Zkušenost s AI: druhý názor na MRI pomocí Claude Code a Opus 4.8
Autor popisuje osobní experiment s využitím GPT 5.5 Pro a Claude Code s Opus 4.8 při čtení výsledků MRI. Text není lékařské doporučení, ale ukazuje, jak AI může zpochybnit nebo zpřesnit pohled na vlastní zdravotní data.
Autor zdrojového článku popisuje osobní zkušenost s využitím AI jako druhého názoru nad výsledky MRI pravého ramene. Hned na začátku upozorňuje, že není lékař a že celý text má být brán s rezervou. Nejde tedy o návod k samodiagnostice ani o doporučení nahrazovat lékaře modelem.
Kontext byl jednoduchý: několik týdnů bolesti pravého ramene, návštěva ortopeda a následné MRI. Podle lékařského závěru šlo o „Grade III (>50%-width) partial-thickness tear at the apical insertion“ subscapularis šlachy. Autor měl po návštěvě pocit, že navržený léčebný plán je možná příliš rychlý a intervenční.
Nejdřív poslal podklady do GPT 5.5 Pro. Model podle autora upozornil na dvě věci z léčebného postupu: použití shockwave terapie u rotator-cuff tendinopatie bez kalcifikace a aplikaci Traumeelu, který je v Německu registrovaný jako homeopatický přípravek bez terapeutické indikace. To autora vedlo k dalšímu ověření samotného MRI.
Pro analýzu MRI použil Opus 4.8 v režimu xhigh přes Claude Code. Důvodem nebyl jen samotný model, ale i schopnost Claude Code pracovat se soubory, spouštět kód a instalovat potřebné balíčky. MRI export byl ve formátu DICOM, obsahoval několik set souborů bez přípon a měl zhruba 266 MB.
Autor dal modelu velmi stručný kontext: bolest pravého ramene trvající 2–3 týdny. Po přibližně hodině práce mu Opus 4.8 vygeneroval report. Klíčový rozdíl byl v tom, že zatímco lékařský report uváděl částečnou trhlinu vyššího stupně, Opus 4.8 popsal šlachu jako intaktní.
Autor se proto pokusil o druhé kolo analýzy. Tentokrát dal Claude k dispozici lidský report i předchozí diskuzi s GPT 5.5 Pro a nechal jej oba pohledy porovnat. Podle zdroje použil Opus více subagentů, aby získal nové analýzy méně ovlivněné předchozím kontextem.
Výsledek arbitráže podle článku favorizoval závěr, že jde spíše o mírnou insertionální tendinózu a že nebyla identifikována diskrétní částečná ani úplná trhlina včetně apical insertion. Autor ale zároveň jasně píše, že neví, zda může AI plně důvěřovat, a že se může mýlit on, lékaři i model.
Nejzajímavější na článku proto není tvrzení, že AI správně diagnostikovala MRI. Zdroj nic takového nedokazuje. Jde o osobní zkušenost s tím, jak AI může narušit pocit jistoty kolem lékařského závěru a otevřít potřebu dalšího lidského ověření.
Autor také výslovně neuvádí jméno kliniky ani lékaře. Cílem textu podle něj není někoho obvinit, ale sdílet technickou zvědavost kolem využití AI pro druhé názory.
Přesnější závěr je tedy opatrný: AI může být užitečná jako nástroj pro kladení lepších otázek, organizaci podkladů a hledání nejasností. V medicínském kontextu ale nemá být brána jako autoritativní náhrada lékaře. Zvlášť u obrazových vyšetření je zásadní další odborné posouzení.