Однажды летним днем 1996 г. Ханс Олин, 50-летний глава кардиологического отделения больницы Лундского университета в Швеции, сидел в своем кабинете над горой из 2240 электрокардиограмм (ЭКГ). Результат каждого обследования представлял собой серии волнистых линий, бегущих слева направо по странице разграфленной бумаги формата «письмо». Олин знакомился с ними в одиночестве у себя в кабинете, чтобы ничто его не отвлекало. Он просматривал ЭКГ одну за другой быстро, но внимательно, раскладывая в две стопки в соответствии со своим мнением о том, был ли у пациента сердечный приступ на момент ее снятия. Чтобы не накапливалась усталость и невнимательность, он выполнял эту работу в течение недели, сортируя ЭКГ не больше двух часов подряд и делая длинные перерывы. Он хотел избежать случайных ошибок; ставки были слишком высоки. Это была медицинская версия шахматного матча с компьютером Deep Blue, где кардиолог Олин выступал в роли Гарри Каспарова. Он вступил в противоборство с компьютером.

ЭКГ — один из самых распространенных диагностических тестов, выполняемых только в США чаще 50 млн раз в год. Электроды, прикрепленные к коже пациента, снимают электрические импульсы низкого напряжения, которые с каждым ударом сердца проходят по сердечной мышце и отражаются в виде волн на распечатке выходных данных ЭКГ. Этот метод основан на теории, согласно которой при инфаркте часть мышцы погибает, из-за чего электрические импульсы меняют курс, чтобы обойти мертвую ткань. В результате меняются и волны на распечатке. Иногда эти изменения очевидны, но чаще неявны, в медицинской терминологии — «неспецифичны».

Студентам-медикам освоение навыка чтения ЭКГ сначала кажется непреодолимо трудным. Обычно при ЭКГ используется 12 электродов, и все они выдают на распечатке линии разного вида. Студентов учат различать в этих узорах десяток или больше признаков, обозначенных буквами алфавита: например, опущение в начале сердечного сокращения (Q-волна), подъем на пике сердечного сокращения (R-волна), последующее снижение (S-волна) и округлая волна сразу после сокращения (Т-волна). Иногда небольшие изменения там и тут складываются в картину инфаркта, иногда нет. Когда я был студентом-медиком, то сначала научился расшифровывать ЭКГ как сложное вычисление. Мы с соучениками таскали в карманах белых лабораторных халатов ламинированные карточки с мудреными инструкциями: рассчитать частоту сердечных сокращений и ось направления тока, проверить наличие нарушений ритма, проверить, не поднимается ли сегмент ST больше чем на 1 мм в отведениях V1 и V4, или наблюдается слабое развитие R-волны (что свидетельствует об инфаркте определенного типа), и т. д.

С практикой овладение всей этой информацией упрощается. В диагностике кривая обучения играет не меньшую роль, чем сама методика. Опытный кардиолог иногда может диагностировать инфаркт с одного взгляда, как ребенок сразу замечает мать в дальнем конце комнаты, но по сути этот диагностический тест сохраняет некоторую степень неопределенности. Исследования показали, что от 2 до 8 % пациентов с инфарктом, поступающих в отделение неотложной помощи, получают неверный диагноз и четверть из них умирает или переносит полную остановку сердца. Даже если таких пациентов по ошибке не отправят домой, при неверной расшифровке ЭКГ можно опоздать с началом лечения, от которого зависит жизнь. Любое человеческое суждение, даже если этот человек эксперт, всегда не бесспорно. Таким образом, имеются все основания для того, чтобы попытаться научить компьютер читать ЭКГ. Если он окажется хотя бы немного результативнее человека, это может ежегодно спасать тысячи жизней.

