MRIのセカンドオピニオンを得るためにClaude Codeを使ってみた

2026年6月28日、Opus 4.8を使ってMRIのセカンドオピニオンを得て、それが私をどこへ導くか。この記事は、MRIの結果を読み取り、診断に対する一種のセカンドオピニオンを得るためにOpus 4.8を使用した私の経験についてです。もちろん、この技術はまだそこまで到達していないかもしれないと理解しています。だからこそ、この記事を共有しているのです。誰かの役に立つか、少なくとも少しの情報や娯楽を提供できるかもしれません。 免責事項：もちろん私は医者ではありません（これこそが問題なのですが！）。ですから、私が言うことはすべて割り引いてお受け取りください。 背景（スキップしても構いません） ここ数週間、右肩に痛みを感じていました。良くなっているようにも見えましたが、整形外科医の意見を聞くことにしました。詳細は省きますが、彼はMRIを受けることを勧め、クリニックにはたまたまMRIがありました。同意した結果、私は主に肩甲下筋腱の「Grade III（>50%幅）の先端付着部部分断裂」と診断されました。これはもちろん私にとってはほとんど意味がありませんが、彼らが提案した治療方針は広範囲にわたり、MRIを受けた数分後にはいくつかの治療が開始されました。クリニックを出た時、彼らが性急に判断を下したような気がしました。 幸いなことに、私はクリニックを出る前に、MRI結果のコピーと、彼らが行ったすべての治療と合計3回繰り返すことを提案された治療のリストを送るように頼みました。 私はそのすべてをGPT 5.5 Proに送ったところ、すぐに2つの点が指摘されました。 最近の臨床診療ガイドラインでは、石灰化を伴わない回旋腱板炎に対して体外衝撃波治療を使用または推奨すべきではないとされているにもかかわらず、彼らは私の肩に体外衝撃波治療を行いました。超音波検査中には石灰化がないと伝えられていました。 彼らは私にTraumeelを注射しました。これはドイツで「治療適応なし」のホメオパシー医薬品として登録されています。 これにより、私の信頼は高まりませんでした。そこで、MRIを分析することに興味が湧きました。 MRIの初回レビューのためにOpusをセットアップする MRIパッケージは、拡張子のない数百個のファイルを含む標準的なDICOMエクスポートで、合計約266MBでした。 分析のため、私はClaude Code内のOpus 4.8（xhigh）を使用し、コードを実行し、パッケージをインストールできるようにしました。作業を開始する前に、分析に必要なパッケージをインストールするように指示しました。Claude Codeを使用することは、この件についてかなりの量の作業を実行するために特に重要です。コーダーにとっては当たり前のように思えるかもしれませんが、Claude CodeとClaude.aiのチャットの違いは、たとえ両者が同じモデルを実行していても、非常に大きいです。 そして、いよいよ開始です。MRIについて何も知らないことを考慮し、Claudeに詳細な計画を立てるよう設定し、その後実行に移しました。私が与えた唯一の指示は「2〜3週間続く右肩の痛み」でした。これは後に、人間の医師が受け取った情報よりも少ないことに気づきました。約1時間後、レポートが返ってきました：PDF Right-Shoulder-MRI-Report.pdf PDF · 7.72 MB Open PDF in new tab Download このレポートの重大な問題は、医師がGrade III（50%超）の先端付着部部分断裂と見ていた箇所を、Opus 4.8は腱が無傷だと報告したことです！ これはかなり困惑する結果でした。グレードはもっと低いと予想していましたが、この結果は極端でした。 2つの分析を仲裁する 仲裁のために、Claudeに2つのレポートを比較させることにしました。しかし今回は、もう少し多くの文脈を与えました。人間によるレポートに加えて、ChatGPT 5.5 Proとの議論も提供しました。その議論では、私の診断が何であるかを特定する方法として、試すべき動きや体位をChatGPTに尋ねていました。計画文書から、Opusが取ったアプローチは次のとおりです：このアプローチは慎重かつ体系的で、既存の文脈に偏らない新しい分析を得る方法として複数のサブエージェントが使用されました。 再び、約1時間後、新しいレポートが届きました：PDF Right-Shoulder-MRI-Arbitration.pdf PDF · 4.52 MB Open PDF in new tab Download その結論は次のとおりでした。 