Ограничения человеческой природы

«Код синий, Бейкер пять!» – срочное сообщение на пейджер поверх громкоговорителя выдернуло меня из дремы. Было четыре утра, я прикорнул на носилках в коридоре Центральной больницы штата Массачусетс. На третьем курсе медицинского сон был редкой роскошью, и я научился проваливаться в него в любой удобный момент. Но «код синий» означало инфаркт, а «Бейкер пять» – пятый этаж в корпусе Бейкера. Я как раз находился в этом корпусе, но на шестом этаже, и теперь, уже полностью проснувшись, бежал вниз по лестнице, чувствуя прилив адреналина. Я вторым вбежал в палату шестидесятилетнего мужчины, которому менее чем сутки назад сделали операцию по тройному коронарному шунтированию. Медработник, делавший ему сердечно-легочную реанимацию, рявкнул мне приказ – и я тут же приступил к закрытому массажу сердца. Лучше всего я помню звук – треск его недавно вскрытой хирургами грудинной гости под давлением моих рук. Именно тогда я понял: неважно, чему меня научили на лекциях, – ничто из этого не подготовило меня к данной ситуации и осознанию хрупкости человеческого тела.

Мое обучение медицине началось за два года до этого в Медицинской школе Гарварда. На первом курсе все было стандартно: основы нормальной анатомии и физиологии, как все это сочетается вместе и как должно работать. Второй курс весь был посвящен патофизиологии: где и как процессы могут пойти не так. А с тремя триллионами клеток в теле очень многое может пойти не так.^[633] Количество информации меня просто оглушало. Помню момент, когда я готовился к экзаменам в конце второго курса, и у меня было ощущение, что я успешно запихнул в свой мозг все концепции, системы и терминологию. Но это ощущение было мимолетным – особенно в больничных палатах, где я встречался с реальностью во всей ее плоти и крови, как это случилось тем ранним утром в отделении Бейкер пять. В той ситуации я быстро осознал, сколько мне еще предстоит узнать – и, более того, сколько мы все на самом деле вообще не знаем.

И это наша первая проблема. Обучение занимает время. Оно требует практики. Наш мозг перерабатывает информацию с ограниченной скоростью, но медицина развивается экспоненциально, и мы просто не можем угнаться за этим ростом. Наша вторая проблема – о ней постоянно твердят в медицинских школах – заключается в том, что через пять лет после выпуска половина из того, что студенты сейчас изучают, возможно, уже не будет соответствовать действительности. Но никто не знает, какая именно половина. Независимо от того, какого медицинского прогресса мы добились за последние века, нашей третьей проблемой будет то, что мы никогда не почувствуем удовлетворения от уровня нашего здравоохранения. Наши стандарты всё повышаются и повышаются, но, учитывая то, что в качестве объектов нашей заботы выступают люди, всегда будут ограничения на количество информации, которой владеет врач, – не говоря уже о всей информации.

Недавний отчет корпорации RAND ^[634] наглядно иллюстрирует все эти пункты, показывая, что предотвратимые врачебные ошибки в больницах приводят к десяткам тысяч смертей каждый год; предотвратимые ошибки в выборе препаратов делаются минимум полтора миллиона раз каждый год; и в среднем только 55 % взрослых пациентов получают надлежащую терапию, что означает, что в остальных 45 % случаев наши врачи ошибаются.

Несмотря на всю эту безрадостную статистику, даже ошибающийся врач – это гораздо лучше, чем полное отсутствие врача. Пятьдесят семь стран в данный момент не имеют достаточного количества медицинских работников^[635] – дефицит составляет 2,4 миллиона врачей и медработников среднего звена. В Африке имеется 2,3 медика на 1000 человек^[636] (для сравнения: в Америке на такое же число пациентов приходится 24,8 медработника^[637]). Если сформулировать по-другому: в Африке работает 1,3 % всех медиков на планете, а лечат они 25 % больных мира.

Но и в развитых странах все не так уж благополучно. Ассоциация американских медицинских колледжей недавно предупредила,^[638] что, если темпы подготовки и выпуска студентов не изменятся, к 2025 году в США будет наблюдаться дефицит в 150 тысяч врачей. И, если Америка не сможет подготовить достаточно сотрудников, чтобы решить собственные медицинские проблемы, где мы найдем в десять раз больше, чтобы заботиться о здоровье восходящего миллиарда?