Впервые предположение, что компьютеры могут справляться с диагностикой лучше людей, было высказано в 1990 г. в очень авторитетной статье Уильяма Бакста, на тот момент врача неотложной помощи Калифорнийского университета в Сан-Диего. Бакст описал «искусственную нейронную сеть» — вид компьютерной архитектуры, — принимающую сложные лечебные решения. Такие экспертные системы обучаются на своем опыте во многом так же, как и люди, усваивая обратную связь от каждого удачного или неудачного случая для повышения точности предположений. В следующем исследовании Бакст рассказал, как компьютер играючи победил группу врачей при диагностике инфарктов у пациентов с болью в груди. Однако две трети врачей, участвовавших в его исследовании, были неопытными ординаторами, и, разумеется, следовало ожидать, что у них возникнут трудности с расшифровкой ЭКГ. Но сможет ли компьютер превзойти опытного специалиста?

На этот вопрос и попытались дать ответ в исследовании, проведенном в Швеции под руководством Ларса Эденбрандта, коллеги Олина по медицине и специалиста по искусственному интеллекту. Эденбрандт провел пять лет, совершенствуя свою систему сначала в Шотландии, затем в Швеции. Он «скормил» компьютеру электрокардиограммы более чем 10 000 пациентов, сообщая ему, какие из них свидетельствуют об инфаркте, а какие нет, пока машина не научилась читать даже самые неоднозначные ЭКГ. Тогда он обратился к Олину, одному из ведущих кардиологов Швеции, обычно расшифровывающему до 10 000 ЭКГ в год. Эденбрандт отобрал 2240 ЭКГ из историй болезни, имеющихся в клинике, чтобы протестировать и программу, и врача, причем ровно половина из них (1120) соответствовала подтвердившимся случаям инфаркта. Без лишней шумихи результаты были опубликованы осенью 1997 г. Олин правильно распознал 620 инфарктов, компьютер — 738. Машина оказалась эффективнее человека на 20 %.

В западной медицине господствует единственный императив — погоня за механистическим совершенством медицинского обслуживания. С первых дней обучения тебе ясно дают понять, что ошибки неприемлемы. Можешь потратить время на налаживание контакта с пациентом — прекрасно, но главное требование — досконально изучить каждый рентгеновский снимок и идеально выверить каждую дозу лекарства. Нельзя забыть ни об одной аллергии или других предшествующих медицинских проблемах, упустить из виду ни одного диагноза. В операционной нельзя потратить зря ни единого движения, ни минуты времени, ни капли крови.

Путь к подобному роду совершенства — это рутинизация и повторение: выживаемость после сердечной, сосудистой и любой другой операции находится в прямой зависимости от того, сколько раз ее проделал хирург. 25 лет назад хирург общей практики выполнял гистерэктомии, удалял злокачественные опухоли легких и шунтировал закупоренные легочные артерии. Сегодня имеются специалисты по каждому заболеванию, многократно выполняющие один и тот же узкий набор процедур. Когда я нахожусь в операционной, то наивысшее признание, которого могу удостоиться от товарищей-хирургов — это слова: «Ты прямо машина, Гаванде». Выбор слова «машина» не случаен: люди в некоторых обстоятельствах действительно могут действовать, как машины.

Рассмотрим относительно простую операцию, герниопластику, которую я освоил на первом году ординатуры в хирургии. Грыжа — это ослабление брюшной стенки, обычно в паху, через которое выпирает содержимое брюшной полости. В большинстве больниц на устранение дефекта — вправление выпячивания и восстановление целостности брюшной стенки — уходит около 90 минут, а стоимость операции может достигать $4000. В 10−15 % случаев операция оказывается неудачной, и грыжа образуется вновь. Однако к небольшому медицинскому центру под Торонто, клинике Шоулдайса (Shouldice Hospital), данная статистика не применима. В этой клинике пластика грыжи длится от 30 до 45 минут, а уровень рецидивов потрясающе низок — всего 1 %. Обходится операция примерно вполовину ее стоимости в остальных медицинских центрах. Пожалуй, в мире нет лучше места для хирургического лечения грыжи.

