MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, wie KI und Google Street View die Verkehrssicherheit verbessern können.
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Eine neue Studie, die am 6. Juni im British Medical Journal (BMJ) für Unfallprävention veröffentlicht wurde, nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und Google Street View (GSV), um Umweltelemente zu identifizieren, die sich auf Autounfälle sowie Unfälle mit Radfahrern und Fußgängern auswirken. Die Studie wurde von Dr. Quynh Nguyen, Epidemiologin und Statistikerin an der University of Maryland School of Public Health, geleitet.
“Autounfälle sind die häufigste Todesursache für junge Menschen im Alter von 5 bis 29 Jahren. Daher ist es entscheidend zu verstehen, wie die physische Umgebung tödliche Kollisionen begünstigen oder verringern kann und welche Gemeinschaften am stärksten betroffen sind,” erklärt Nguyen, deren Arbeit sich auf die Nutzung von Technologie und großen Datenquellen zur Bekämpfung gesundheitlicher Ungleichheiten konzentriert.
Nguyen und ihre Kollegen nutzten GSV, ein KI-Tool, das 360-Grad-Ansichten von Straßen weltweit bietet, um die Beziehung zwischen Autounfällen und der gebauten Umgebung an den Orten, an denen Unfälle passieren, zu untersuchen. Durch virtuelles Mapping analysierten die Forscher spezifische Straßenmerkmale wie Straßenbeleuchtung oder Grünflächen auf nationaler Ebene.
“Da wir eine so große Menge an GSV-Daten aus dem ganzen Land verarbeiten konnten, erhielten wir präzise Ergebnisse darüber, welche baulichen Elemente Autounfälle beeinflussen. Es war klar, dass Orte mit mehr Grünflächen, Straßenbeleuchtung, einspurigen Straßen und Gehwegen mit weniger tödlichen Autounfällen verbunden waren,” sagt Nguyen.
Gehwege hatten den größten Einfluss auf die Reduzierung von Unfällen. Orte mit mehr Gehwegen hatten 70% weniger Verkehrsunfälle, und Orte mit einspurigen Straßen, die oft in ländlichen Gebieten zu finden sind, hatten 50% weniger Unfälle.
Für Fußgänger und Radfahrer boten Straßenbeleuchtung und Stoppschilder mehr Sicherheit – sie waren mit weniger Autounfällen verbunden, an denen diese Gruppen beteiligt waren. Umgekehrt hatten Bereiche mit Straßenbauarbeiten einen negativen Effekt und führten zu mehr Kollisionen.
“Viele der öffentlichen Gesundheitsprobleme, mit denen Gemeinschaften konfrontiert sind, sind oft lösbar,” sagte Xiaohe Yue, Datenanalyst an der UMD School of Public Health (SPH) und Mitautor der Studie. “Neue Technologien und der Zugang zu umfangreichen Datenquellen haben geholfen, Lösungen für einige der Gesundheitsprobleme zu finden, die die Bevölkerung plagen.”
Die Forscher hoffen, dass die Ergebnisse die Verkehrs- und Infrastrukturpolitik beeinflussen, indem sie Entscheidungsträgern praktische Optionen bieten, um die Straßensicherheit für Autofahrer, Fußgänger und Radfahrer zu verbessern.
“Wir hoffen, dass unsere Arbeit Stadtplaner und Entwickler dazu veranlasst, die gebaute Umgebung sorgfältiger zu berücksichtigen und sicherere Straßen und Gemeinschaften zu entwerfen,” sagte Mitautor Heran Mane, Datenanalyst bei SPH.
Nguyen sieht einen neuen Forschungsweg entstehen.
“Wir erleben einen Aufschwung in der Nutzung von Datenwissenschaft und KI, um größere, effizientere und zeitgemäßere Studien wie diese zu ermöglichen,” sagte Nguyen. “Diese Forschung ist ein Beispiel dafür, wie wir KI zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit einsetzen können, und wir wissen, dass noch viel mehr kommen wird.”
Nguyen und ihre Kollegen planen, die untersuchten Merkmale der gebauten Umgebung in den gesamten Vereinigten Staaten auszudehnen und diese Merkmale auch in anderen Ländern zu erforschen.
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