MRIの結果をClaude Codeにセカンドオピニオンさせてみた結果

MRIの診断結果に対して、Claude Codeを使ってセカンドオピニオンを求めてみたという報告です。

私は放射線科医ですが、3D MRIの全データを見ないことには何とも言えませんね。例の点についてですが：> 最近の臨床ガイドラインでは、石灰化を伴わない回旋筋腱板症に対して、医師は衝撃波治療を使用・推奨すべきではないとされているにもかかわらず、肩に衝撃波治療を行いました。超音波検査では石灰化はないと言われました。超音波検査は石灰化の評価にはあまり向いていません。大きな石灰化は見つけられますが、小さなものは簡単に見落とします。単純X線撮影（レントゲン）の方が役立ちますが、MRIで明らかになることもあります。いずれにせよ、石灰化がない場合に衝撃波治療をしても害はありません。単に効果がないだけです。追記：放射線科のレポートで「認められない」とある場合、それは常に「そのモダリティ（検査手法）と取得した画像の中では」という前提条件が暗黙のうちに含まれています。ですから、超音波のレポートでは石灰化なしとなっていても、単純X線で石灰化ありという結果が出ることは矛盾ではありません。患者さんや医療用語に不慣れな人にとっては非常に紛らわしいですが、レポートにこれを明記すると、今以上に「逃げ」の姿勢が強い、回りくどい、読んでいてイライラするような文章になってしまうでしょう。

2年ほど前、3年間悩まされていた慢性の副鼻腔炎について調べるため、ChatGPTの「ディープリサーチ」機能を使ってみました。3人の一般開業医（GP）と3回の耳鼻科受診を経て、これまでの所見をすべてAIに入力したんです。特に納得がいかなかったのは、耳鼻科医がスコープで副鼻腔のアレルギー反応の兆候を目視で確認したにもかかわらず、その後のアレルギーテストで「アレルギー薬では治療できない」と結論付けた点です。何度か質問しましたが、彼は一度も答えをくれませんでした。ChatGPTは、「人口の20％が体の特定部位のみに孤立したアレルギー反応を示す」というNIH（米国立衛生研究所）の研究結果を提示し、それだと肩のプリックテストでは反応が出ない可能性があることを教えてくれました。それを医師に聞くと「アレルギーはそんな仕組みじゃない」と断言され、研究データに目を通すことすら拒否されました。彼はCPAP（持続陽圧呼吸療法）と定期的なネブライザー治療を処方しました。余談ですが、CPAPの業者からSMSが届いたとき、フィッシング詐欺かと思って業者に問い合わせたら、結局返信はありませんでした。そこで、試しに第二世代のアレルギー薬を毎日飲んでみることにしたんです。すると副鼻腔炎が消えました。それまでは少なくとも四半期ごとにひどい副鼻腔炎を起こしていたのに。もしかしたら医師の言う通り「アレルギーはそういうものじゃない」のかもしれませんが、アレルギー薬が私の問題を完全に解決してくれたのは事実です。数年前にCPAPを1ヶ月間試して全く慣れず、睡眠の質が最悪だった経験があるので、本当に助かりました。

なぜ否定的な反応が多いのか分かりません。医療というものは、医師と患者の両方が頭を使って考えることが前提にあるはずです。医師に診断されてそのまま納得して日常に戻るなんて、今までほとんどありませんでした。ほとんどの場合、自分自身で何が問題か確信を持っていて、何が必要か分かっている状況でした。医師はむしろ、治療を受けるための壁になっていたんです。「Dr. GPT」は良いブレーンストーミングツールですよ。一次資料だけでは不可能な方法で情報を統合してくれますから。もちろん、「それはおかしい」と自分で判断する力は求められますけどね。「医師は最新情報を知らない」と批判する人たちの論拠は少し弱い気がします。事前学習時のトークン密度や、ポストトレーニングのデータセット構築過程を考えれば、根本的なパラダイムシフトに適応するにはかなりの時間がかかるはずです。例えばもし壊血病の治し方を忘れてしまったとして、新しい発見に適応するまでにどれだけの論文が必要になるでしょうか？

友人や家族が肩の痛みですぐに手術を勧められるのを何度も見てきました。手術を飯の種にしている人にとっては、それがデフォルトなんでしょうね。私も以前、何か月も痛みが引かないひどい肩のトラブルを抱えていました。手術はしたくなかったのでマッサージや鍼を試しましたが、全く効果なし。最終的に直してくれたのは懸垂でした。最初は全くできなかったので、デッドハング（ぶら下がり）と肩甲骨懸垂から始めて、徐々に普通の懸垂へ移行し、数回こなせるようになってからは「グリース・ザ・グルーブ」法でトレーニングしました。1セットで17回くらいできるようになってからはメニューを調整し、今は1日を通して3回に分けて計6セット、各7～8回やるようにしています。あとは肩の可動域を広げるドリルもやっています[1]。サボると決まってまた違和感が出てきますが、筋トレを再開すると消えますね。[1] https://www.youtube.com/watch?v=vP8YmmRMz6I

放射線科医として言わせてもらうと、ClaudeやChatGPTはMRIに関しては全く使い物になりませんし、一切信頼できません。テキストベースの情報を調べる分には価値があるかもしれませんが、放射線画像を十分に解釈する能力は（今のところ）彼らにはありません。

