Un desarrollador llamado Antoine Finkelstein, que había estado sufriendo dolor en el hombro derecho, se realizó una resonancia magnética tras consultar a un ortopedista. El informe médico indicó que tenía una rotura parcial de grado III en el tendón subescapular. Para contrastar esta información, Finkelstein utilizó el modelo de inteligencia artificial Claude Opus 4.8, que diagnosticó su hombro como «intacto».
Ante la discrepancia, Finkelstein solicitó los datos brutos DICOM de la resonancia magnética y recibió 266 MB de información. Al analizar estos datos con modelos de IA, también consultó a ChatGPT, que le señaló posibles negligencias en el tratamiento recibido, como la aplicación de terapia de ondas de choque, desaconsejada para tendinopatías sin calcificación, y la inyección de Traumeel, un producto homeopático sin indicación terapéutica en Alemania.
Finkelstein decidió utilizar Claude Opus 4.8 como un médico para obtener una segunda opinión. Tras procesar las imágenes durante una hora, el modelo de IA concluyó que el tendón, que los médicos humanos habían diagnosticado como roto en un 50%, estaba completamente intacto.
Para profundizar en el análisis, Finkelstein configuró un sistema de arbitraje ciego, enviando las imágenes a varios subagentes independientes. Todos coincidieron en que no había ninguna rotura parcial ni total, sugiriendo que los especialistas humanos pudieron haber exagerado el diagnóstico.
Este caso generó un debate en Hacker News sobre la fiabilidad de la IA en el ámbito médico. Algunos usuarios señalaron que más información no siempre se traduce en mejores soluciones, y que la IA puede proporcionar respuestas inconsistentes en diferentes sesiones, lo que puede aumentar la confusión.
Un radiólogo profesional que participó en la discusión comentó que los modelos de IA actuales son limitados en la interpretación de imágenes médicas debido a la falta de bases de datos públicas y masivas para su entrenamiento. Aunque los modelos han mejorado, todavía no alcanzan la precisión de un médico residente de primer o segundo año.
Otro aspecto destacado es la falta de responsabilidad legal en caso de errores derivados de recomendaciones de IA. Mientras que los médicos humanos están sujetos a regulaciones y responsabilidades, la IA no cuenta con un marco similar, lo que obliga a los pacientes a gestionar la incertidumbre.
Finkelstein concluyó que no está seguro de si puede confiar en la IA, lo que lo deja en una situación incierta mientras considera buscar otra opinión médica o esperar a ver si su hombro mejora con la rehabilitación.
