神经科学家认为她的脑出血人工智能可以超过人类的评估

在娜塔莎·艾恩赛德博士的世界里，有很多大脑在工作。当然，这是她的大脑;她是弗吉尼亚大学的神经外科住院医师，她一直在思考如何改善她的病人的大脑中风的结果。此外，她还创造了人工智能“大脑”来帮助解决这个问题。

在哥伦比亚大学(Columbia University)读研究生时，她自学了如何编程，随后她编写的人工智能工具能够快速、准确地量化CT扫描捕捉到的脑出血或血肿和水肿的程度。

“在这期间，我意识到手动测量CT扫描中的出血和周围水肿体积是非常具有挑战性和耗时的，”Ironside说。“我们需要一种更有效、更标准化的衡量方式。”

在哥伦比亚大学，她的人工智能与使用现有程序了解脑内出血(即脑组织出血)程度的临床医生表现一样好，甚至更好。这是中风的第二大原因，所以对损伤参数有最快、最准确的了解可以帮助像她这样的医生挽救生命。

Ironside表示:“我们证明，人工智能工具可以复制人工分析和基于半自动机器的图像评估，准确率很高。”“我们还证明，AI程序执行分析的速度要快得多。”

她在杂志上发表了这一发现中风在2020年。

那么快有多快呢?临床医生在CT扫描上量化血肿和水肿平均需要25分钟。她的人工智能工具可以在大约30秒内计算出这些体积。

“当处理大量的CT扫描时，这一点尤其重要临床在这种情况下，需要快速决策以及时实施治疗，”她说。

由于她的人工智能在初步研究中取得了成功，她与包括弗吉尼亚大学健康中心在内的其他几所大学的医疗系统合作，设计了一项更明确的研究。这项研究现在已经结束。这项研究包括了六位“盲”专家——神经放射科医生、神经外科医生和神经学家，他们通过CT扫描来观察患者大脑出血。

进一步研究的目标是无可争议地确定，来自人工智能程序的测量结果与人类专家所做的测量结果相同。

除了其他功能外，这项新研究澄清了构成“等效”度量的参数，并将评分者之间的潜在偏差最小化。评级人员和调查人员被禁止看到结果，该研究正在由一个独立的监测委员会进行监控。

目前，还没有标准化的方法来测试人工智能程序的安全性和可靠性卫生保健存在。艾恩赛德希望她的这项被她命名为QUANTUM(脑出血中血肿和血肿周围水肿体积的量化)的研究，能够设立前进的标准。

陈是弗吉尼亚大学神经外科的毕业生，现在是德克萨斯大学的一名新教员，他说他很高兴看到Ironside的技术在如此大的范围内进行测试。

陈说:“对人工智能的严格验证至关重要，它将为其未来以及在中风护理和医学方面的更广泛应用奠定坚实的基础。”

量子研究的结果预计将在今年年底公布。

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