するステップ２２０、
ｄ．車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を、分類された衝突メカニズムと車内センサ示度を含む第２入力の第２関数として計算するステップ２２５、
ｅ．仮想センサ示度と医学文献とを含む第３入力の第３関数として、臓器に対する外傷を評価するステップ２３０、
ｆ．推定される臓器外傷から成る外傷評価報告を１つ以上の救急管理クライアントに送信するステップ２３５、
ｇ．乗客の事故後検査の医用検査報告を受信するステップ２４０、
ｈ．１つ以上の最適化手法を用いて、受信した医用検査報告と関連する仮想センサの示度の集合に対する第３関数を最適化するステップ２５０。
【０１０３】
次に、本発明のいくつかの実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するシステムの動態エンジンにおける、分類と仮想センサのための応答関数の訓練方法２５０のフロー図である、図５を参照する。
【０１０４】
方法２５０は以下のステップを含む。
ａ．衝突シナリオのパラメータ（自動車のメーカ／モデル、速度、ブレーキング／ステアリングパターン、乗客重量など）を提供するステップ２５５、
ｂ．シナリオに対する車内センサの模擬センサ応答を計算するステップ２６０、
ｃ．模擬センサ応答の第２関数として模擬仮想センサ示度を計算するステップ２６５、
ｄ．試験車データ及び衝突シナリオの条件下で実行される衝突試験からの試験ダミーデータを提供するステップ２７０、
ｅ．衝突シナリオ、模擬センサ応答、模擬仮想センサ示度、試験車データ、及び試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信するステップ２７５、
ｆ．シミュレーションデータをシステム履歴ＤＢに格納するステップ２８０、
ｇ．システム履歴ＤＢに格納されたシミュレーションデータの１つ以上の例の集合に対して、第２関数を最適化するステップ２８５。
【０１０５】
次に、本発明の代替実施形態による、車両衝突での乗客の臓器への外傷を評価及び報告するための方法３００のフロー図を示す、図６を参照する。今日のコンピュータ技術ではこの方法は数時間かかる。ただし、コンピュータ技術の改善により１分未満しかかからないことが期待される。
【０１０６】
方法３００は以下のステップを含む。
ａ．車両の衝突時に車内センサ示度を受信するステップ３０５、
ｂ．衝突時の車両の挙動（例えば速度と加速度）を、センサ示度の第１関数として記述するステップ３１０、
ｃ．車両と衝突する物体をセンサ示度の第２関数で特徴づけるステップ３１２、
ｄ．車両のモデルを受信するステップ３１５、
ｅ．車両内の乗客のモデルを受信するステップ３２０、
ｆ．車両と衝突する物体のモデルを受信するステップ３２５、
（車両、乗客、及び物体のモデルは、有限要素モデルであってよい）
ｇ．衝突を再構築するステップ３３０、
ｈ．乗客への傷害マップを作成するステップ３３５、
ｉ．１つ以上の救急管理クライアントへ傷害マップを報告するステップ３４０。
【０１０７】
衝突時の車両挙動を記述する車両センサから取得されるデータと、（ａ）車両モデル、（ｂ）人体モデル（ＧＨＢＭＣ又はＴＨＵＭＳ）及び（ｃ）障害物（車両が衝突した物体）のコンピュータモデルが与えられれば、衝突の完全な再構築が（全シミュレーションを数秒で実行できる十分なコンピュータ能力があるとして）リアルタイムで実行可能である。そのような再構築により、完全かつ信頼できる傷害マップを構築可能である。人体モデルが異なる臓器及び組織を表すので、非常に正確な傷害動力学の解析及び診断が遂行可能である。
【図１】
2020532810.tif 000003
【図２Ａ】
2020532810.tif 000004
【図２Ｂ】
2020532810.tif 000005
【図２Ｃ】
2020532810.tif 000006
【図２Ｄ】
2020532810.tif 000007
【図３】
2020532810.tif 000008
【図４Ａ】
2020532810.tif 000009
【図４Ｂ】
2020532810.tif 000010
【図５】
2020532810.tif 000011
【図６】
2020532810.tif 000012
【図７】
2020532810.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月14日(2020.4.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両衝突における乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための自動システムであって、
ａ．車両衝突時に示度を取り込むように構成された、１つ以上の車内センサと、
ｂ．前記車内センサからの前記示度を受信し、前記車内センサの示度を送信するように構成された、車内プロセッサと、
ｃ．前記車内プロセッサに無線通信接続されたサーバであって、１つ以上のプロセッサと非一時的コンピュータ可読媒体（ＣＲＭ）を備える、サーバと、
ｄ．１つ以上の救急管理クライアントと、
を備え、
ｅ．前記ＣＲＭは医学文献データベースを格納し、