仲裁人の判断：証拠は読影者Aを支持する（中程度から高い確信度）。軽度の付着部腱障害；先端付着部を含む明確な部分または全層断裂は認められない。仲裁PDFからの抜粋 診断結果がこれほどまでにかけ離れていることに、私はただただ魅力を感じずにはいられません。レポートをさらに読み進めると、Opusが「解決できない両レポート間のいくつかの論争がある」と言うことを恐れていなかったことがわかります。それなのに、この件については非常に断定的に解決できたのです。 それが私をどこへ導くか？ 信頼できる専門家に身を委ねるというのは、信じられないほど穏やかな気持ちになるものです。もう心配する必要はなく、彼らがプロセスを案内してくれるでしょう。 AIは、その感情を不快な形で打ち砕くことがあります。このAIによるセカンドオピニオンを得た後、診断と治療計画は時期尚早であり、事実が正当化する以上に介入が過剰に思えました…しかし、AIを完全に信頼できるかどうかもわかりません。そのため、私は別の医者に診てもらうか、今行っているリハビリで肩が良くなるか様子を見るかという、宙ぶらりんな状態に置かれています。 数世代先のモデルでは、私たちがメールの校正をAIに任せるように、MRIのレビューもAIに任せられるようになると期待しています。 この記事の目的ではないため、クリニックや医師の名前は挙げていません。AIを使ってセカンドオピニオンを得ることに対する私の技術的な好奇心を共有することが目的です。私が間違っているのかもしれないし、AIが間違っているのかもしれません。医師の言うことを誤解した可能性もあります。ですから、基本的に、これらは医療アドバイスとして受け取られるべきではありません。 #ai #experiment #health --- [2] タイトル: 台杉：他の木から木を育てる日本の技法、完全にまっすぐな木材を作る（2020年） URL: https://www.openculture.com/2020/10/daisugi.html 本文: オンラインコース オーディオブック 映画 ポッドキャスト K-12 電子書籍 語学 寄付 台杉：他の木から木を育てる600年前の日本の技法、建築、歴史、自然において完全にまっすぐな木材を作り出す | 2020年10月23日 10コメント Wrath of Gnonによる画像 私たちは皆、日本の伝統建築様式の優雅さに感嘆してきました。その発展には、何世代にもわたる献身的な職人技が必要でしたが、より実際的な観点からは、かなりの量の木材も必要でした。15世紀までには、日本はすでに苗木の不足、そしてそもそも木を適切に育てる土地の不足に直面していました。必要は発明の母であり、これが独創的な解決策の誕生につながりました。それが台杉（だいすぎ）です。既存の木から、実質的に追加の木を育てることで、言ってみれば一種の巨大な盆栽を作り出すのです。「台杉と書かれ、文字通り『台の杉』を意味するこの技法は、開いた手のひらから複数の木が完全に垂直に生えているような木をもたらしました」とSpoon and Tamagoのジョニー・ウォルドマンは書いています。「適切に行えば、この技法は森林伐採を防ぎ、日本の茶室の屋根に使われる垂木（たるき）として知られる、完璧に丸くまっすぐな木材を生み出すことができます。」これらの茶室は、伝統文化遺産で今も知られる都市、京都で今も目立っており、台杉が最初に発展したのも偶然ではありません。「16世紀に、京都の最高の茶道家である千利休が北山杉の完璧さを求めたと言われています」とMy Modern Metのジェシカ・スチュワートは書いています。当時、「非常にまっすぐで様式化された数寄屋造りの建築様式が流行していましたが、それを望む貴族や侍のためにこれらの家を建てるための原材料がほとんどありませんでした」と、TwitterアカウントWrath of Gnonのスレッドには書かれており、台杉が実際に使われているこれらの写真や他の写真も含まれています。「したがって、盆栽の技術を木に適用するというこの賢い解決策が生まれました。」 美学はさておき――日本ではさておきとは言っても――「この方法で生産された木材は、標準的な杉の140%の柔軟性と200%の密度/強度を持ち、垂木や屋根材としては完璧です。」そして、台杉の製品はまっすぐで、細く、台風にも強いだけでなく、600年経った今でも世界中で驚嘆されています。どれほどの林業技術について、私たちは同じことを言えるでしょうか？ Spoon and Tamago経由 関連コンテンツ： 盆栽の芸術と哲学 広島の原爆を生き延び、今も繁栄する392歳の盆栽：レジリエンスの力 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興味深い見解ですが、私は納得できません。確かに木は将来の成長に影響を与えるように剪定できますが、遺伝的な性質を変えて背が高くなったりまっすぐになったりすることはありません。写真の木々がそうであるように、樹冠の最高レベルまですべての枝を取り除くために継続的に剪定することはできるでしょう。それは滑らかでまっすぐな幹を確保するのに役立つかもしれません。しかし、「巨大な盆栽」と呼ぶのは不可解です。それは「木」の別の言い方ではないでしょうか？また、一番上の写真に見られるように、枝の弱い支えの上にこれほど背の高い木を育てようとするのは奇妙に思えました。2枚の写真を見比べると、私たちがごまかされているとますます思えてきました。2枚の写真の幹を見れば私の言いたいことがわかるでしょう。いずれにせよ、何の調査もなしに思いつきで書いたので、もし間違っていたらすみません。著者がこれからも興味深い国際的な木のニュースを探し出して報告し続けることを願っています。いつも価値あるテーマです。 返信 sdaf 2020年10月24日午後10時53分 少し完璧すぎるように見えます。なぜ他の木の上に生えているだけで木がまっすぐになるのでしょうか？ 返信 cm83 2020年10月27日午前10時51分 これは多くの作業が必要です。20年間、2年ごとに注意深く剪定し（木材のすべての節を取り除くために）、それが「巨大な盆栽」です。 返信 イヴォ 2020年10月30日午後5時56分 西洋では「萌芽更新」としても知られています。よく行われることです…それほど珍しいことではありません！ 返信 タムシン 2021年8月13日午前5時27分 イヴォが言うように、これは標準的な森林管理技術であり、西洋では萌芽更新と呼ばれ、何百年もの間、まさにこれを行うために実践されてきました。つまり、元の木を伐採することなく、5〜15年のローテーションで、まっすぐで使いやすい丸太サイズの木材を繰り返し収穫できるようにするものです。私の経験では、一般的にハシバミ、ハンノキ、ヤナギ、クリ、トネリコ、そして時にはカシを含む広葉樹種に対して行われます。残念ながら、破壊的な産業規模の商業林業の台頭により、大規模な利用はされなくなりましたが、森林を管理する良い持続可能な方法として再び注目されています。針葉樹に行われるのを見たことがなく、興味深いです。「買う」べき魔法や「完璧すぎる」ものは何もありません。それは自然がすることです！そして、木の遺伝子を変えることとは何の関係もありません！リンゴの木を剪定して何が起こるか見てみてください。徒長枝を伸ばします。木もまったく同じ反応をします。 返信 サイナス・パワール 2022年3月27日午前5時39分 これは素晴らしい技術です。この技術はインドでも実施されるべきです。この種の知識は私たちの学校や大学のシラバスに追加され、実行されるべきです。私はこの技術を私の国インドで実施するために最善を尽くしています。 返信 シルビア 2022年3月29日午前2時19分 あなたのコメントは、あなたが日本の歴史と自然との有名な競争についてほとんど知らないことを私に教えてくれます。盆栽を見たことがあるなら、それが日本人の仕事です。私は商業用の果樹園に行ったことがあり、しばしば収穫に行きます。700グラムのリンゴを摘んだり、1kg弱の桃を摘んだりしました。もっと調べてください。 https://www.openculture.com/2020/10/daisugi.html 返信 レイ・セロン 2023年6月13日午後6時51分 日本の国土の67%が今日でも森林と植林地で覆われており、ヒノキ、スギ、アカマツが自然にまっすぐ高く育つ傾向があることを考えると、台杉は必要ありません。何百万もの通常に育つ木が利用できるのに、不必要に時間がかかるだけでなく、十分な木材を生産することもできません。私は日本の田舎に住んでおり、村の近くには、村にある2つの製材所（何世代も前から操業している製材所）が利用する、事実上通り抜けられないほどのヒノキ林がありました。 --- [3] タイトル: トークンマキシングは死んだ、トークンマキシングよ永遠なれ URL: https://12gramsofcarbon.com/p/agentics-tech-things-tokenmaxxing 本文: エージェンティクス / テック・シングス: トークンマキシングは死んだ、トークンマキシングよ永遠なれ *メモを確認* 無駄に大金を使うことの誕生、死、そして再生 theahura 2026年6月27日 32件の共有 一般的に言って、何かに数万ドルを使うなら、その見返り、つまり投資収益率を期待するものです。 