Для этого уже предпринимаются определенные усилия. Например, Кэролин Тарант и ее коллеги из Лестерского университета изучили функциональность нескольких моделей теории игр с броскими названиями — «Дилемма заключенного», «Охота на оленя», «Многоножка» — для анализа медицинских консультаций
[105]. Другие ученые занимаются похожими исследованиями в попытках понять и предсказать, как принимаются в медицине решения, с конечной целью сделать это игрой чисел и переложить ответственность на алгоритм. Несомненно, от сторонников теории игр мы многое узнаем о том, как люди ведут себя в условиях клиники, но как бы итоговая цель не оказалась иллюзорной. Возможно, некоторые процессы и можно перевести в цифровую форму, но сам человек совершенно точно явление аналоговое. Эффективность и результативность здравоохранения улучшатся благодаря разработкам по теории игр, но маловероятно, что цифровые технологии вытеснят живого доктора, который заботится о реальных людях, и займут его место.
Гораздо более серьезной угрозой может стать «Архимед». Нет, не древнегреческий математик и физик, который обнаружил, что объем погруженного в воду тела равен объему вытесненной им жидкости, и голым выскочил на улицу из ванной с криком «Эврика! Эврика!». Этот античный ученый сделал много интересных открытий, но мы имеем в виду не его, а изобретение Дэвида Эдди из организации Kaiser Permanente, человека, который, вероятно, первым использовал определение доказательная медицина.
Доктор Эдди открывает статью «Архимед: Аналитический инструмент для улучшения качества и эффективности здравоохранения» (Archimedes: An Analytical Tool for Improving the Quality and Efficiency of Health Care) таким описанием своего детища: «Медицинская практика стала чрезвычайно сложной, и она обещает усложниться еще больше, поскольку растет скорость инноваций»
[106]. Когда он продолжает представлять свою модель, мы согласно киваем и думаем: «И не говори». Как заметила Бетт Дейвис, «старость — не место для слюнтяев», и то же самое вполне можно сказать о цифровой медицине. Основополагающая сложность заключается в так называемой сетевой медицине — этот термин ввели Джо Лоскальцо с коллегами
[107]. Дело не просто в том, что имеются, наверно, миллионы единиц информации, но в том, что каждая такая единица взаимодействует с миллионами остальных и данное взаимодействие нужно учитывать, если мы хотим, чтобы из всех этих усилий вышло что-то полезное. Но компьютеры способны обрабатывать ошеломительно сложную информацию, если дать им алгоритм, поэтому доктор Эдди, одновременно врач и специалист по информации, предпринял такую попытку; в результате появился «Архимед».
Доктор Эдди и его коллеги прошерстили литературу в поисках подходящих научных работ, эпидемиологических исследований и клинических испытаний. Они создали модель из трех частей: физиология человека, оказание помощи и системные ресурсы, куда входят кадры, средства, техника, затраты и проч. Написали около 200 (мы не подсчитывали точное количество) уравнений, описывающих взаимодействие этих показателей, загрузили их в компьютер и нажали на «пуск».
Работает ли «Архимед»? Он может выдавать результаты виртуальных клинических испытаний, которые очень близко воспроизводят итоги настоящих исследований. Нужно сделать еще многое, но если удастся проводить клинические испытания с помощью компьютерного моделирования вместо того, чтобы подвергать неудобствам и риску живых людей, это будет впечатляющим достижением.
«Архимед» приобрела Evidera
[108], «организация, занимающаяся моделированием и аналитикой в области здравоохранения». Ее сотрудники заявляют, что благодаря деятельности их компании появляется «возможность объединять данные из реальной медицинской практики и результаты моделирования, чтобы создать убедительные и обоснованные доказательства для принятия решений при индивидуальном лечении, а также в целом по населению, с применением в исследованиях лечебной и экономической результативности, создании общей политики здравоохранения и разработке и проведении клинических испытаний». Время покажет, выполнят ли они свои обещания и как это отразится на медицинской практике. Хотя думающий доктор и не станет ждать результатов затаив дыхание, он все-таки будет наблюдать за работой «Архимеда».
Итак, какой подход к вашему личному здоровью выберет врач, вооруженный знаниями о том, каким образом наука получает и интерпретирует цифры? Будет ли он рассматривать вас как индивида, к которому неприменим обобщенный опыт? Или причислит к среднестатистической толпе, пребывая в уверенности, что тот самый обобщенный опыт подскажет ему, как вас вылечить? Не стоит ли нам всем готовиться к дивному новому миру цифровой медицины, пока врачи подыскивают себе другую работу? Или можно совместить оба подхода: рассматривать каждого пациента индивидуально, в то же время с пользой применяя цифровые технологии?
Замечательная статья Стивена Джея Гулда «Не верьте медиане», которую мы уже упоминали, очень изящно описывает эту дилемму. У автора диагностировали заболевание, которое в специальной литературе называется неизлечимым, и средним сроком жизни после его обнаружения считается 5 месяцев. Однако Гулд прожил еще 20 лет и скончался от совершенно другой причины. В чем был его секрет?
По мнению самого доктора Гулда, ему удалось так долго протянуть, поскольку он понимал, что такое статистика и насколько она применима к его конкретному случаю. Не будучи по природе фаталистом, он не желал мириться с прогнозом, что ему осталось всего 5 месяцев. Он знал: средний срок означает, что половина людей с таким заболеванием живут дольше этого времени. В дальнейшем Гулд обнаружил, что срок выживания пациентов с таким недугом был «смещен вправо», то есть у отдельных больных он значительно выше среднестатистического и составляет несколько лет. Доктор Гулд начал прикидывать, где на этой странно смещенной вправо кривой выживания находится он сам. И пришел к выводу: есть ряд причин думать, что ему отпущено гораздо больше времени, — он был молод, его лечили превосходные врачи, заболевание обнаружили на ранней стадии, и у него имелись обширные планы на будущее. В течение последующих 20 лет этот человек внес огромный вклад в постижение мира и вдохновил два поколения студентов Гарварда на лучшее понимание этого мира и заботу о нем.