В чем секрет успеха этой клиники? Прежде всего, в том, что десятки хирургов клиники Шоулдайса выполняют герниопластику, и ничего больше. Каждый оперирует от 600 до 800 грыж в год — больше, чем хирург общей практики за всю жизнь. В данной узкой области персонал клиники лучше обучен и более опытен, чем любой другой, но можно сформулировать иначе: многочисленные повторения меняют способ мышления этих врачей. Как объясняет Лусиан Лип, гарвардский хирург-педиатр, который провел исследование врачебных ошибок: «Отличительной чертой экспертов является то, что они во все большей степени переводят решение проблем в автоматический режим». С повторением мыслительная деятельность в значительной мере становится автоматической и не требует усилий, как, например, когда вы ведете машину по дороге на работу. Новые ситуации обычно требуют осознанного мышления и «оперативных» решений, которые медленнее принимаются, труднее реализуются и чаще бывают ошибочными. Хирург, от которого в большинстве ситуаций требуются решения на уровне автоматических реакций, имеет существенное преимущество. Если шведское исследование на материале ЭКГ свидетельствует, что в некоторых сферах машинам следует заменить врачей, то пример клиники Шоулдайса заставляет предположить, что врачей нужно учить действовать в большей степени, как машины.

Однажды холодным утром в понедельник я надел зеленую хлопчатобумажную блузу и штаны, одноразовую маску и бумажную шапочку и обошел все столы в пяти операционных клиники Шоулдайса. Описать один случай значило описать все: я видел трех хирургов, прооперировавших шестерых пациентов, ни на шаг не отступив от стандартного протокола.

В выложенной кафелем коробке операционной я следил за происходящим через плечо Ричарда Сэнга, моложавого ироничного 51-летнего хирурга. Хотя мы разговаривали на протяжении всей операции, доктор Сэнг выполнял каждое действие не прерываясь, почти отстраненно, причем ассистент точно знал, какие отодвигать ткани, а сестра подавала именно те инструменты, какие требовались, не нуждаясь в инструкциях. Пациент, приятный и удивительно спокойный человек около 35 лет, иногда выглядывавший из-за простыней, чтобы спросить, как дела, лежал на столе с обнаженной нижней частью живота, желтой от бактерицидного раствора йода. Выпячивание величиной со сливу виднелось по левую сторону от лобковой кости. Доктор Сэнг обколол кожу местным анестетиком по диагональной линии от верхушки левого бедра мужчины до лобка вдоль паховой складки. Лезвием № 10 он сделал вдоль линии 10-сантиметровый разрез одним нисходящим движением, обнажив глянцево-желтый подкожный жир. Ассистент разложил салфетки по обе стороны раны, чтобы впитывать слабое кровотечение, и растянул края раны.

Сэнг быстро прорезал слой верхних мышц брюшной стенки, открыв семенной канатик — жгут из кровеносных сосудов, нервов и семявыносящего протока диаметром чуть больше сантиметра. Стало видно, что грыжа образовалась вследствие слабости мышечной стенки под семенным канатиком, в типичном месте. Сэнг чуть приостановился, педантично выискивая другие дефекты вдоль зоны, где канатик проходит сквозь внутреннюю брюшную стенку, и, как и следовало ожидать, обнаружил маленькую вторую грыжу, которая, если бы он ее проглядел, почти наверняка вызвала бы рецидив. Затем он разрезал остальные мышечные слои под канатиком, полностью открыв стенку брюшной полости, и втолкнул обратно внутрь выпячивающиеся внутренности. Если в диванной подушке образуется прореха, откуда лезет набивка, вы можете поставить на прореху заплатку или зашить ее края. У нас в клинике грыжу обычно вправляют, кладут сверху кусочек прочного сетчатого материала, похожего на пластик, и пришивают его к окружающим тканям. Это технически простое и надежное усиление. Однако Сэнг, как и другие опрошенные мной хирурги из клиники Шоулдайса, высмеял эту практику, считая сетку (инородный предмет в теле) источником инфекции, причем дорогим (стоимостью в сотни долларов) и ненужным (поскольку эти врачи получают завидные результаты и без нее).

