Ongevallen met motorvoertuigen zijn de meest voorkomende oorzaak van bezoeken aan de eerste hulp, ziekenhuisopnames en sterfgevallen in verband met traumatisch hersenletsel bij mensen van 15 tot 34 jaar, volgens een rapport uit 2013 van de Centers for Disease Control and Prevention.

Traumatische hersenschade, of TBI, maakt ongeveer 30 procent uit van alle sterfgevallen door verwondingen in de Verenigde Staten, en vroege diagnose en behandeling is een van de belangrijkste manieren om deze sterfgevallen te voorkomen.

Lucht- en ruimtevaart en werktuigbouwkunde professor Samy Missoum, die ook directeur is van de Computational Design Optimization of Engineering Systems, of CODES-laboratorium, en afgestudeerde student Seyed Saeed Ahmadisoleymani publiceerden onlangs een paper in: Computermethoden in biomechanica en biomedische technologie dat beschrijft een nieuwe methode voor het berekenen van de kans op een TBI als gevolg van een auto-ongeluk.

"In tegenstelling tot American football of militaire toepassingen, er is niet veel onderzoek gedaan naar het verband tussen auto-ongevallen en TBI, Missoum zei. "We hebben de eerste stappen ontwikkeld van een methode om de kans op TBI te beoordelen op basis van crashomstandigheden, zoals botssnelheid en hoek."

Experimenteren combineren met computationele gegevens

TBI-onderzoek omvat van oudsher experimentele methoden, zoals het uitvoeren van dierproeven of het verzamelen van gegevens over voetballers. Andere benaderingen zijn puur computationeel, bijvoorbeeld met behulp van eindige elementen modellen, dat zijn wiskundige hulpmiddelen om te voorspellen hoe een systeem als de hersenen zich zal gedragen wanneer het wordt blootgesteld aan externe krachten.

De aanpak van Missoum combineert experimentele en computationele gegevens. Hij gebruikt experimentele gegevens om te simuleren hoe een dummy beweegt bij een auto-ongeluk en past bewegingsgegevens uit de simulatie toe op een computermodel van de hersenen om te zien hoe het zou worden beïnvloed. Deze fusie van gegevens vormt de basis voor een methode waarvan onderzoekers hopen dat ze uiteindelijk in staat zullen zijn om de kans op TBI na een auto-ongeluk te berekenen.

De methode kan zelfs voorspellingen doen als onderzoekers onzeker zijn over de botssnelheid en de impacthoek, of als ze niet veel informatie hebben over de hersenen van de bij het ongeval betrokken persoon.

"Vanuit wetenschappelijk oogpunt de nieuwigheid hier is hoe we computationele gegevens en experimentele gegevens combineren, terwijl ook rekening wordt gehouden met verschillende bronnen van onzekerheid, "Zei Missoum. "Vanuit een praktisch oogpunt, de methode biedt een hulpmiddel om de kans op TBI te bepalen."

Het werk bevindt zich in de beginfase, maar een van de doelen van het project is dat eerstehulpverleners op de plaats van een ongeval kunnen komen en de informatie over de crash in een tool kunnen invoeren, misschien een mobiele applicatie, dat bepaalt meteen de kans op een TBI.

"Laten we zeggen dat een paramedicus arriveert op de plaats van een auto-ongeluk, "Zei Missoum. "Ze kunnen de informatie in een tool invoeren en zeggen:'Oke, op basis van de kenmerken van dit ongeval, deze persoon zal een kans van 70 tot 80 procent hebben op ernstig traumatisch hersenletsel.'"

Machine learning:een belangrijke factor

Een auto-ongeluk krijgen zal ofwel een traumatisch hersenletsel veroorzaken of niet. De onderzoekers gebruikten een machine learning-aanpak die eerder in het CODES-laboratorium was ontwikkeld om de drempel tussen de twee uitkomsten te verfijnen en het risico op TBI nauwkeuriger te bepalen. In de toekomst, deze benadering zal de nauwkeurigheid verder verbeteren door het aantal factoren te vergroten dat kan worden overwogen, zoals het gewicht van het voertuig of de leeftijd van de inzittende.

Het onderzoeksteam hoopt gegevens van daadwerkelijke auto-ongelukken op te nemen, verkregen van het Arizona Department of Transportation, in hun onderzoek. Informatie zoals de impacthoek bij een crash is niet beschikbaar in de huidige crashrapporten, waardoor het vermogen van deze methode om berekeningen te maken met een mate van onzekerheid bijzonder belangrijk is.