Watson идет в медицинскую школу

«IBM Watson расправляется с соперниками по Jeopardy!»^[639], – написал журнал PCWorld 16 февраля 2011 года. Почти четырнадцать лет спустя после того, как суперкомпьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова,^[640] новое кремниевое дитя корпорации IBM вызвало человечество на очередную битву. На этот раз она состоялась на телевикторине Jeopardy! (ее российский лицензионный аналог называется «Своя игра»). На кону был приз в 1,5 миллионов долларов. Суперкомпьютер Watson, названный в честь первого президента IBM Томаса Уотсона Старшего, в течение трех дней одержал верх и над Брэдом Раттером, выигравшим больше всего денег за всю историю игры (3 400 000 долларов в 2005 году), и над Кеном Дженнингсом, выигравшим самое большое число игр подряд (72 в 2004-м), – и это означало, что он один стоит двух чемпионов.

Наверное, это была неизбежная победа. В ходе соревнования Watson мог пользоваться 200 миллионами страниц контента,^[641] в том числе полным текстом «Википедии». Справедливости ради надо сказать, что машина не имела доступа в интернет и могла использовать только то, что было заранее загружено в ее «мозг» объемом в 16 терабайт. Мозг Watson – огромная параллельная вычислительная система, состоящая из девяноста серверов IBM Power Эта система способна «читать» 500 гигабайт информации в секунду, или, если воспользоваться «бумажным» эквивалентом, 3,6 миллиарда книг в час.

И это одно только «железо». Еще большим прорывом стало программное обеспечение DeepQA, которое позволяет Watson «понимать» естественный язык – например, те вопросы и ответы, которые могут встретиться в передаче Jeopardy!. Для этого Watson должен был уметь не только понимать контекст, сленг, метафоры и каламбуры, но и собирать свидетельства, анализировать информацию и генерировать гипотезы.

Конечно, не все хорошие вещи удается сделать компактными. В данный момент Watson занимает пространство комнаты среднего размера. Но это вскоре изменится. Ведь закон Мура и экспоненциальное мышление научили нас тенденции: то, что сейчас занимает комнату, вскоре будет помещаться в карман. Более того, такая вычислительная мощность вскоре будет доступна повсеместно – в одном из множества вычислительных облаков, которые сейчас разрабатываются, – и при этом будет бесплатной или практически бесплатной.

Так зачем же может быть нужен подобный компьютер? Компания Nuance Communications (выросшая из первого стартапа Курцвейла, который назывался Kurzweil Computer Products) объединилась с IMB, медицинской школой Университета штата Мэриленд и Колумбийским университетом для того, чтобы отправить Watson в медицинскую школу.^[642] По словам доктора Герберта Чейза, профессора клинической медицины в Колумбийском университете,^[643] «Watson потенциально способен сократить время, которое требуется на то, чтобы поставить пациенту правильный диагноз». Машина также может разрабатывать для каждого пациента персональные варианты лечения – эту способность доктор Элиот Сигел, профессор и вице-председатель отделения диагностической радиологии при Университете штата Мэриленд,^[644] объясняет таким образом:

Представьте себе суперкомпьютер, который не только хранит и сопоставляет данные пациента, но также моментально интерпретирует записи, анализирует дополнительную информацию и соответствующие статьи из медицинских журналов, а также выдает возможные диагнозы и варианты лечения с точно подсчитанной вероятностью каждого возможного результата терапии.

Но постановка правильного диагноза зависит от точной информации, которую не всегда возможно извлечь из одной лишь беседы с пациентом. Даже самым блистательным диагностам, чтобы сделать правильный вывод, нужны рентген, компьютерная томография и анализ крови. Однако большая часть современного высокотехнологичного оборудования в больницах занимает много места, стоит больших денег и потребляет много энергии – и, соответственно, не слишком доступна небогатому пациенту, не говоря уже о странах третьего мира. Но давайте зададим себе тот самый знаменитый DIY -вопрос: «Что бы сделал Макгайвер?» Он бы вывернул карманы и сделал все, что нужно, с помощью скотча, куска бумажной салфетки и слюны. И, как выясняется, это именно то решение, которое нам нужно.