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本报驻以色列记者 毛 黎

    车祸往往会造成车内人员不幸受伤，然而更不幸的是，伤者因伤情不明而被送进不适当的医院进行治疗，最终导致严重后遗症甚至死亡。

    利用人工智能和机器学习技术，以色列MDGo初创公司研发的实时事故分析技术系统将改变上述状况，救护人员可根据系统的伤情报告，将伤员送到相应的医院，接受及时和准确的治疗。此举既能避免伤员今后遭受不必要的长期病痛，又能节约医疗费和保险费。

    伤情不明导致误治甚至死亡

    当今社会，虽然交通规则更加细化、道路设施更加合理，同时汽车安全性更加可靠，但是交通事故却依然不断。事故发生后，车内伤员的治疗和康复结果在很大程度上取决于最初的现场诊断。然而，目前车祸伤员被误诊极为常见，且后果极其可怕。

    欧洲交通运输委员会表示，大多数因车祸而死亡者并非死在事故现场，而是在车祸后数小时和数天内。44%的车祸事故死亡原因是没能掌握车祸伤员实际的伤害类型、严重程度和身份信息（32%的死亡在于伤者被疏散到无救助能力的医院，另外12%是由于完全缺乏有关乘客身份的信息）。

    伤者相关信息不全会直接影响医疗救治和花费情况。举例来说，车祸中导致继发性脑损伤的伤员如能在两小时内送到具有1级创伤治疗水平的中心或医院接受治疗，那么他有可能在3—5天后回家，而无长期伤害或后遗症，保险公司支付的保险费约5万美元。然而，如果同一个人被送到错误的医院，4小时后再转送到1级创伤中心，那么他认知能力将可能遭受长期伤害，同时保险公司将支付近100万美元的保费；如果车祸六个小时后得不到正确的治疗，他有可能成为植物人，而支付的保险金额将达400万美元。

    综合报告帮助伤员正确就医

    位于特拉维夫市的MDGo初创公司成立不足两年。该公司开发的实时事故分析技术系统依赖车辆上现有的传感器以及远程信息处理解决方案，在车祸发生后，系统能够快速生成关于车辆损坏情况、乘客身体部位受伤类型和严重程度的综合报告，并自动将报告传递给第一时间响应者（救援人员）和相关医院。

    公司首席技术官阿维拉希说，借助分析系统的报告，伤者并非要去最近的医院，而是去有合适医生和设备的医院。此外，系统另一个潜在的好处是让救援中心在安排救援时，避免派出过多的人员或设备。

    实时事故分析技术系统的背后支柱是现在人们常说的人工智能和机器学习。公司表示，这一系统的工作共分四步：首先，系统将再现事故情景，包括事故发生的机理，车辆速度和撞击角度等；然后，利用车辆现有的与系统相连的传感器，测量车祸期间作用于乘员的物理力数据，包括头部、颈部、胸部、内脏和骨盆的受力；随后，集成了人工智能和生物力学工具的特殊算法将碰撞力等数据转换为乘客受伤类型和严重程度的医学报告；最后，将数据分析报告提供给救援者和医院。整个过程全自动完成，大约需要6秒钟。

    实时事故分析技术系统可以挽救车祸伤员的生命、降低长期病痛率、节省康复费用、减少责任索赔的数量和规模。值得注意的是，系统仅利用联网车辆中的现有传感器和基础设施，即可生成医学报告实现上述目标，无需在车辆中安装任何额外的硬件。

    MDGo公司的研发成果得到了汽车制造商的重视，今年7月沃尔沃汽车公司通过旗下的技术基金投资MDGo，目的在于完善技术以开辟更广阔的市场。而在此之前，韩国现代汽车公司已提供了资金支持。

    如今，以色列已有25万多辆汽车通过售后设备与MDGo公司的实时事故分析技术系统相连。MDGo公司表示，自今年1月以来，系统已经生成700多起事故的预测报告。公司希望在不久的将来，汽车自身的连接技术能够直接为MDGo提供数据。