Чтение онлайн

Рис. 1.5. Три главных составляющих модели истинной медицины. Источник (левый рисунок): с изменениями из: E. Topol, “Individualized Medicine from Prewomb to Tomb,” Cell (2014): 157 (1), 241–253.

Второй составляющей является глубокое обучение, которое будет играть большую роль в медицине будущего. Оно будет включать в себя не только распознавание паттернов и машинное обучение (которое врачи станут использовать в диагностике), но и множество различных приложений, например виртуальное медицинское обучение пациентов, способное помочь и в профилактике, и в лечении заболеваний. Глубокое обучение наверняка сыграет важную роль и в условиях госпиталя, где можно будет использовать машинное зрение для обеспечения большей безопасности пациента и улучшения качества ухода. А это в конечном счете может гарантировать и полноценный мониторинг состояния больных на дому, что позволит сэкономить на больничных помещениях и оборудовании. Несмотря на то, что результаты глубокого обучения уже принесли определенную пользу медицине, особенно в последние годы, мы пока в самой начальной стадии. Почти 50 лет назад Уильям Шварц опубликовал в New England Journal of Medicine статью, озаглавленную «Медицина и компьютер» [9] . В ней он рассуждал о том, что в будущем компьютеры и врачи будут «часто вступать в диалог, компьютер станет следить за анамнезом, клиническими, лабораторными и прочими данными, обращая внимание врача на патологические изменения и подсказывая варианты возможных диагнозов, а также эффективного и безопасного лечения». Чем мы можем дополнить это предвидение теперь, 50 лет спустя? Как ни удивительно – очень немногим. Есть, конечно, разрозненные примеры, как поиск в Google помогал поставить сложные диагнозы, но нельзя же, в самом деле, считать поиск описания простых симптомов способом точной диагностики – это чаще всего порождает не знание диагноза, а тревожность и, так сказать, киберипохондрию.

Можно фантазировать, что искусственный интеллект избавит медицину от таких бед, как неточная диагностика и трата времени на побочную работу – заполнение страховых счетов и кодирование заболеваний, – но пока это только мечты. Предпринимателям, работающим с клиницистами, специалистам по вычислительной технике и ученым, работающим в других дисциплинах (в поведенческих науках и биоэтике), предоставляется широчайшая возможность помочь интеграции искусственного интеллекта в здравоохранение.

Третья (и наиболее важная) составляющая – это глубокая эмпатия и связь между пациентами и клиницистами. В течение более 40 лет – с момента поступления на медицинский факультет – я наблюдаю неуклонную деградацию гуманистической стороны медицины, что подтверждается данными табл. 1.2. За это время здравоохранение стало не просто крупным, но (к 2017 г.) крупнейшим бизнесом. Теперь система здравоохранения – это самый крупный в США работодатель, обогнавший по числу созданных рабочих мест сети розничной торговли. По приведенным данным видно, что расходы на здравоохранение резко взлетели. Но даже при безудержном росте занятости в этом секторе и при росте расходов на одного пациента резко сократилось время, которое врач может посвятить одному больному, – как на амбулаторном приеме, так и в больницах. Врачи очень сильно загружены. При невероятно высокой стоимости суточного пребывания на больничной койке (около $5 тыс.), контакт с врачом может продолжаться всего несколько минут, за что взимается отдельная плата. Поглощенные непосредственным общением с пациентами и их лечением, врачи пассивно взирали на кардинальные изменения в отрасли, касающиеся ведения электронной медицинской документации, «управляемого медицинского обеспечения», медицинского менеджмента и введения RVU – условных единиц величины (каждой из перечня услуг врача присвоена определенная сумма RVU). В наши дни как никогда высок процент врачей и медицинских сестер, которые страдают от профессионального выгорания и депрессии, вызванных неспособностью оказывать пациентам реальную помощь, а ведь именно это было их основной мотивацией, когда они посвятили себя медицине.

Таблица 1.2

Некоторые показатели здравоохранительной деятельности в США, которые изменились за последние 40 с небольшим лет

