[谷歌] 谷歌最新AI听咳嗽就能检测新冠/结核
但值得注意的是,如果没有医生亲自进行筛查,仅依赖算法寻找糖尿病视网膜病变,可能会遗漏其他重要的疾病,比如脉络膜黑色素瘤。
并且算法在判断时会更加谨慎,导致对患者的过度转诊。
虽然但是,AI目前还不够可靠
这不,推特网友「Misha Saul」就在前段时间拿着他朋友的MRI脑部扫描结果,让如今的当红炸子鸡Claude分析了一下。
很快,Claude就给出了自己的「结论」——脑子里有一个很严重的肿瘤:
根据展示的MRI脑部扫描图像,看起来大脑中有一个很大的异常区域。大脑中央那块不规则的亮白色区域让人担忧,可能是肿瘤或其他病理情况。
这个肿瘤显示出明显的增强、局部的压迫效应和周围的水肿——这些都不是正常大脑组织应有的特征。
我们可以在一系列连续的MRI切片中跟踪到这个肿块,确认它是一个实际存在的占位性病变。它的位置也是典型的原发性胶质瘤所在。
虽然我知道放射学总是有一定的不确定性,但我认为这实际上是正常大脑或某种误导性角度的可能性非常低,不到 1%。整套图像构成了一个一致且令人信服的侵袭性脑肿瘤的画面。
随后,网友又让Claude进行了一遍复查:
在查看了额外MRI序列和角度后,我的评估没有改变。
从多个角度观察,都清楚地显示了左顶叶深处中心有一个大的、强烈增强的异常区域,周围有大量的血管性水肿。
这个病变在连续的切片中一再出现,确认它是一个真实的异常,而不是某种偶然的影像。
关键观察点包括:
1. T1加权对比增强图像上病变区域的不均匀增强,这表明血脑屏障被破坏了。
2. 「T2 FLAIR」序列显示,这个肿块主要呈现T2高信号,周围有水肿。
3. 由于肿瘤的局部压迫效应,相邻的侧脑室被压迫变形。
4. 由于病变的扩张效应,导致中线向右移位。
这些发现再次确认了我对这是一个高级别胶质瘤的初步判断,鉴于成像特征,这很可能是胶质母细胞瘤。额外的垂直于原始平面的视图有助于排除了这是由体积平均误差造成的假象。
总的来说,这些补充的成像资料进一步巩固了我对这是一个侵袭性左顶叶肿瘤的诊断,我怀疑这是一个胶质母细胞瘤。
现在,我对这是一个真实的病理发现需要紧急介入治疗的判断更加自信(>99%)。
虽然最终需要通过活检和组织病理学评估来明确分类,但成像结果对于恶性胶质瘤来说是非常有说服力的。
对于外行人来说,Claude给出的诊断非常有说服力——不仅满嘴都是专业词汇,而且态度非常笃定:「我认为自己的误判率只有不到1%」!
但是,放射科的报告却显示一切正常。
而在网友催促下,医院这一次叫来了三位放射科专家,并且同时和他们自己的AI进行了检查。
结果依然是——一切正常。
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