מנכ"ל שופיפיי קיבל את ה-MRI ולא הצליח לפתוח אותו - אז הוא בנה ב-AI כלי שיפתור את זה
הסיפור של טובי לוטקה הוא דוגמה קלאסית לכיצד אדם עם אוריינטציה של AI יכול לקחת משימה מורכבת, השמורה לרופאים בלבד, ולפתור אותה בקלות עם AI. מנכ"ל שופיפיי קיבל בחזרה את תוצאות ה-MRI ולא הצליח לפתוח אותן, במקום להתייאש הוא ביקש מקלוד לפתח לו כלי שיודע לפענח את הקובץ ולקרוא אותו. אנחנו מקווים שגם רופא הסתכל עליהן
טובי לוטקה, מנכ"ל שופיפיי Shopify, מצא עצמו מחכה לתשובות של בדיקת MRI שעבר והחליט להפסיק לחכות - אז הוא בנה כלי צפייה ב-MRI מותאם אישית באמצעות בינה מלאכותית ונתוני סריקה רפואית אישיים שלו. לוטקה שיתף ברשת החברתית X כי השתמש בקלוד של חברת Anthropic כדי לעבד קובצי DICOM מסריקת דימות תהודה מגנטית (MRI). הבינה המלאכותית ארגנה דוחות רדיולוגיים ותמונות, והפיקה כלי מבוסס דפדפן שפעל באופן מקומי על המחשב שלו.
כלי הצפייה ב-MRI אפשר לו לנווט בסריקות לפי אזורי גוף, לגלול ולבצע זום ולסמן באופן אוטומטי חלקים בעמוד השדרה שלו. המהלך ממחיש כיצד כלי בינה מלאכותית מאפשרים גם לאנשים שאינם מפתחים לבנות פתרונות תוכנה מותאמים אישית - אפילו בתחום רגיש כמו מידע רפואי. למרות זאת, אנחנו ממליצים בחום לתת לרופא להסתכל על התוצאות.
בציוץ הסביר לוטקה כי קיבל את נתוני הסריקה על גבי USB, אך נדרש לתוכנת Windows מסחרית - מה שהוביל אותו לפנות ל-AI ולבנות פתרון חלופי: "זו דוגמה טובה לפנייה רפלקסיבית לבינה מלאכותית", כתב לוטקה, "ברגע שמתחילים לעבוד עם הכלים האלה, זה הופך לטבעי לנסות אותם קודם. כשהבנתי שאני זקוק לתוכנת Windows בזמן שאני משתמש ב-Mac, ה-AI היה הפתרון הברור".
DICOM הוא פורמט קבצים סטנדרטי המשמש במערכות בריאות לאחסון והעברת תמונות רפואיות כמו MRI, CT ורנטגן. MRI משתמש בשדות מגנטיים ובגלי רדיו כדי להפיק תמונות מפורטות של פנים הגוף. הפוסט עורר דיון רחב ברשת על האופן שבו מודלי AI מורידים חסמים טכניים ומאפשרים ליחידים לבנות כלים שבעבר דרשו מומחיות מקצועית מיוחדת.
תגובות הגולשים
מספר משתמשים ציינו כי הכלי לצפייה ב-MRI סימן ממצאים באופן אוטומטי ישירות על תמונות ה-MRI. לוטקה השיב כי פרומפטים נוספים אפשרו הוספת הערות (annotation) מלאה. אחרים הציעו שיפורים כמו הוספת שכבות רשת (grid overlays) וסקירת תמונות אוטומטית, לוטקה ציין כי הטמיע באופן מיידי. לצד ההתלהבות, היו גם תגובות ביקורתיות, ישנם גולשים שטענו שכבר יש כלים כאלה ומה שלוטקה בנה הוא גם מיותר וגם לא בטוח מדויק.
המקרה הצטרף לשורה של ניסויים דומים. בשרשורים קשורים חלק מהמשתמשים שיתפו ניסויים נוספים. מפתח אחד סיפר כי בנה מודל למידת מכונה (ML) להערכת סיכון למחלה אוטואימונית של בלוטת התריס באמצעות נתונים מ-Apple Health.