D’après les résultats, publiés dans la revue Transportation Research Record, les éléments les plus influents pour déterminer le risque d'accident sont les problèmes de conception d’une route (changements brusques de limitation de vitesse ou problèmes de garde-corps), les dommages liés à la chaussée (fissures, nid de poule), et une signalisation routière incomplète (marquage au sol des voies etc.).

Les résultats de l'étude offrent des perspectives prometteuses pour l'avenir de la sécurité routière. En concentrant les recherches sur les caractéristiques les plus pertinentes, les experts pourront mieux comprendre comment prévenir les accidents et réduire leur nombre. Les conclusions de l’étude pourraient également servir à former l'IA à repérer ces éléments influents sur des photos, voire à leur permettre de surveiller en temps réel l'état du réseau routier.

L'étude s’est basée sur l’analyse par l’intelligence artificielle d’un vaste ensemble de données couvrant presque 15 000 kilomètres de routes en Grèce. Bien que l’analyse ait été faite sur des données helléniques, les indicateurs eux-mêmes sont universels et l’approche peut être facilement déployée sur de nouvelles données provenant d’autres emplacements.