Главный недостаток современного здравоохранения – это отсутствие заботы о пациенте как таковой. То есть мы, врачи, в недостаточной мере заботимся о своих пациентах. Сами пациенты тоже чувствуют, что до них никому нет дела. И Фрэнсис Пибоди был прав, говоря о том, что именно забота о пациенте способствует успеху лечения [10] . Величайшая возможность искусственного интеллекта – это не сокращение числа диагностических и лечебных ошибок, не снижение нагрузки и даже не излечение рака, а восстановление драгоценной, освященной веками глубокой – гуманистической – связи между врачом и больным. У нас не только будет больше времени на полноценное общение, что позволит врачу проявить подлинное сочувствие и сострадание, – мы сможем переосмыслить практику профессионального отбора и подготовки врачей. Мы десятилетиями дорожили нашими медицинскими светилами, высоко оценивая их знания и авторитет, но внедрение искусственного интеллекта улучшит качество диагностики и объем знаний, доступный всем лечащим врачам. В конечном счете врачи признают искусственный интеллект и станут относиться к алгоритмам как к профессиональному инструменту. Такое выравнивание ландшафта медицинских знаний в конце концов приведет к новым высотам: мы сможем отбирать для врачебной карьеры людей, обладающих наиболее развитым эмоциональным интеллектом. Мой друг и коллега Абрахам Вергезе, которого я считаю одним из величайших гуманистов в медицине, подчеркнул важность такого подхода в предисловии к этой книге, которую, как я надеюсь, вы прочтете внимательно. Вот что предлагает истинная медицина.

Для того чтобы дать представление о концептуальной сущности истинной медицины, я начну с описания современной медицинской практики и постараюсь объяснить, почему мы отчаянно нуждаемся в новых решениях таких проблем, как неверные диагнозы, врачебные ошибки, неблагоприятный исход лечения и неконтролируемый рост стоимости медицинских услуг. Отчасти эти проблемы обусловлены современными методами медицинской диагностики. Чтобы понять, чем искусственный интеллект может быть полезен и чем опасен, мы рассмотрим примеры успешного применения ИИ в разных сферах – от игр до беспилотных автомобилей. Не менее, а возможно, и более важно рассмотреть отрицательные стороны возможного внедрения ИИ: субъективные искажения при интерпретации, возможность усиления социального неравенства, саму структуру ИИ (по сути, это «черный ящик»), а также возможные нарушения врачебной тайны и разглашение конфиденциальных сведений. Передача персональных данных десятков миллионов профилей Facebook в Cambridge Analytica – компанию, которая использовала искусственный интеллект для психологического таргетирования, – наглядно показала, какие неприятные последствия может вызвать применение искусственного интеллекта в контексте здравоохранения.

Только после решения всех этих проблем мы будем готовы к переходу к новой медицине, в инструментарий которой будет интегрирован искусственный интеллект. Мы оценим, как машинное распознавание паттернов повлияет на работу рентгенологов, патологоанатомов и дерматологов – то есть врачей-«паттернистов». Но искусственный интеллект проникнет во все сферы медицины, даже в те, где заняты врачи и хирурги, не занимающиеся распознаванием паттернов. Одна из сфер, особенно остро нуждающихся в изменениях, – это психиатрия, где наблюдается разительное несоответствие между количеством пациентов, страдающих, например, депрессией, и ограниченным количеством специалистов, которые могут оказать им квалифицированную помощь или предупредить развитие болезни. Искусственный интеллект, вполне возможно, сможет сыграть критически важную роль в дальнейшем развитии психиатрии и улучшении качества психиатрической помощи.

Но искусственный интеллект, и в частности глубокое обучение, повлияет не только на практическую медицину. Косвенным образом ИИ преобразит и биомедицинские науки в целом. Например, облегчит разработку новых лекарств. Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности. В основе этих усилий – стремление позаботиться о пациенте, но стремительное развитие фундаментальной науки и методов разработки новых лекарств тоже окажет огромное влияние на медицину.

Искусственный интеллект может внести революционные изменения и в другие аспекты нашей жизни, которые так или иначе обусловлены отношением к здоровью. Один из таких аспектов касается нашего питания. Неожиданное, но уже применяемое на практике достижение машинного обучения – это создание потенциальной научной основы для персонализированного здорового питания. Это поистине удивительное достижение – знать, какие виды пищи наилучшим образом подходят каждому конкретному индивидууму.

Сейчас мы можем предсказать, какие виды пищи могут вызвать резкий подъем уровня глюкозы в крови у здорового человека, не страдающего сахарным диабетом. Благотворное действие персонализированного питания способно далеко превзойти эффект традиционных диетических рекомендаций – классических «пирамид питания» или, например, модных в свое время диет (диета Аткинса или «диета Южного пляжа»), не имеющих под собой твердой доказательной базы. Применяя искусственный интеллект, мы сможем проанализировать огромные массивы данных и предсказать будущие направления развития «умной» диетологии. Многие из этих бытовых новшеств пойдут рука об руку с виртуальным медицинским помощником. Скорее всего, это будет голосовой ассистент, как Siri, Alexa или Google Home: едва ли все сведется к иконкам на экране. Мне кажется, что лучший способ – это создание некоего виртуального аватара или даже голограммы (но если кому-то удобнее, то можно получать информацию и в виде обычного текста или электронных писем). Виртуальный медицинский ассистент – это квинтэссенция глубокого машинного обучения всем индивидуальным данным, тщательно собранным, непрерывно совершенствуемым и объединенным со всем массивом биомедицинских знаний; при этом такой ассистент способен и давать обратную связь, и обучать пользователя. Такие системы поначалу будут ориентированы на специфические заболевания – например, на сахарный диабет или артериальную гипертонию, – но со временем они начнут представлять собой обширные платформы для заботы о здоровье, которые помогут предотвращать болезни или лучше их лечить.