Пока мы с Сэнгом обсуждали альтернативы, он зашил по отдельности три слоя мышц брюшной стенки тонкой проволокой, проследив за тем, чтобы края каждого слоя перекрывались, словно борта двубортного пиджака. Когда Сэнг соединил кожу пациента маленькими скобками и убрал простыни, тот свесил ноги с края стола, встал и вышел из операционной. Процедура заняла всего полчаса.

Многие хирурги повсюду используют оригинальную методику клиники Шоулдайса, но имеют обычную частоту рецидивов. Не только техника операции обеспечивает клинике выдающиеся результаты. Врачи здесь делают герниопластику, как Intel — чипы, и предпочитают называть свою клинику «специализированной фабрикой». Даже здание клиники спроектировано специально для больных с грыжей. В их палатах нет телефонов и телевизоров, а пища подается в обеденном зале на первом этаже; пациентам ничего другого не остается, кроме как вставать и ходить, что предупреждает проблемы, вызываемые неподвижностью, например пневмонию или тромбы в ногах.

Оставив прооперированного пациента с медсестрой, Сэнг вызвал следующего в ту же самую операционную. Не прошло и трех минут, но она уже была чистой. Свежие простыни и новые инструменты лежали наготове. Началась очередная операция. Я спросил Бирнса Шоулдайса, сына основателя клиники, тоже хирурга, оперирующего грыжи, не надоедает ли ему целыми днями делать герниопластику. «Нет, — ответил он голосом Спока. — Совершенство восхитительно».

Парадоксальным образом в связи с подобной сверхспециализацией возникает вопрос о том, нужны ли всесторонне обученные врачи для оказания самой лучшей медицинской помощи. Ни один из трех хирургов, за операциями которых я наблюдал в клинике Шоулдайса, не смог бы самостоятельно проводить процедуры в обычной американской больнице, поскольку не прошел полного курса общей хирургии. Сэнг в прошлом был семейным врачом, Бирнс Шоулдайс пришел прямо из медицинской школы, а главный хирург оказался акушером. Тем не менее после примерно года обучения они стали лучшими герниопластическими хирургами в мире. Если вы не собираетесь ничего больше делать, кроме ушивания грыж или колоноскопии, нужно ли вам полное специальное образование (четыре года медицинской школы, пять или больше лет ординатуры), чтобы достичь совершенства? В зависимости от области специализации обязательно ли вам — этот вопрос возникает из результатов шведского исследования с расшифровкой ЭКГ — даже быть человеком?

Хотя в медицинских кругах начали признавать, что такая автоматизация, как в клинике Шоулдайса, способна улучшать результаты лечения, многие врачи до сих пор не вполне в этом убеждены. Особые сомнения вызывает применение этого принципа в сфере медицинской диагностики. Большинство врачей верят, что постановку диагноза невозможно свести к комплексу обобщений — как некоторые говорят, к «поваренной книге», — необходимо учитывать специфические особенности каждого пациента.

Звучит разумно, не так ли? Когда я работаю хирургом-консультантом в отделении неотложной помощи, меня часто просят определить, есть ли у пациента с болью в животе аппендицит. Я внимательно выслушиваю его рассказ и рассматриваю множество факторов: мои ощущения от ощупывания живота, локализацию и характер боли, температуру и аппетит пациента, результаты анализов. Но я не пытаюсь свести все это в единую формулу и рассчитать результат. Я использую свою клиническую оценку — свою интуицию, чтобы принять решение, оперировать ли его, оставить в больнице для наблюдения или отправить домой. Все мы слышали об отдельных случаях, опровергающих статистику, — о закоренелых преступниках, вставших на праведный путь, о больных раком в терминальной стадии, чудесным образом излечившихся. В психологии это явление иногда называется проблемой сломанной ноги. Статистическая формула может с огромным успехом предсказать, пойдет ли человек на следующей неделе в кино, но некто, знающий, что этот человек лежит в постели со сломанной ногой, сделает лучший прогноз, чем формула. Никакая формула не способна учесть бесконечный спектр исключительных событий. Поэтому врачи при постановке диагноза предпочитают доверять своим отточенным инстинктам.