もちろん、いつもそうとは限りません。以前にも言いましたが、消費者に販売するのは少し面白いものです。なぜなら、彼らは時間を浪費したり、積極的に苦痛を引き起こしたりするものにお金を使うのが好きだからです。これが、最近ギャンブルアプリが非常に人気がある理由の一部です。ええ、ウェンビーが逆立ちしながらフランス語で国歌を歌いながら3ポイントを決めることに100ドル賭けるのは大歓迎です。 112 Grams of Carbonは、読者の皆様に支えられている出版物です。新しい投稿を受け取り、私の活動を支援するには、無料または有料の購読者になることをご検討ください。 購読 しかし、企業にとってはどうでしょうか？私はこれまで、ビジネスリーダーが「気分がいいから」という理由で大金を燃やすと言っているのを聞いたことがありません。少なくとも、クジラが原神のガチャに何千ドルも費やすのと同じようにはありません。もし真面目なビジネスリーダー、例えばマーク・ザッカーバーグが、Metaがお金を燃やすと発表することを想像してみてください。彼ならできるでしょう。彼には議決権株式があります。しかし、それは少し馬鹿げているでしょう？私は一般的に、本当に大きくて本当に重要な企業を経営するレベルに達しているなら、ほとんどの場合、何かを娯楽のために行うことはないと考えています。ただし、大きな例外が1つあります。 ご存じないかもしれませんが、トークンマキシングは（でした？）幹部が従業員に無用なタスクに大量のトークンを費やすよう誤って奨励した現象です。この典型的な例は、全くの偶然ですが、Metaです。Metaは、パフォーマンス評価を一人当たりのトークン使用量と結びつけたことで徹底的に批判されています。当然、これは人々が無駄にトークンを費やすことにつながるでしょう。Metaの友人の一人は、トークン数を増やすために、文字通り2人のエージェントを一日中会話させていたと報告しました。 これはあまりにも明白な結果だったので、多くの人々はこれを「これらのビジネスリーダーは、何の利益も期待せずにトークンに大金を費やすことを決めたのだから、本当に愚かだ」と締めくくりました。 それが魅力的な見方である理由は理解できます。なぜなら、それが多くのことの世間一般の見方だからです。しかし、私は世界で一番好きなことをします。それは、少しひねくれた見方をすることです。それは「幹部が従業員に無用なタスクに大量のトークンを費やすよう誤って奨励した」のではなく、「幹部が従業員に無用なタスクに大量のトークンを費やすよう意図的に奨励した」のです。 私は多くのチームと協力して、AIを効果的に使用する方法を検討しています。数ヶ月前には、AIツールを全く使用することに非常に抵抗がある人々が多くいました。組織内で多くの尊敬を集めるベテランの人々です。これらの人々をツールを使用するように説得するのは非常に困難でした。そして、たとえ説得できたとしても、彼らはしばしば誤って（あるいは意図的に？）明らかに奇妙な、または悪い結果につながる方法でツールを使用していました。2 先輩だけでなく！ トップダウンのトークンマキシングポリシーを考える1つの方法は、これが幹部による突破のための技術だったということです。確かに、それは明らかに強引なポリシーでしたが、時には壁を打ち破るには強引さが必要なのです。 もちろん、それは数ヶ月前の状況で、まだ抵抗勢力が残っていました。それから数ヶ月が経ち、トークンマキシングポリシーは意図した結果をもたらしました。誰もがAIを使ってコードを書くようになり、少なくとも少しは使っています。ほとんどのチームはまだRamp InspectやStripe Minionsを独自に構築する方法を見つけていませんが（もしそうなら、ご連絡ください。お手伝いできます！）、ほとんど全員が少なくともサイドバーでカーソルを使用しています。もちろん、これはトークン消費量が大幅に増加したことを意味します。残念ながら、しかしおそらく予想通り、トークン消費量の増加は、OpenAIとAnthropicの両社が上場しようとしている時期と重なっています。両社はサブスクリプションが提供するサービス量を制限し、APIの価格を引き上げています。トークンの補助金はますます姿を消しています。したがって、現在はインセンティブがほとんどなくなり、コストが大幅に上昇しているため、当然、チームは無制限のトークン消費ポリシーを撤回し始めています。