Використання Claude Code для отримання «другої думки» при аналізі медичних зображень
Розробник використав Claude Code з моделлю Opus 4.8 для аналізу MRI DICOM-файлів, паралельно залучивши GPT 5.5 Pro для аудиту клінічних протоколів лікування. Процес демонструє потенціал інструментів ШІ для виявлення невідповідностей у планах лікування.
Чому це важливо
Демонструє практичне, хоч і експериментальне, використання автономних агентів для аудиту медичних процедур та перегляду технічних діагностичних даних.
TL;DR
- 01ШІ може служити допоміжним інструментом для отримання другої думки, але результати значно варіюються залежно від контексту промпту.
- 02Розділення завдань — використання різних моделей для аудиту протоколів та обробки зображень — покращило чіткість.
- 03Результати не повинні замінювати професійну медичну консультацію.
Налаштування та виконання
Аналіз був проведений за допомогою Claude Code з моделлю Opus 4.8 (xhigh) для аналізу зображень, тоді як GPT 5.5 Pro використовувався для аудиту протоколів. Набір даних складався з кількох сотень DICOM-файлів без розширень (266 МБ).
Методологія
1. Підготовка даних: Агенту було надано завдання встановити необхідні залежності Python для обробки DICOM. 2. Аналіз: Claude Code отримав медичний контекст (біль у плечі) і план дослідження. 3. Аудит: Користувач порівняв звіт лікаря з клінічними рекомендаціями за допомогою GPT 5.5 Pro, вказуючи на сумнівність ударно-хвильової терапії та гомеопатичних ін'єкцій.
Обмеження
Модель надавала суперечливі результати, спочатку визначаючи сухожилля як ціле там, де був розрив, що вимагало повторного, більш контекстуалізованого промпту.