TechCrunchは、AI Medical Automation Platform、Keragon、Conno Christouの創始者であり、まれで高速な非ホッキンリンパ腫を特定した後、Claudeを使用して、実験室、ビデオ、ウェアラブル機器のデータおよび症状の記録を整理し、比較治療プログラムを補完し、医師に質問を準備し始めたことを報告しました。

術前検査は腫瘍を発見しました。

Christouは、睡眠と身体的徴候の長い記録、ならびに定期的な血液検査を維持します。 1回の運動の後、彼は静脈塞の治療のために意図された彼の腕の腫れのために扱われていましたが、事前の手術検査中に彼は彼の胸の後ろに広範な腫れを発見しました。 後に生検は、彼はまれなリンパ腫を持っていたことを確認しました。

腫瘍は非常に短命であると報告されますが、進行は急激です。 診断後, 代わりに、単一の勧告を受け入れる, 彼は2日以内にいくつかの血液と腫瘍専門医に連絡し、合計を収集 12 意見, 最終的には、より根本的な治療パスを選択し、6 定期的な化学療法セッションを完了.

治療中のデータの連続入力

彼の治療の過程で, 彼は彼の物理的な状態の変化を観察し、毎日症状を記録するために、フープ機器を身に着けていました, 音声による副作用や薬. その後、血液結果、スキャンされたデータ、ウェアラブル機器の出力、および処理のためのクラウドへの個人記録を渡す。

クリスティーは、AIが代替医師を持っていないと述べたが、彼はより迅速に彼の医療記録をコンパイルし、より具体的な質問をするために助けました。 彼の病気がまれに、医学文献を吸収したモデルへのアクセスは、検索エンジン検索と同じではないと考えました。

画像エラーリスクが再び検証されました。

セッションの終わりに、彼の1つのペットスキャンはぼやけた信号を示し、出席の医者は第二線の処置を議論し始め、さらにCPR区域の近くの処置を考慮するようになりました。 Christouは、情報を見直し、PETスキャンとMRI結果をClaudeに入力しました。

このタイプのリンパ腫化学療法を受けている40歳未満の患者が再活性化し、画像の類似信号を表示することができることを示唆しています。 Christoouは3人の医者に相談し、最終的には腫瘍がまだ活発であったことではなく、胸の弾力であったことを確認し、それ以上の治療が要求されていないことを確認しました。

また、医療コミュニティは、健康上のアドバイスのための普遍的なチャットロボットの使用について注意して残っていると述べています。 マス・ジェネラル・ブリガム・データサイエンスとAI臨床ヘッド・ダニエル・ビターマンは、そのようなモデルがしばしば間違っていたことを示し、個人化された診断のために十分に検証されていないことを以前に示しました。 Christou は、AI の役割は、臨床判断を交換するのではなく、情報照合とサポートの質問に近づいていることを認めています。