Все эти потенциальные преимущества могут быть сведены на нет злоупотреблением персональными данными. Эти злоупотребления не ограничиваются преступлениями, которые и сейчас совершаются слишком часто, – скажем, киберворовство, вымогательство (преступники шантажируют пациентов больниц их личной информацией), взлом баз данных, – но и включают в себя продажу и безнравственное крупномасштабное использование конфиденциальных персональных данных. Новое явление, тревожное и совершенно неприемлемое: страховые компании или работодатели смогут использовать все ваши данные – и все результаты глубокого обучения – для принятия жизненно важных для вас решений относительно размера медицинской страховки, премий и сохранения за вами рабочего места. Чтобы избежать подобных ужасных сценариев, потребуются разумные меры, которые, конечно, будут стоить больших усилий.

Эта книга посвящена поиску оптимального баланса в отношениях между пациентами, врачами и машинами. Если мы сможем это сделать, если мы сможем использовать уникальную мощь машин для того, чтобы укрепить связующие людей узы, то сможем найти и жизненно необходимое средство устранения проблем, глубоко укоренившихся в современной медицине.

Я надеюсь, что смогу убедить вас в том, что истинная медицина, использующая искусственный интеллект, возможна – и крайне желательна. Соединение мощи машин и людей – мощи человеческого и искусственного интеллекта – поднимет уровень медицины на беспрецедентную высоту. Мы увидим, что на этом пути нас подстерегает великое множество препятствий. Путь будет нелегким и очень долгим. Но целенаправленные усилия непременно помогут достичь желаемого. Повышение эффективности труда медицинского персонала может либо выжать из него все соки, либо сэкономить время, которое вернется пациенту сторицей: будущее поможет нам вернуть лучшее из прошлого. Достижение последней цели потребует активной вовлеченности многих и многих людей, особенно среди лечащего персонала, чей долг – отстаивать права пациентов. Подобно подросткам из Паркленда, которые после печально известной стрельбы в школе в 2018 г. начали борьбу против вооруженного насилия, медики должны быть готовы бороться с корыстными интересами могущественных групп, чтобы не упустить шанс отстоять первоочередность заботы о пациентах, не проспать его, как это не раз случалось в прошлом. Возвышение машин должно сопровождаться возвышением человечности – расширением непосредственных контактов пациента с врачом, углублением сострадания и понимания, ибо только такой подход сделает охрану здоровья и заботу о пациентах реальностью. Это нужно для того, чтобы восстановить и развить здравоохранение в исконном смысле этого слова. Точка.

Итак, начнем.

– Представляете, он заявил мне, что у меня в сердце дыра и ее надо заделать, – пожаловался мне пациент (назову его Робертом), явившийся на первый прием.

Роберту 56 лет, он директор магазина и до недавнего времени не жаловался на здоровье. Однако несколько лет назад он перенес инфаркт миокарда. К счастью, ему успели вовремя поставить стент и обошлось без массивного поражения сердечной мышцы. С того времени Роберт стал вести здоровый образ жизни, сбросил почти 12 кг и регулярно занимается довольно интенсивной гимнастикой.

Для него стало настоящим ударом, когда однажды днем он ни с того ни с сего ощутил онемение лица и нарушение зрения. Симптомы не проходили, и Роберт обратился в отделение скорой помощи ближайшей больницы, где на фоне жалоб ему сделали КТ головы, взяли несколько анализов крови и сняли электрокардиограмму. В течение дня, без всякого лечения, зрение постепенно восстановилось до нормы, а онемение прошло. Врачи сказали, что он перенес «всего лишь» микроинсульт или транзиторную ишемическую атаку и что ему надо продолжить прием аспирина, который Роберт принимал после инфаркта. Отсутствие изменений в лечении заставило Роберта почувствовать себя беззащитным перед возможным повторением проблемы. Через пару недель он побывал на приеме у невролога. Роберт надеялся, что этот визит поможет ему докопаться до сути проблемы.