Les accidents de véhicules à moteur sont la cause la plus fréquente de visites aux urgences, hospitalisations et décès liés à un traumatisme crânien chez les personnes de 15 à 34 ans, selon un rapport de 2013 des Centers for Disease Control and Prevention.

Lésion cérébrale traumatique, ou TBI, représente environ 30 pour cent de tous les décès par blessure aux États-Unis, et un diagnostic et un traitement précoces sont l'un des moyens les plus importants de prévenir ces décès.

Samy Missoum, professeur de génie aérospatial et mécanique, qui est également directeur de l'optimisation de la conception informatique des systèmes d'ingénierie, ou Laboratoire CODES, et étudiant diplômé Seyed Saeed Ahmadisoleymani a récemment publié un article dans Méthodes informatiques en biomécanique et génie biomédical qui détaille une nouvelle méthode de calcul de la probabilité d'un TCC dû à un accident de voiture.

"Contrairement au football américain ou aux applications militaires, il n'y a pas eu beaucoup de recherches faites sur le lien entre les accidents de voiture et les traumatismes crâniens, " a déclaré Missoum. " Nous avons développé les premières étapes d'une méthode pour évaluer la probabilité de TBI en fonction des conditions de collision, comme la vitesse et l'angle d'impact.

Combiner l'expérimentation avec des données de calcul

La recherche TBI a traditionnellement impliqué des méthodes expérimentales, comme la réalisation de tests sur des animaux ou la collecte de données sur les joueurs de football. D'autres approches sont purement informatiques - par exemple, en utilisant des modèles d'éléments finis, qui sont des outils mathématiques pour prédire comment un système comme le cerveau se comportera lorsqu'il sera soumis à des forces externes.

L'approche de Missoum fusionne des données expérimentales et informatiques. Il utilise des données expérimentales pour simuler comment un mannequin se déplace dans un accident de voiture et applique les données de mouvement de la simulation à un modèle informatique du cerveau pour voir comment il serait affecté. Cette fusion de données fournit la base d'une méthode que les chercheurs espèrent pouvoir éventuellement calculer la probabilité de TCC après un accident de voiture.

La méthode peut même faire des prédictions si les chercheurs ne sont pas sûrs de la vitesse de collision et de l'angle d'impact, ou s'ils n'ont pas beaucoup d'informations sur le cerveau de la personne impliquée dans l'accident.

« D'un point de vue scientifique, la nouveauté ici est la façon dont nous combinons les données de calcul et les données expérimentales, tout en tenant compte de plusieurs sources d'incertitude, " a dit Missoum. " D'un point de vue pratique, la méthode fournit un outil pour déterminer la probabilité de TBI."

Le travail n'en est qu'à ses débuts, mais l'un des objectifs du projet est que les premiers intervenants puissent arriver sur les lieux d'un accident et saisir les informations sur l'accident dans un outil, peut-être une application mobile, qui déterminera la probabilité d'un TBI tout de suite.

"Disons qu'un ambulancier arrive sur les lieux d'un accident de voiture, " Missoum a dit. " Ils pourraient entrer l'information dans un outil et dire, 'D'accord, sur la base des caractéristiques de cet accident, cette personne va avoir une probabilité de 70 à 80% de traumatisme crânien grave.'"

L'apprentissage automatique :un catalyseur clé

Entrer dans un accident de voiture causera un traumatisme crânien ou non. Les chercheurs ont utilisé une approche d'apprentissage automatique développée précédemment dans le laboratoire CODES pour affiner le seuil séparant les deux résultats et déterminer plus précisément le risque de TCC. À l'avenir, cette approche améliorera encore la précision en augmentant le nombre de facteurs qu'elle peut prendre en compte, comme le poids du véhicule ou l'âge de l'occupant.

L'équipe de recherche espère intégrer des données d'accidents de voiture réels, obtenu du ministère des Transports de l'Arizona, dans leurs recherches. Des informations telles que l'angle d'impact lors d'un accident ne sont pas disponibles dans les rapports d'accident actuels, ce qui rend la capacité de cette méthode à effectuer des calculs avec un degré d'incertitude particulièrement importante.