株式会社SUBARU
University of Michigan, International center for Automotive Medicine
2022 年 53 巻 6 号 p. 1233-1238
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NASS-CDSから衝突時の乗員傷害を予測するアルゴリズムを開発した。対象車両はSUBARU車が属する車両カテゴリーを選び，重傷(ISS 15+)を負う確率を予測した．モデルの感度と特異度は45.1％と96.6％であり，有意な因子は速度変化，ベルト有無，年齢であった．また，助手席乗員の影響が大きく，側突の場合に顕著にみられることがわかった
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