Un paciente con dolor en el hombro derecho decidió consultar a un traumatólogo, que tras una resonancia magnética (MRI) le diagnosticó un desgarro de espesor parcial de grado III (más del 50 %) en la inserción apical del tendón subescapular y propuso un plan de tratamiento agresivo, que ya empezó a aplicar. Antes de abandonar la clínica, pidió una copia de los resultados y de los tratamientos realizados. Al compartir el informe con GPT 5.5 Pro, la herramienta señaló dos irregularidades: el uso de ondas de choque contra la tendinopatía del manguito rotador sin calcificación (desaconsejada por guías clínicas recientes) y la inyección de Traumeel, registrado en Alemania como medicamento homeopático sin indicación terapéutica.
Para buscar una segunda opinión, el usuario exportó las imágenes en formato DICOM (unos 266 MB) y las pasó a Opus 4.8 dentro de Claude Code, dando a la IA la capacidad de ejecutar código e instalar paquetes. Tras aproximadamente una hora de análisis, el modelo concluyó que el tendón subescapular estaba intacto, en contra del diagnóstico radiológico humano.
Para arbitrar la discrepancia, el paciente facilitó a Opus ambos informes junto con un resumen de sus síntomas. El modelo generó varios subagentes para evitar sesgos y emitió un veredicto con confianza moderada-alta: tendinosis leve en la inserción, sin desgarro parcial ni completo identificable. El artículo deja al paciente en un limbo entre buscar otro médico o continuar la rehabilitación, y reflexiona sobre la confianza en la IA aplicada a la lectura de imágenes médicas.