Mit dem Einsatz von automatischen Notrufsystemen im Straßenverkehr kann die Meldezeit nach Unfällen auf ein Minimum reduziert werden. Für eine adäquate Disposition der Rettungsmittel sind in der Leitstelle jedoch neben Informationen über den Unfallort insbesondere Hinweise über die Verletzung der Fahrzeuginsassen erforderlich. Eine Prognose der Verletzungsschwere kann durch die automatische Auswertung von Daten der Fahrzeugsensorik erstellt werden. Dazu müssen Daten über den Unfallhergang im Fahrzeug automatisch erfasst und nach der Kollision zusammen mit der Unfallmeldung an einen Provider übermittelt werden. Systeme zur automatischen Prognose der Verletzungsschwere können auf inferenzstatistischen Verfahren oder auf numerischen Simulationsverfahren beruhen. An der Charite Universitätsmedizin Berlin wurde eine Untersuchung der Leistungsfähigkeit von unterschiedlichen inferenzstatistischen Verfahren zur Vorhersage des Verletzungsschweregrades von Fahrzeuginsassen durchgeführt. An der Technischen Universität Berlin werden gegenwärtig numerische Simulationsverfahren zur Prognose der Verletzungsschwere analysiert. Numerische Simulationsverfahren, so wie sie bei der Auslegung von Rückhaltesystemen verwendet werden, sind prinzipiell auch geeignet, um eine Prognose der Verletzungsschwere durchzuführen. Je nach Modellierungsverfahren ist der Detaillierungsgrad unterschiedlich. Ebenso unterschiedlich sind die Methoden zur Berechnung (Finite Elemente Methoden oder Mehrkörpersimulationen). Zur Bestimmung der Verletzungsschwere wurde für die Untersuchung an der TU Berlin das Programm MADYMO gewählt. Dieses bietet den Vorteil, FE- und MKS-Methoden miteinander zu koppeln und erlaubt relativ kurze Rechenzeiten. Aus den Vor- und Nachteilen der beiden Ansätze wird deutlich, dass eine Kombination von inferenzstatistischen Verfahren und numerischen Simulationsverfahren einen Erfolg versprechenden Lösungsansatz darstellen könnte.
With the use of automatic crash notification systems in cars the time of notice after accidents can be minimized. To ensure an appropriate disposition of rescue services and devices, the rescue centre requires additional information about the location of the accident and the injury severity level of the occupants. A forecast of the injury severity level can be realized with the automatic analysis of sensor data of the crashed car. The capability of statistical methods was investigated at the Charite - Universitätsmedizin Berlin. The possibility of using numerical simulations were analysed at the Technical University Berlin. Both approaches to estimate the injury severity level were assessed and their advantages and disadvantages are illustrated.
Automatische Prognose der Verletzungsschwere zur Optimierung der Dispositionsentscheidung des Rettungsdienstes
Automatic estimation of injury severity level to optimize decision making in dispatching emergency services
2005
19 Seiten, 8 Bilder, 2 Tabellen, 20 Quellen
Conference paper
German
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