我使用Claude Code为我的MRI获取第二意见
摘要
作者使用Claude Code(搭配Opus 4.8)分析MRI扫描,发现与初始诊断存在差异,并讨论了AI在医学影像解读中的潜力与局限性。
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缓存时间: 2026/06/28 16:58
# 使用 Opus 4.8 为 MRI 获取第二诊疗意见,以及这让我处于何种境地
来源:https://antoine.fi/mri-analysis-using-claude-code-opus
本文记录了我使用 Opus 4.8 解读 MRI 结果,并以此获得某种“第二诊疗意见”的亲身经历。当然,我知道这项技术可能尚未完全成熟,所以我才分享这篇文章。或许它能帮到某些人,或者至少提供一点信息或谈资。
免责声明:我当然不是医生(这其实是问题所在!),所以请对我说的所有内容持保留态度。
## 一些背景(可跳过)
几周以来,我的右肩一直有些疼痛。虽然症状似乎在好转,但我还是决定去寻求骨科医生的意见。具体细节不展开,总之他建议我做一次 MRI,诊所正好有空位,我便同意了。主要结果是:我的肩胛下肌腱"顶端附着处存在 III 级(>50% 宽度)部分厚度撕裂"。这对我来说当然没什么概念,但他们建议的治疗方案非常激进——甚至在拿到 MRI 结果几分钟后就开始了。走出诊所时,我有种他们操之过急的感觉。
好在离开前,我要求他们给我寄一份 MRI 结果副本,以及他们已实施并建议重复(共 3 次)的所有治疗清单。
我把所有资料发给了 GPT 5.5 Pro,它立刻指出了两点:
1. 他们对我的肩部实施了冲击波治疗,而最新临床实践指南指出,对于无钙化的肩袖肌腱病,临床医生不应使用或推荐冲击波治疗;超声检查时被告知没有钙化。
2. 他们给我注射了 Traumeel,该药在德国注册为一种"无治疗适应症"的顺势疗法药物。
这让我更加不放心。于是我开始好奇,想自己分析一下 MRI。
## 设置 Opus 进行 MRI 初筛
MRI 数据包是标准 DICOM 导出格式,包含几百个无扩展名的文件,总计约 266 MB。
为了进行分析,我决定在 Claude Code 中使用 Opus 4.8(xhigh),以便它能运行代码并安装包。在开始任何工作之前,我让它安装分析可能需要的一切包。使用 Claude Code 至关重要,这样才能让它在这方面进行大量工作。对程序员来说这似乎是显而易见的,但 Claude Code 与 Claude.ai 聊天之间的差别巨大,即使两者运行的是同一个模型。
然后就可以开始了。考虑到我对 MRI 一无所知,我安排 Claude 先认真制定详细计划,再付诸行动。我给出的唯一指令是"右肩疼痛 2-3 周",后来我才意识到,这比人类医生所掌握的信息要少。
[](https://antoine.fi/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NTU5LCJwdXIiOiJibG9iX2lkIn19--14f45f75a8f8216447265425e1b3cebe1d211a37/image.png)
大约一小时后,它返回了报告:
Right-Shoulder-MRI-Report.pdf
PDF 7.72 MB
那份报告的关键问题在于:医生看到的是 III 级(大于 50%)部分厚度撕裂(顶端附着处),而 Opus 4.8 报告的是肌腱完整!
这相当令人不安。我原本预期撕裂等级会更低,但这个结果太极端了。
## 对两份分析进行仲裁
为了裁决,我决定让 Claude 对两份报告进行比较。但这次我给了它更多上下文:除了提供人类医生的报告,我还提供了我与 ChatGPT 5.5 Pro 的一段讨论,在讨论中我让它给我一些动作和姿势,试图自行判断自己的诊断。
[](https://antoine.fi/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NTYwLCJwdXIiOiJibG9iX2lkIn19--1d0030de3877cc9f2a3190694202b99452d411c1/image.png)
从规划文档来看,Opus 采用的方法如下:
[](https://antoine.fi/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NTYxLCJwdXIiOiJibG9iX2lkIn19--d969fbb3cd3085708ce7a4d84f844213ab7c5181/image.png)
这种方法细致且有条理,使用了多个子智能体来获取不受现有上下文影响的新分析。
同样,大约一小时后,我得到了新的报告:
Right-Shoulder-MRI-Arbitration.pdf
PDF 4.52 MB
结论如下:
> 仲裁者裁决:证据偏向阅读者 A(中度至高度信心)。轻度插入性肌腱病变;未发现明显的部分或全层撕裂,包括顶端附着处。
[](https://antoine.fi/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NTY0LCJwdXIiOiJibG9iX2lkIn19--d30d458818a9c72e709e13074f047ebae0345ca5/image.png)
仲裁 PDF 的摘录
我不禁觉得,判决结果相差如此之大,实在令人着迷。进一步查看报告,我读到 Opus 并不讳言存在一些它无法解决的分歧,但这一条它可以解决——而且非常果断。
## 这让我处于何种境地?
身处值得信赖的专家手中,有一种难以言喻的平静感。你无需再担心,可以让他们引导你走完整个过程。
AI 绝对可以以一种令人不安的方式打破这种感觉:在获得这个 AI 驱动的第二意见后,诊断和治疗方案看起来都过于仓促,且比事实依据所显示的更偏向激进治疗……但我也不能完全信任 AI。于是我陷入了一种进退两难的境地:要么再找另一个医生碰碰运气,要么等着看自己正在做的康复训练能否让肩膀好转。
我的希望是,再过几代模型,我们就能像现在信任 AI 校对邮件那样,信任它审查 MRI 了。
*我没有点名诊所或医生,因为这不是本文的重点。重点是分享我利用 AI 获取第二意见的技术好奇心。我可能错了,或者 AI 也可能错了。我也可能误解了医生的意思。所以基本上,这些都不应被视为医疗建议 :)*
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