信頼できる専門家に身を委ねることには、信じられないほどの安心感がある。[...] AIはその感覚を不快な形で打ち砕く可能性がある [...] しかし、AIを完全に信頼できるかというとそれもまた疑問だ。これがまさに本質ですね。私たちはAIを信頼できないと分かっていながら、同時に、AI相手なら遠慮なく質問したり反論したりできることに居心地の良さを感じている。時間制限のある診察予約に縛られず、時給でお金を払うわけでもないという点が大きいのでしょう。とはいえ、情報量が増えたからといって、必ずしも助けになるわけではありません！以前、15万マイル（約24万km）走った11年落ちのシビックを複数の整備工場に持ち込んだことがあります。「セカンドオピニオン」ゲームをして、どこで何をする必要があるかを見極めようとしたのですが...結果は、全くバラバラな3つの推奨事項が返ってきました。中には明らかに間違っていると確信できるものまで！始める前よりも悪い気分になりましたよ。不確かな情報に対する解決策は「より多くの情報」ではなく「より質の高い情報」なのですが、今のAIにはその提供はできません。

このコミュニティで、人体を決定論的な関数として扱おうとする人が多いのが面白いですね。「入力Xに対して出力Yが返ってくるべき」という考え方で、診断に対しても「別の専門家なら同じ診断を出すはずだ」と期待している。人体の複雑さを考えれば、診断とは経験、キャリアを通じて得た知識、診断方法や機器の複合的な出力に過ぎません。タイトル（博士号など）は、国家が「最低限のハードル」をクリアした人間なら実務についても安全だと証明するライセンスであって、全員が同じ診療をするという保証ではありません。最新知識を毎月更新する専門家もいれば、毎年、あるいは全く更新しない人もいる。ここには地理、政治、あるいは天気（笑）など、あまりにも多くの変数が関わっています。だからこそ、専門家選びは非常に重要です。その医師の評判や専門性を調べ、診断の的中率を高める努力はできますが、「医者だから絶対に正解をくれるはず」という期待はしない方がいいです。

数年前（AIブームの前）、私は結核と誤診されました。慢性的な咳があり、クリニックの外部委託先放射線科医が結核の兆候を見つけたんです。結果は法律に基づき市の結核病院へ送られ、そこの医師たちは放射線科医の結論を鵜呑みにして、最低8ヶ月間、刑務所のような厳しい隔離病棟への入院を強要しました。バイオハザード扱いだったので拒否権はなく、法的に従わなければなりませんでした。入院前、私は急いで別の放射線科医を探し、肺炎であるという診断を得ました。その報告書を結核病院の主任医師に送ったところ、協議の結果、当初の判定は間違いだったと結論付けられました。つまり、そこの医師たちはレントゲンを全く読めず、放射線科医の言うことをただ信じていただけだったんです…。面白いのは、すでに結核患者として正式登録されていたため、ミスを認めたがらなかったこと。代わりに「7日間で治療完了した」という診断書を渡されました。おそらく国内で結核を1週間で克服した唯一の人間でしょうね：）だから、もし放射線科医や医師を信頼できないなら、余裕があれば別の医師を探すべきです。結論を比較して一致するか確認できます。無関係の二人が同じことを言うなら、それが真実に近いでしょうね。ただ、AIと人間、どちらを信頼すべきかは私にも分かりません。AIはハルシネーションを起こしますが、人間にも何度も誤診されてきましたからね…。

私は3年ほど前に、骨髄増殖性腫瘍の一種である「本態性血小板血症（ET）」と診断されました。最近セカンドオピニオンを受けたところ、新しい専門医が「真性多血症（PV）」であると診断を変えました。彼女はすぐに血液を抜いてヘマトクリット値を下げるよう強く勧めました。そうしないと血栓のリスクが極めて高いからです。これはPVでは標準的ですが、ETでは行われません。試しに、以前の医師が診断に使ったのと同じ情報をGoogle AIに入力してみたら、PVである可能性が高いと予測されました。さらに、なぜ私の症状がPVではなくETと誤診されうるのかを聞くと、正しく解説してくれました。最初の医師は高い血小板数とJAK2変異の結果だけでETと判断しましたが、骨髄生検を誤った解釈をしていました。高いヘモグロビン値はPVの兆候としてチェックすべきだったんです。2人目の専門医だけがそれに気づきました。Google AIは数秒で無料で答えを出しましたが、専門医には高い診察料を払い、何週間も待ちました。

10年ほど前、肩の痛みでMRIを撮ったところ断裂の兆候が見つかり、手術が必要だと言われてスポーツ医学の医師を紹介されました。その医師はMRIを見て「本当の問題は肩が凍結していることだ」と言い、手術はできるが、実際には術後の理学療法が一番効果的だと教えてくれました。その結論に至るまでに、2人の放射線科医と2人の医師が同じMRIを見ていたはずなのに。案の定、理学療法で良くなりました。それ以来、体重を減らせと医師に言われた48時間後に緊急手術になったようなケースも含め、何度か医療上のヘマを経験しました。学んだのは、自分が「ファネル（漏斗）」に入っていると感じたら注意すること。一度ファネルに入ると、誰もその問題をクリティカルに考えてくれなくなります。一人がXと言えば、次はその読みを前提にYと仮定し、Zを推奨する。それが繰り返されて、最初の判断がめちゃくちゃに増幅されていく。害はないけれど効果もなく、保険料だけが嵩む治療が多いです。ここ数年はAIを使っていますが、医師の判断を裏付けてくれたり、医師に反論するための十分な根拠を与えてくれたりしています。もし私が投稿者だったら、どちらも完全には信頼せず、Claudeを使って「どうやってあのクリニックに戻って診断に異議を唱えるか」を相談すると思いますね。