Связи, стирающие предубеждения

Вы уже узнали, как равноправные социальные сети смогли устранить предвзятость у демократов и республиканцев, оценивающих климатические данные НАСА. Я полагал, что они сработают и в случае врачей, оценивающих пациентов.

Вопрос состоял в том, как в этом убедиться.

Неожиданный ответ пришел из «Медицинского журнала Новой Англии».

Оказывается, практикующие врачи тратят очень много времени на профессиональные тесты. Иногда такие тесты, аналогичные тем, которые предлагаются на ежегодном собрании Американского колледжа врачей, проводятся за деньги. В других случаях врачи получают профессиональную оценку, проходя тесты, демонстрирующие, что они в курсе последних достижений медицины. «Медицинский журнал Новой Англии» публикует подобные тесты в конце каждого выпуска. Врачи записывают свои ответы, а затем с нетерпением проверяют выпуск журнала на следующей неделе, чтобы убедиться, что те верны.

В 2016 году у меня возникла идея разработать похожую игру-тест, чтобы оценить предвзятость рассуждений врачей. Я хотел провести исследование на национальном уровне с использованием сотен практик. Я хотел, чтобы врачи выносили диагноз и выдавали рекомендации по лечению в интернете. Я собрал команду коллег из Университетов Пенсильвании и Калифорнии в Сан-Франциско и вместе мы приступили к разработке задуманного эксперимента.

Первое, что мы поняли: чтобы привлечь практикующих врачей, нам придется вознаградить их за потраченное время. Мы решили заплатить им сотни долларов, если они ответят правильно, но не платить вообще ничего за неправильные ответы. Это сработало. Набор прошел крайне эффективно. Тысячи врачей со всей страны с радостью зарегистрировались для участия в нашем исследовании и скачали наше приложение.

В течение двух месяцев мы семь раз повторили эксперимент. Каждый начинался с отправки уведомлений всем участникам. Они могли проигнорировать приглашение, если были заняты, или перейти по ссылке, если хотели присоединиться к тесту. Обычно каждый раз отвечали сотни зарегистрировавшихся.

Сначала врачи смотрели видео пациента. Было две версии ролика, и в каждой актеры работали по одному сценарию. Они жаловались на стеснение в груди и ссылались на проблемы с сердцем у своих родственников. Но на одном видео пациентом была черная женщина, на другом – белый мужчина. Затем врачей попросили выбрать лучший вариант лечения. Варианты варьировались от «отправить пациента домой» до «поместить пациента в отделение неотложной помощи» или «необходимо немедленное вмешательство кардиохирургов».

Каждое испытание включало четыре подхода. Врачи в первых двух подходах работали поодиночке. Первая группа состояла из сорока независимых медиков, которые смотрели видео с темнокожей женщиной, и должны были рекомендовать лечение. Вторая группа из сорока независимых врачей посмотрела видео с белым мужчиной и сделала то же самое. Затем им предоставили время обдумать свое решение, причем в обеих группах разрешалось при желании пересмотреть свои ответы, а затем дать окончательный.

Мы ожидали, что только эти две группы предоставят полезные данные о неявной предвзятости в медицине. Но больше всего меня интересовало, как динамика сети может повлиять на предубеждения. Мы надеялись, что две оставшиеся группы помогут ответить на данный вопрос. Одной группе показали видео с темнокожей женщиной, а другой – с белым мужчиной. Опять же, каждая группа из сорока врачей независимо предоставила свои первоначальные рекомендации. Затем мы объединили членов каждой группы в равноправную «рыболовную сеть». Здесь врачи могли анонимно делиться своими первоначальными заключениями с коллегами, видеть их рекомендации и при желании изменять свои ответы. Затем их попросили принять окончательное решение.

Первоначальные ответы в каждой группе выявили удручающую степень предвзятости. Правильной рекомендацией являлось поместить пациента в отделение неотложной помощи для обследования. Однако мы обнаружили, что у белых мужчин почти в два раза больше шансов получить такое заключение, чем у чернокожих женщин. Вопиющая несправедливость! Другими словами, темнокожих женщин, которым требовалось немедленное кардиологическое наблюдение, вместо этого регулярно отправляли домой.

В контрольных группах, когда врачам предоставили возможность поразмышлять над своими ответами перед тем, как дать окончательные рекомендации, ничего не изменилось. Окончательные ответы оказались такими же предвзятыми, как и первоначальные. Что очень печально.

Но экспериментальные группы показали кое-что замечательное.

После того как врачи обменялись мнениями в равноправных сетях, количество чернокожих женщин, которым рекомендовали госпитализацию, почти удвоилось. К концу исследования не осталось значительной разницы в частоте госпитализации белых мужчин и чернокожих женщин. Фактически мы обнаружили, что для обоих пациентов работники медицинских учреждений из равноправных сетей в одиннадцать раз чаще переходили с первоначального неверного курса лечения на оказание правильной помощи. На практике данный факт означает, что врач, который раньше ошибочно выписал бы пациента с опасным сердечным заболеванием, теперь на 1000 % вероятнее примет правильное решение, отправив его в отделение неотложной помощи. И это – результат взаимодействия со своей социальной сетью.

В дополнение к кардиологическому аспекту мы провели более полудюжины версий этого эксперимента с использованием различных клинических случаев – от назначения опиоидов до лечения диабета. В общей сложности проведено более ста экспериментов. Результаты были последовательными: врачи, сравнивавшие записи в равноправной сети, становились менее предвзятыми не только в своих рекомендациях по лечению. Они также гораздо чаще предоставляли более качественное лечение своим пациентам любой расы и происхождения.