ｆ．前記サーバは、
前記車内プロセッサからの前記車内センサの示度を受信し、
前記車内センサの示度を含む第１入力の第１関数として、前記車両衝突の衝突メカニズムを分類し、
車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を計算し、前記仮想センサの示度は、前記分類された衝突メカニズムと前記車内センサの示度を含む第２入力の第２関数として計算される、
ように構成された動態解析エンジンを更に備え、
ｇ．前記サーバは、
前記動態解析エンジンからの前記仮想センサの示度を受信し、
前記仮想センサの示度と前記医学文献データベース内の医学文献とを含む第３入力の第３関数として、前記臓器に対する外傷を評価し、
ｈ．評価された前記臓器に対する外傷を含む外傷評価報告を前記救急管理クライアントに送信する、ように構成された外傷解析エンジンを更に備える、自動システム。
【請求項２】
医用情報クライアントとシステム履歴データベースを更に備え、
前記サーバは、前記医用情報クライアントから前記乗客の事故後検査の医用検査報告を受信し、前記医用検査報告と関連する仮想センサの示度を前記システム履歴データベースに格納するように更に構成され、
前記サーバは、前記システム履歴データベースに格納された、前記医用検査報告と前記仮想センサの前記関連する仮想センサの示度との集合に対して第３の関数を最適化するために、１つ以上の最適化手法を使用するように構成された第３の最適化エンジンを更に備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記車内センサ及び前記車内プロセッサは、前記車両の供給者／製造者によって供給されるか、ＯＥＭ機器であるか、後付け機器であるか、又はそれらの組合せである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記車内センサは、前記乗客の臓器にかかる力を直接測定するように構成された複数のセンサを更に備え、
前記複数のセンサは、
ａ．それぞれがシートベルトの頂部、底部若しくはバックル、又は前記車両に配置された１つ以上の圧力センサと、
ｂ．前記車両のヘッドレストに配置された圧力センサと、
ｃ．前記車両のステアリングホイールの背面に配置された、１つ以上の圧力センサと、
ｄ．それぞれが、前記車両のシート、シートの背もたれ又は膨張したエアバッグゾーンに配置された、１つ以上の圧力センサ、
の内の１つ以上を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記車内センサは、前記車両の異なる部分に配置されて、その車内センサ同士の間の距離を検出する複数のセンサを更に備え、前記動態解析エンジンは前記車両衝突での前記車両の変形を計算するようにさらに構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記仮想センサに対する応答関数を訓練するためのサブシステムを更に備え、前記サブシステムは衝突シナリオデータベース、センサシミュレータ、試験衝突データクライアント、及び第２最適化エンジンを備え、
ａ．前記衝突シナリオデータベースは、衝突シナリオのパラメータを提供するように構成され、
ｂ．前記センサシミュレータは、前記衝突シナリオを受信し、前記衝突シナリオに対する前記車内センサの模擬センサ応答を計算するように構成され、
ｃ．前記動態解析エンジンは、前記模擬センサ応答を受信し、前記模擬センサ応答の前記第２関数として模擬仮想センサの示度を計算するように更に構成され、
ｄ．前記試験衝突データクライアントは、前記衝突シナリオの下で遂行される衝突試験からの試験車データ及び試験ダミーデータを提供するように構成され、
ｅ．前記第２最適化エンジンは、
前記衝突シナリオ、前記模擬センサ応答、前記模擬仮想センサの示度、前記試験車データ、及び前記試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信し、
前記シミュレーションデータをシステム履歴ＤＢに格納し、
前記システム履歴ＤＢに格納された前記シミュレーションデータの１つ以上の例の集合に対して、前記第２関数を最適化する、ように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記外傷解析エンジンは、前記乗客の手当てに必要な１つ以上の適切な外傷ユニットを決定するように更に構成され、前記外傷ユニットの決定は、前記車両衝突からの前記外傷ユニットの距離、前記外傷ユニットの可用性、機器、及び医療知識から成る群の内の１つ以上の関数として行われる、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記システム履歴データベースに収集されたデータを受信するように構成された自動車製造クライアントを更に含み、
ａ．前記サーバ及び前記自動車製造クライアントは、前記車両衝突の前及び前記車両衝突時に、傷害の重症度を最小化させる、最適なブレーキ及びステアリングのパターンを計算するように更に構成され、前記最適化は、前記車内センサの関連する測定値との対になった前記医用検査報告の集合に対して計算され、
