我用 Claude Code 为自己的 MRI 求一份第二诊断意见
文章摘要
作者 Antoine 在骨科医生给出令人担忧的诊断后，用 Claude Code 搭配 Opus 4.8 来分析自己的肩部 MRI，为自己求一份”第二诊断意见”。他把 DICOM 文件（266 MB）交给 AI，让它生成一份详细的医学报告，随后又用 AI 来仲裁（arbitrate）AI 自身的发现与人类医生结论之间的分歧。
结果的分歧相当惊人：人类医生诊断为肩胛下肌腱（subscapularis tendon）尖端止点处的”III 级（宽度大于 50%）部分撕裂”；而 Opus 4.8 的初次分析认为肌腱完好无损；最终的仲裁结论支持了 AI 的判断——”轻度止点处肌腱变性（insertional tendinosis），未发现明确的部分或全层撕裂”。作者还注意到，诊所进行的一些治疗（冲击波治疗、Traumeel 注射）在临床指南看来存疑。
不过作者反复强调了若干关键局限：他本人并非医疗专业人士；他坦言”我忍不住觉得这很迷人……但我也不知道自己能否完全信任 AI”；诊断上的分歧让他陷入了不知下一步该怎么走的”悬置”（limbo）状态。他主张，在”模型代际”（model generations）进一步进步之前，不应完全信任 AI 来做医学影像分析，并明确提醒：这些结果绝不能被当作医疗建议。
HN 评论精华
这条讨论中，多位自称医疗专业人士的评论者深度介入，主流观点是对”用 LLM 读医学影像”持强烈怀疑，同时也澄清了不少医学常识。
- 一位自称放射科医生的 sxg 贡献了信息量最大的评论。他表示不看完整的 3D MRI 数据集无法真正下判断，但针对文中对冲击波治疗的质疑做了专业澄清：文中提到”超声显示无钙化”，而”超声本就不是评估钙化的好方法”，它能发现大钙化却容易漏掉小钙化——因此超声报告说”无钙化”与 X 光片报告”有钙化”之间并不矛盾，只是对患者而言容易困惑。odiroot 现身佐证：他的肩部超声没查出钙化，MRI 却查到了，正因为钙化很小。
- 对 AI 读影像的怀疑几乎是压倒性的。Aeolun 直言”任何是图像的东西，我都不会用 Claude 求第二意见”，maxall4 补充 MRI 是 3D 介质，”当前的 LLM 恰恰非常不擅长 3D”。分量最重的是自称”读肩部 MRI 的放射科医生”的 haldujai：他指出报告里超过一半的标注是错的，解剖结构和方位都有明显低级错误，这让人怀疑 AI 究竟是怎么在”不知道自己在看什么”的情况下得出结论的——”提示一下，它是基于看过的报告在幻觉（hallucinate）”。
- 关于”谁的意见可信”，评论区形成了一种共识式的提醒。engeljohnb（自称心脏超声技师）说，任何不以”我是放射科医生”之类资质开头的评论都该打个折扣（包括他自己这条）；医学影像是那种”人人以为简单、因为他们不知道自己不知道什么”的领域。rylando（放射技师）也力挺 sxg，认可 AI 在帮患者理解血检数值等基础事项上的价值，但批评它不擅长在这种场景下点破”钙化最好用 X 光/CT 而非超声来显示”这类关键常识，反而把人带进医学的兔子洞。
- 也有一些不同声音与旁证。behnamoh 反问”Claude 到底哪里不行”，称自己让 Opus 4 分析图像”完美命中”。2ap（做 MRI 研究）持中间立场：专家和外行从前沿模型里得到正确诊断的成功率可能不同，而且提示词的细微改动就会导致不同诊断，并附上了一篇 Nature 论文佐证。