अपने MRI पर दूसरी राय पाने के लिए मैंने Claude Code का उपयोग किया

चिकित्सकीय इमेजिंग के लिए LLMs की सीमाएँ

• कई टिप्पणीकार दृढ़ता से तर्क देते हैं कि वर्तमान सामान्य-उद्देश्य LLMs छवि-आधारित निदान, विशेषकर MRI जैसी जटिल 3D मॉडैलिटीज़, के लिए भरोसेमंद नहीं हैं।
• रेडियोलॉजी और MRI शोधकर्ता बताते हैं कि फ्रंटियर मॉडल सूक्ष्म चिकित्सकीय छवि-व्याख्या के लिए प्रशिक्षित या मान्यीकृत नहीं हैं और अक्सर plausible-sounding निष्कर्ष गढ़ लेते हैं।
• कई संदर्भ “mirage reasoning” पर किए गए कार्य की ओर हैं: मॉडल आत्मविश्वास से उन छवियों का वर्णन और उन पर तर्क करते हैं जो वास्तव में कभी दी ही नहीं गईं।
• प्रैक्टिशनर फ्रंटियर मॉडलों को वास्तविक चिकित्सा छवि डेटासेट्स (जैसे otoscopy, pathology slides) पर बेंचमार्क करने और खराब calibration तथा उच्च-विश्वास वाली त्रुटियाँ देखने की रिपोर्ट करते हैं।

रेडियोलॉजी और इमेजिंग की बारीकियाँ

• MRI विवरण: सामान्य “2D” slice protocols जिनमें gaps होते हैं बनाम true 3D isotropic scans; resolution, speed, और motion artifacts के बीच tradeoffs।
• ऑर्थोपेडिक्स में ultrasound soft tissue और tendons के लिए उपयोगी है, लेकिन हड्डी और छोटे calcifications के लिए खराब; plain radiographs या MRI उन calcifications को पकड़ सकते हैं जिन्हें ultrasound चूक जाता है।
• रेडियोलॉजिस्ट ज़ोर देते हैं कि negative findings हमेशा modality और technique पर निर्भर होती हैं; ultrasound पर “no X” का मतलब पूर्णतः “no X” नहीं होता।

दूसरी राय / रोगी उपकरण के रूप में AI

• कुछ उपयोगकर्ता सकारात्मक अनुभव साझा करते हैं जहाँ LLMs ने misdiagnoses पकड़ने या अनदेखी स्थितियों/उपचारों का सुझाव देने में मदद की, खासकर text reports और lab data से।
• अन्य लोग अपनी ही MRIs/X-rays पर बिलकुल गलत या आंतरिक रूप से असंगत परिणाम, या chessboards और बुनियादी छवियों को गलत पढ़ने जैसी स्पष्ट विफलताएँ रिपोर्ट करते हैं।
• एक बार-बार सामने आने वाला “सबसे अच्छा उपयोग” पैटर्न: LLMs का उपयोग reports समझने, प्रश्न बनाने, या guidelines और differential diagnoses सामने लाने के लिए करें, फिर किसी मानव clinician से चर्चा करें।

विश्वास, self‑diagnosis, और “AI psychosis”

• चिकित्सकों को चिंता है कि मरीज AI outputs को authoritative मान लेते हैं, जिससे विश्वास कमजोर होता है और आत्मविश्वास से बोले गए निरर्थक उत्तरों को खंडित करने में कीमती visit time खर्च होता है।
• कई टिप्पणियाँ इसे “Dr. Google” समस्या के एक amplified रूप से जोड़ती हैं, जहाँ अतिरिक्त खतरा इसलिए है क्योंकि उत्तर expert और personalized लगते हैं।
• कुछ लोग AI में एक quasi-religious overconfidence का वर्णन करते हैं (“AI psychosis”), जहाँ विपरीत expert feedback को vision की कमी कहकर खारिज कर दिया जाता है।

स्वास्थ्य-सेवा प्रणाली की समस्याएँ और प्रोत्साहन

• misdiagnosis, conflicting opinions, overtreatment (जैसे अनावश्यक imaging, procedures, homeopathic injections), undertreatment, और 5–15 मिनट की rushed visits की कई कहानियाँ।
• यह मरीजों को AI की ओर frustration और access की कमी के कारण धकेलता है, सिर्फ techno-optimism के कारण नहीं।
• कई लोग तर्क देते हैं कि AI doctors के लिए internal tool के रूप में शक्तिशाली हो सकता है (guideline lookup, lead generation, checklists), लेकिन stand‑alone diagnostician के रूप में नहीं, विशेषकर imaging के लिए।