車載リアルタイム飲酒運転検知システムの設計と評価 (DRIVE)
車載リアルタイム飲酒運転検出システムの設計と評価のための無作為化、制御、介入単一センター研究 - DRIVE テスト トラック研究
調査の概要
詳細な説明
飲酒運転（または「飲酒運転」）は、交通事故の最も大きな原因の 1 つです。 アルコール摂取は神経認知機能と精神運動機能を損ない、運転事故のリスク増加と関連していることが示されています。 ただし、自動運転 (レベル 4 または 5) が広く利用できるようになるのは、この技術に関連する安全性への懸念が高まっているため、これまで考えられていたよりも大幅に遅れる可能性があります。 したがって、飲酒運転に関連する交通事故の問題に、より迅速かつ直接的に対処することによって、今後の期間を埋めるソリューションが緊急に必要とされています。
研究チームは、飲酒状態と飲酒状態で運転行動が大きく異なることを前提として、アルコールの影響下にある人の運転パターンが飲酒状態と異なることを利用して、機械学習アルゴリズムを使用した飲酒運転検出モデルを生成できると想定しています。 この研究では、データ収集のための運転は、最初はしらふのベースライン状態 (アルコールなし) で実行され、次にアルコール投与 (0.15 mg/l および 0.35 mg/l 呼気アルコール濃度の目標) 後に実行されます。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Robin Deuber
- 電話番号：+41 44 632 57 28
- メール：rdeuber@ethz.ch
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Wolfgang Weinmann, Prof. Dr.
- 電話番号：+41 79 437 25 97
- メール：wolfgang.weinmann@irm.unibe.ch
研究場所
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Bern、スイス、3008
- Institut für Rechtsmedizin
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コンタクト：
- Wolfgang Weinmann, Prof. Dr.
- 電話番号：+41 79 4372597
- メール：wolfgang.weinmann@irm.unibe.ch
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 署名によって文書化されたインフォームドコンセント。
- 明確なスイスまたは EU の運転免許証を所持している。
- 21歳以上
- 過去 6 か月間の積極的な運転。
- 運転時に特別な装備は必要ありません。
- 少なくともときどきアルコールを飲む (適度/社交的消費)。
- （スイス語）ドイツ語に堪能で、言語障害はありません。
除外基準:
- アルコール消費と相容れない健康上の懸念。
- 現在、違法な薬物またはアルコールと相互作用する薬物を服用している潜在的な参加者。
- 妊娠中または授乳中の女性。
- -研究の過程で妊娠する意図。
- ティートーラー（禁酒者）。
- -アルコールの乱用（過剰なアルコール消費習慣/危険な飲酒行動（WHOの定義による）および/または初回訪問時の毛細血管血のバイオマーカーPEth> 200 ng / mL）。
- -研究前4週間以内の既知または疑われる薬物乱用（例：初回訪問時の尿薬物検査陽性）。
- -研究訪問前の24時間以内の禁酒の不遵守。
- -参加者の言語の問題、精神障害、認知症などにより、研究の手順に従うことができない。
- -現在の研究の前および最中の30日以内に、治験薬を使用した別の研究に参加した。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：治療群
飲酒運転 アルコール誘発の可能性を認識している（研究の目的）が、実際の量と目標血中アルコール濃度については知られていない |
参加者は、指定されたサーキットで 3 つの異なる状態 (しらふ、法定制限以上および以下の飲酒) で、ドライビング インストラクターが同行するテスト トラックで実車を運転します。 最初の冷静な運転セッションの後、参加者は事前に混合されたアルコール飲料 (ウォッカ オレンジなど) を投与されます。 参加者は、2 回目の運転セッションが始まる前に、目標の呼気アルコール濃度 0.35 mg/l (スイスの法的な制限は 0.25 mg/l の呼気アルコール濃度) を達成することが期待されます。 最後に、参加者の呼気アルコール濃度が 0.15 mg/l に低下すると、3 回目の運転セッションが開始されます。 参加者は、研究中のアルコールレベルについて盲検化されます。 測定値: 心拍数、呼吸数、血中酸素飽和度、皮膚コンダクタンス、皮膚温度、加速度計、眼球運動、レーダー、顔の表情、音声録音、車両データ、車内ガス濃度 |
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介入なし：参照グループ
アルコールやプラセボの影響を受けない運転 完全な情報 |
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プラセボコンパレーター：プラセボ群
プラセボの影響下での運転 知らされない（盲目） |
参加者は、指定されたサーキットを治療グループと同じ間隔で3回、運転インストラクターが同行するテストコースで実車を運転します。 最初の運転セッションの後、参加者はプラセボ飲料 (ウォッカ風味のオレンジ ジュースなど) を受け取ります。 参加者は完全に盲目です。 測定値: 心拍数、呼吸数、血中酸素飽和度、皮膚コンダクタンス、皮膚温度、加速度計、眼球運動、レーダー、顔の表情、音声録音、車両データ、車内ガス濃度 |
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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飲酒運転警告システム (DRIVE) の診断精度は、運転中にアルコールの影響の状態を検出し、受信者操作特性曲線 (AUROC) の下の領域として定量化されます。
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で生成された車載データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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生理学的データを使用して飲酒運転警告システムの診断精度を測定し、AUROC (Area Under the Receiver Operator Characteristics Curve) として定量化されたアルコールの影響の状態を検出します。
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で記録された生理学的なウェアラブル データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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AUROC として数値化されたアルコール影響の状態を検出する視線追跡データを使用した飲酒運転警告システムの診断精度
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で記録された視線追跡データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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AUROC として定量化されたアルコール影響の状態を検出するために、調査車のコントローラ エリア ネットワーク データを使用した飲酒運転警告システムの診断精度
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で記録された研究車のコントローラー エリア ネットワーク データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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AUROCとして定量化されたアルコール影響の状態を検出するための音声データを使用した飲酒運転警告システムの診断精度
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で録音された音声データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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AUROC として定量化されたアルコールの影響の状態を検出するレーダー センサー データを使用した飲酒運転警告システムの診断精度
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で記録されたレーダー センサー データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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AUROCとして数値化されたアルコール影響状態を検知するガスセンサーデータを用いた飲酒運転警報システムの診断精度
時間枠：480分
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機械学習モデルは、アルコール中毒のさまざまな状態で記録されたガス センサー データに基づいて開発および評価されます。
アルコール影響の検出性能は AUROC として定量化されます。