これらすべては、トークンマキシングは死んだ、ということを意味します。 しかし…おそらくそうではないでしょう。 AIツールの一般的な約束は、人間の監視なしに、非常に困難で退屈だが依然として必要なタスクを実行できることです。大規模なコード移行、毎朝すべての競合他社の調査、インバウンドとアウトバウンドのストリームへの対応—これらはすべて、人々がほとんど嫌い、AIに任せたいと思うことです。 しかし、最近まで、AIを長時間確実に実行することはできませんでした。試してみると、モデルによって導入された小さなエラー（幻覚を含む）が独自の生命を持ち、最終的にはプロジェクトに不可逆的に埋め込まれてしまうことに気づくでしょう。ビジネスではこれを「複合エラー」と呼んでいました。これはかなりの人間の監視を必要としただけでなく、そもそもエージェントを24時間年中無休で実行するメリットがほとんどなかったため、トークンコストも低く抑えられていました。つまり、夜中にコンピューターで小さな悪魔を動かしても、その悪魔があなたの苦労の成果をすべて破壊するだけなら、何のメリットがあるでしょうか？より多くのトークンを費やすと、より悪い結果になるのであれば、当然、より多くのトークンを費やすことはありません！ それはもはや真実ではありません。私たちは異なる体制に入りました。そこでは、より多くのトークンを費やすことで、一般的に良い結果が得られます。私たちはこれを「複合的正確性」と呼んでいます。タスクを正しく行うためにより多くのトークンを費やせば費やすほど、良い結果が得られる可能性が高まります。このことについては、前回のAgentics対面ミートアップで少し話しました。 複合的な正確性は計算を逆転させます。もしより多くのトークン消費がより良い結果につながるなら、あなたはトークンの実行に多くの時間を費やしたくなるでしょう。それはまさにトークンマキシングのように聞こえます！トークンを最大限に活用する当初のインセンティブはなくなりましたが、最終的には人々は新しい、より強力なインセンティブがそれに取って代わったことに気づくでしょう。 私たちはすでに、サイバーセキュリティの世界でこれが起こるのを目の当たりにしています。 先週、私たちはAnthropicのMythosについて知りました。これは、Anthropicが一般公開しなかったほど「コンピューターセキュリティタスクに驚くほど優れた能力を持つ」新しいLLMです。代わりに、重要なソフトウェアメーカーのみがアクセスを許可され、システムを強化する時間を与えられています。 …このチャートは興味深いセキュリティ経済を示唆しています。システムを強化するには、攻撃者がエクスプロイトに費やすトークンよりも多くのトークンをエクスプロイトの発見に費やす必要があります。 AISIは各試行に1億トークンを予算化しました。これはMythosの試行ごとに12,500ドル、10回の実行すべてで125,000ドルです。心配なことに、1億ドルの予算が与えられたモデルのいずれも、収穫逓減の兆候を示しませんでした。「モデルはテストされたトークン予算全体で、トークン予算の増加とともに進歩を続けている」とAISIは指摘しています。 Mythosが、お金を投入し続ける限りエクスプロイトを発見し続けるのであれば、セキュリティは残酷なほど単純な方程式に還元されます。システムを強化するには、攻撃者がエクスプロイトに費やすであろうトークンよりも多くのトークンを、エクスプロイトの発見に費やす必要があります。 賢いからといって評価されるわけではありません。より多く支払うことで勝利します。これは、成功が純粋な計算作業と結びついている、暗号通貨のプルーフ・オブ・ワークシステムを彷彿とさせるシステムです。それは低温宝くじです。トークンを購入し、もしかしたらエクスプロイトが見つかるかもしれません。うまくいけば、攻撃者よりも長く試行し続けるでしょう。 Fableは、残念ながらもうありません。しかし、その根本的な概念は依然として残っています。 これが、人々が突然「ループ」に興奮している理由の一部でもあります。Claude Codeの作成者であるボリス・チェルニーがステージに上がり、「ループ」と言ったとき、誰もが興奮しました。ループの基本的な考え方は、エージェントがそのターンを終えるまで実行し、終了したら同じプロンプトを再開するというものです。少し工夫すれば、かなり重い仕様でも、エージェントが自動的にそれを部分に分割し、時間をかけて解決させることができます。人間の監視は必要ありません。 です