Однажды во время моего дежурства в выходные я осматривал 39-летнюю женщину с болью в правой нижней части брюшной полости, не соответствующей картине аппендицита. Она сказала, что нормально себя чувствует, у нее не было ни жара, ни тошноты. Она была голодна и явно не подскочила от боли, когда я надавливал ей на живот. Результаты анализов были по большей части неопределенными. Тем не менее я посоветовал лечащему хирургу аппендэктомию. У нее был высокий уровень белых кровяных телец, что указывало на инфекцию, более того, она просто показалась мне больной. У больных безошибочно узнаваемый вид, который ты начинаешь замечать после некоторого времени в ординатуре. Не всегда точно знаешь, в чем тут дело, но уверен, что в состоянии больного есть что-то тревожащее. Лечащий врач согласился с моим диагнозом, сделал операцию и обнаружил аппендицит.

Вскоре поступил 65-летний пациент почти в таком же состоянии, с теми же результатами анализов. Я сделал сканирование брюшной полости, но результаты были неоднозначными. У этого пациента тоже не наблюдалась картина аппендицита, мне просто показалось, что у него аппендицит. На операции, однако, выяснилось, что аппендикс в норме. У него оказался дивертикулит, инфекция толстой кишки, которая обычно лечится без операции.

Более ли второй случай типичен, чем первый? Часто ли интуиция уводит меня в сторону? Радикальный вывод из шведского исследования заключается в том, что индивидуализированный интуитивный подход, лежащий в основе современной медицины, порочен — он порождает больше ошибок, чем предупреждает. Исследования вне сферы медицины надежно подтверждают этот вывод. За последние четыре десятилетия когнитивные психологи многократно продемонстрировали, что слепой алгоритмический подход обычно дает лучшие результаты при прогнозировании и диагностике, чем человеческое суждение. Психолог Пол Мил в своем классическом труде 1954 г. «Сравнение клинического и статического прогнозирования» описал исследование среди условно-досрочно освобожденных заключенных штата Иллинойс, в котором сравнивались прогнозы тюремных психиатров о риске нарушения условий освобождения с оценками, сделанными по простейшей формуле, учитывавшей такие факторы, как возраст, число предшествующих правонарушений и характер преступления. Несмотря на приближенность формулы, она давала гораздо более точные прогнозы, чем психиатры. В последующих статьях Мил и социологи Дэвид Фауст и Робин Доус проанализировали больше сотни исследований, в которых сравнивались компьютерные расчеты или статистические формулы с человеческими суждениями при оценке чего угодно — от вероятности банкротства компании до ожидаемой продолжительности жизни пациентов с болезнями печени. Практически во всех случаях статистический подход демонстрировал такие же или лучшие результаты, чем человеческий прогноз. Казалось бы, человек и компьютер сообща могут принять наилучшее решение, но исследователи указывают на бессмысленность этой идеи. Если мнения совпадают, не о чем и говорить. Если расходятся, то, судя по результатам экспериментов, лучше согласиться с компьютером.

Что обеспечивает превосходство грамотно построенного компьютерного алгоритма? Во-первых, замечает Доус, люди непоследовательны: на нас легко влияют установка, порядок демонстрации объектов, недавний опыт, отвлекающие воздействия и способ подачи информации. Во-вторых, люди плохо учитывают множественные факторы. Мы склонны переоценивать одни переменные и безосновательно игнорировать другие. Хорошая компьютерная программа последовательно и автоматически взвешивает каждый фактор и приписывает ему соответствующее значение. В конце концов, спрашивает Мил, когда мы идем в магазин, разве соглашаемся, чтобы кассир окинул взглядом наши покупки и сказал: «Ну, мне кажется, это потянет на семнадцать долларов»? При длительном обучении кассир, пожалуй, сможет давать весьма верные прикидки, но мы сходимся на том, что компьютер складывает цены товаров более последовательно и точно. В шведском исследовании, как оказалось, Олин редко делал очевидные ошибки, но многие ЭКГ находятся в области неопределенности: одни признаки соответствуют здоровому сердцу, другие указывают на инфаркт. Врачу трудно оценить, в какую сторону склоняется массив информации, и на его суждение сильно влияют внешние факторы, например последняя ЭКГ, которую он видел.