ｂ．前記医用検査報告と車内センサの測定値の集合は、同一モデルの車両からのものである、請求項２に記載のシステム。
【請求項９】
車両の衝突時又は衝突後に車両内の乗客の臓器への外傷をリアルタイムで評価及び報告するための方法であって、前記車両は、車両の衝突時に示度を取り込むための１つ以上の車内センサと、１つ以上の車内プロセッサとを含み、
ａ．前記車両の衝突時に、前記１つ以上の車内センサによって取り込まれた車内センサの示度を前記車内プロセッサにおいて受信するステップと、
ｂ．前記車内センサの示度をサーバへ送信するステップと、
ｄ．前記サーバにより前記車内センサの示度データを受信するステップと、
ｅ．前記車内センサの示度を含む第１入力の第１関数として、前記サーバにおいて前記車両の衝突の衝突メカニズムを分類するステップと、
ｆ．前記サーバにおいて、前記分類された衝突メカニズムと前記車内センサの示度を含む第２入力の第２関数として、前記車両内の乗客の１つ以上の臓器の内部に仮想的に配置された仮想センサの示度を計算するステップと、
ｇ．前記サーバにおいて、前記仮想センサの示度と医学文献とを含む第３入力の第３関数として、前記臓器に対する外傷を評価するステップと、
ｈ．前記サーバにおいて、推定された臓器外傷を含む外傷評価報告を作成するステップと、
ｉ．前記外傷評価報告を、前記サーバから１つ以上の救急管理クライアントへ送信するステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
ａ．前記１つ以上の救急管理クライアントから前記乗客の事故後検査の医用検査報告を受信するステップと、
ｂ．前記受信した医用検査報告と関連する前記仮想センサの示度の集合を考慮して前記第３関数を最適化するステップと、
を更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記車内センサ及び前記車内プロセッサは、前記車両の供給者／製造者によって供給されるか、ＯＥＭ機器であるか、後付け機器であるか、又はそれらの組合せである、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記車内センサの示度を受信するステップは、前記乗客の臓器にかかる力を直接測定するように構成された複数のセンサからの示度を受信することを更に含み、
前記複数のセンサは、
ａ．それぞれが前記車両のシートベルトの頂部、底部又はバックルに配置された１つ以上の圧力センサと、
ｂ．前記車両のヘッドレストに配置された圧力センサと、
ｃ．前記車両のステアリングホイールの背面に配置された１つ以上の圧力センサと、
ｄ．それぞれが、前記車両のシート、シートの背もたれ、又は膨張したエアバッグゾーンに配置された、１つ以上の圧力センサ、
の内の１つ以上を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記車両の異なる部分に配置された前記車内センサの間の距離を検出する複数のセンサからの示度を受信し、前記車両の衝突での前記車両の変形を計算するステップを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記仮想センサに対する応答関数を訓練するステップを更に含み、前記ステップは、
ａ．衝突シナリオのパラメータを提供するステップと、
ｂ．前記衝突シナリオに対する前記車内センサの模擬センサ応答を計算するステップと、
ｃ．前記模擬センサ応答の前記第２関数として模擬仮想センサの示度を計算するステップと、
ｄ．前記衝突シナリオの条件下で実行される衝突試験からの試験車データ及び試験ダミーデータを提供するステップと、
ｅ．前記衝突シナリオ、前記模擬センサ応答、前記模擬仮想センサの示度、前記試験車データ、及び前記試験ダミーデータを含む、シミュレーションデータを受信するステップと、
ｆ．前記シミュレーションデータをシステム履歴ＤＢに格納するステップと、
ｇ．前記システム履歴ＤＢに格納された前記シミュレーションデータの１つ以上の例の集合に対して、前記第２関数を最適化するステップと、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
外傷解析エンジンにより、前記乗客の手当てに必要な１つ以上の適切な外傷ユニットを決定するステップを更に含み、前記決定は、前記車両の衝突からの前記外傷ユニットの距離、前記外傷ユニットの可用性、機器、医療知識から成る群の内の１つ以上の関数として行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
システム履歴データベースに収集されたデータを自動車製造クライアントにより受信するステップと、
前記車両の衝突前及び前記車両の衝突時に、傷害の重症度を最小化させる最適なブレーキ及びステアリングのパターンを計算するステップであって、最適パターンは、前記車内センサの関連する測定値と対になった前記医用検査報告の集合に対して計算されるステップと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【国際調査報告】
2020532810.tif 000014
2020532810.tif 000015