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480分
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アルコール中毒の軌道上のステアリングの変更
時間枠：480分
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ステアリングは、コントローラ エリア ネットワークに基づいて記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の操舵トルクの変化
時間枠：480分
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コントローラ エリア ネットワークに基づいて、ステアリング トルクが記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の操舵速度の変化
時間枠：480分
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操縦速度は、コントローラ エリア ネットワークに基づいて記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の速度の変化
時間枠：480分
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速度はコントローラー エリア ネットワークに基づいて記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の加速度の変化
時間枠：480分
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加速度はコントローラ エリア ネットワークに基づいて記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上のブレーキの変化
時間枠：480分
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コントローラエリアネットワークに基づいてブレーキングが記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡の曲がり方の変化
時間枠：480分
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コントローラ エリア ネットワークに基づいて、逸脱が記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡の回転の変化
時間枠：480分
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スピニングは、コントローラ エリア ネットワークに基づいて記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の注視位置の変化
時間枠：480分
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視線位置は、アイトラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の注視速度の変化
時間枠：480分
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視線速度は、アイトラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の視線加速度の変化
時間枠：480分
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視線の加速度は、アイトラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡に対する注視領域の変化
時間枠：480分
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関心のある注視領域 (フロントガラス、車のダッシュボードなど) は、アイトラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡に対する注視イベントの変化
時間枠：480分
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視線イベント (例えば、固定、サッケードなど) は、アイトラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の頭の姿勢の変化
時間枠：480分
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ヘッド ポーズ (位置/回転) は、アイ トラッカー デバイスを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の心拍数の変化
時間枠：480分
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心拍数は、心拍数モニタリング デバイスとウェアラブルを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡における心拍変動の変化
時間枠：480分
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心拍変動は、心拍数モニタリング デバイスとウェアラブルを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡における皮膚電気活動の変化
時間枠：480分
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ウェアラブルを使用して皮膚電気活動を記録します。
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480分
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アルコール中毒の軌跡における手首加速度計の測定値の変化
時間枠：480分
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手首の加速度計の測定値は、ウェアラブルを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒軌跡上の皮膚温度の変化
時間枠：480分
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皮膚温度はウェアラブルを使用して記録されます。
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480分
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アルコール中毒の軌跡に対する運転能力の自己評価
時間枠：480分
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参加者は、7 段階のリッカート スケールで運転パフォーマンスを評価します (値が低いほど、運転パフォーマンスが低いことを意味します)。
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480分
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アルコール中毒の軌跡におけるアルコール濃度の自己推定
時間枠：480分
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参加者は自分の血中アルコール濃度を推定します。
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480分
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アルコール中毒の軌跡における運転事故の数
時間枠：480分
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運転中の事故、事故、および運転教官による介入はすべて記録されます。
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480分
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有害事象（AE）の数
時間枠：各参加者のスクリーニングから閉会までの 3 か月
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有害事象は、各試験訪問時に記録されます。
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各参加者のスクリーニングから閉会までの 3 か月
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重大な有害事象（SAE）の数
時間枠：各参加者のスクリーニングから閉会までの 3 か月。
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重篤な有害事象は、各試験訪問時に記録されます。
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各参加者のスクリーニングから閉会までの 3 か月。
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者：Wolfgang Weinmann, Prof. Dr.、University of Bern
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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