Почти наверняка врачи доверят компьютерам хотя бы некоторые диагностические решения. Уже сейчас сеть Papnet массово применяется при анализе оцифрованных мазков Папаниколау — микроскопических соскобов с шейки матки — для обнаружения раковых или предраковых изменений. Традиционно это делал патолог. Ученые провели более 1000 исследований использования нейронных сетей практически в каждой области медицины. Были разработаны сети для диагностики аппендицита, деменции, неотложных психиатрических состояний и заболеваний, передающихся половым путем. Другие могут предсказать успех лечения рака, пересадки органов и замены сердечных клапанов. Разработаны системы чтения рентгеновских снимков грудной клетки, маммограмм и результатов радиологических исследований сердца.

В лечении заболеваний часть медработников уже усваивают уроки клиники Шоулдайса, доказывающие преимущество специализированного, автоматизированного медицинского обслуживания. Реджина Херцлингер, профессор Гарвардской школы бизнеса, введшая в употребление термин «специализированная фабрика в сфере здравоохранения» в своей книге «Рыночно ориентированное медицинское обслуживание», обращает внимание на другие примеры, в том числе Техасский институт сердца в области кардиохирургии и центр трансплантации костного мозга Университета Дьюка. Пациентки с раком груди получают наилучшие результаты лечения в специализированных онкологических центрах, где с ними работают хирург-онколог, врач-онколог, радиолог, пластический хирург, социальный работник, врач-диетолог и другие специалисты, ежедневно наблюдающие случаи рака груди. Практически в любой больнице сегодня имеются протоколы и алгоритмы лечения, по крайней мере, некоторых распространенных состояний, таких как астма или внезапный инсульт. Новые искусственные нейронные сети всего лишь переносят этот опыт в сферу диагностики.

Тем не менее сопротивление механистическому подходу в медицине никуда не денется. Отчасти, вероятно, из-за недальновидности: врачи просто противятся изменению привычного порядка. В какой-то мере, однако, это объясняется вполне обоснованным беспокойством, что, несмотря на всю техническую изощренность, машина лишает медицину некоего жизненно важного начала. Современному медобслуживанию и без того не хватает человечности, его технократический дух приводит к отчуждению людей, которым оно должно служить. Пациенты слишком часто чувствуют себя просто номерами в списке.

Однако сострадание и технология вовсе не взаимоисключающие понятия; они могут дополнять и усиливать друг друга. Машина, как ни странно, может стать лучшим другом врача. Попросту говоря, ничто не может так испортить отношения между пациентом и врачом, как ошибки последнего, но, поскольку ошибки неустранимы — даже машины не совершенны, — доверие лишь возрастет, когда количество ошибок уменьшится. Более того, беря на себя все больше технической работы, компьютерные системы позволят врачу уделять время тем сторонам медицинской помощи, которые играли важнейшую роль задолго до прихода технологии, например беседе с пациентом. Предмет медицины — жизнь и смерть человека, и мы всегда нуждались во врачах, чтобы понять, что и почему с нами происходит, что возможно и что невозможно. Во все более тесно взаимосвязанной сети экспертов и экспертных систем на врача ложится еще бóльшая обязанность как на компетентного специалиста, направляющего лечение, которому можно довериться. Пусть машины принимают решения, но врачи нужны нам по-прежнему, чтобы нас лечить.