Фарма. УКаждогоПациентаСвояИстория. Лиза Сандерс у каждого пациента своя история
 Скачать 4.32 Mb.
|
|
Глава 10 Цифровая диагностика В 1976 году Питер Сзоловиц увидел сон о будущем. Он только что окончил факультет информатики Калифорнийского технологического института. Стоял в авангарде компьютерного движения. И приснилось ему, как можно объединить способности врача в деле сбора информации с практически неограниченной памятью и поисковыми возможностями компьютера, чтобы достичь беспрецедентной точности в искусстве диагностики. Сзоловиц рос и взрослел во времена огромной увлеченности этим новейшим изобретением человечества, на самой заре компьютерной эры. Только-только начинали появляться микрокомпьютеры – размером всего лишь с рабочий стол, в отличие от предыдущих, занимавших целую комнату, которые еще недавно считались верхом совершенства. Персональный компьютер, который сейчас есть в каждом доме, даже в Пало-Альто был неосуществимой мечтой. Данные хранились на громадных мотках электромагнитной ленты. Недавно изобретенные дисковые драйверы считались чудом передовых технологий – они могли вмещать до 7 мегабайт информации. Быстро растущие мощности компьютеров и объемы хранения информации идеально подходили для нужд медицины, в особенности в сфере диагностики. Было очевидно, что объемы медицинских знаний также возрастают по экспоненте. В статье 1976 года группа врачей, работавшая над созданием компьютерной симуляции «клинического распознавания», утверждала, что обычный врач хранит в памяти около 2 миллионов медицинских фактов. И со временем этот объем совершенно точно будет только расти; использование компьютерного «мозга» для помощи мозгу человеческому в запутанном деле постановки диагнозов казалось Сзоловицу логичной и технически достижимой целью. Тогда же он провел с врачами серию бесед на тему разработки компьютера, который помогал бы им охватывать весь спектр постоянно растущих медицинских знаний. И был очень удивлен тем, что выяснил в ходе этих встреч. Одна запомнилась ему особенно: разговор с весьма уважаемым пожилым врачом из университетской учебной клиники. Выслушав рассказ Сзоловица о компьютере, в который можно будет ввести набор симптомов и получить список предполагаемых диагнозов, врач ответил: – Сынок, – тут он поднял вверх свои руки, – это руки хирурга, а не машинистки. После этого доктор развернулся и спокойно пошел прочь. Это стало одним из первых сигналов, показывающих, что путь к применению компьютеров в медицинской диагностике будет не таким прямым, как думал Сзоловиц. Прошло 30 лет. К 2006 году Сзоловиц стал профессором в MIT, Массачусетском технологическом институте. Энергичный мужчина, слегка располневший с годами, с проседью в бороде, он возглавляет там группу разработки компьютеров и систем искусственного интеллекта, связанных с принятием медицинских решений и диагностики. Каждую осень он устраивает для выпускников семинар под названием «Поддержка биомедицинских решений». Я прочла о его семинаре и захотела узнать, как может выглядеть диагностическое программное обеспечение будущего. Я приехала в MIT в конце семестра, когда студенты презентовали свои проекты. Сидя на жестком пластмассовом стуле в аудитории, я смотрела на слайды PowerPoint, мелькавшие у меня перед глазами, с подписями, полными аббревиатур. Одна группа представляла новую технику поиска «ценных подсказок» в громадных базах данных; другая – дружественный интерфейс для интернет-программы ведения медицинских карт; третья – программу, обеспечивающую безопасность данных генетических тестов. Еще одна группа посвятила свое пятнадцатиминутное выступление описанию элегантной программы по выявлению потенциально опасного взаимодействия между лекарственными препаратами, гораздо более эффективной, чем все имеющиеся на данный момент. Все проекты так или иначе касались различных аспектов здравоохранения. После презентации Сзоловиц отправился переговорить с командой, создавшей программу по взаимодействию лекарств: она не только была достойна продвижения, но могла превратиться для студентов в перспективный бизнес. Однако чего-то все же не хватало: несмотря на название курса, ни один из проектов не касался вопроса, так вдохновившего Сзоловица 30 лет назад – совершенствования процесса диагностики с помощью компьютеров. Усевшись за стол в своем кабинете и откинувшись на спинку кресла, Сзоловиц размышлял вслух: – 30 лет назад мы думали, что сможем собрать все наиболее эффективные практики в медицине и создать систему, которая будет ставить диагноз быстрее и проще, а потом распространить ее среди врачей по всему миру. 20 лет назад он написал статью для Анналов внутренней медицины, где заявлял, что искусственный интеллект со временем станет главным консультантом практикующего врача. А сегодня? Сзоловиц вздохнул. – Как выяснилось, это просто невозможно. Идея, конечно, интересная, но для нее нет рынка. Врачи не заинтересованы в ее приобретении, поэтому компании не собираются ее разрабатывать и внедрять. – Вместо того чтобы поднимать обычных врачей до уровня супердиагностов, все внимание уделяется тому, чтобы дотянуть слабых врачей до средних стандартов и помогать хорошим врачам не совершать дурацких ошибок. Как оказалось, это приносит пациентам больше пользы. Кроме того, для этого уже существует финансовая модель. Сзоловиц выяснил некоторые основные моменты, из-за которых доктора предпочитают полагаться на собственные мозги и помощь коллег, вместо того, чтобы прибегать к компьютерам при диагностике. Во-первых, компьютер не может самостоятельно получать данные от пациента. Он хорошо сортирует их, но не собирает. Собирать данные должен врач, которому затем следует ввести их в программу. Программа не облегчает ему задачу; существует множество способов описать симптомы пациента и отклонения, выявленные при физическом осмотре, но компьютер не располагает языковой компетенцией для распознавания. Приходится либо выбирать симптомы из длиннейшего списка, либо пытаться использовать те термины, которые компьютер понимает. Существуют и технические сложности: врачи, лаборатории и больницы пользуются разными программными продуктами. Не существует единой системы, способной подключаться к ним всем и собирать данные о пациентах. Получается, что их опять должен вводить врач. Далее возникают финансовые сложности. Кто будет платить врачу или больнице за то, что они тратят время на все эти действия? Сзоловиц отметил, что больницам не платят за то, что они понимают, им платят за то, что они делают. Но, пожалуй, самая большая трудность заключается в том, как уговорить врачей пользоваться таким программным обеспечением. Столкнувшись с необычной клинической картиной, врач предпочтет сделать то, что делал всегда – посоветоваться с другим врачом, ведь это быстрее и проще. По этим и другим причинам медицинское сообщество пока не готово к использованию компьютерной системы диагностики. Мечты о компьютере, который будет думать быстрее и эффективнее, чем любой врач-человек, до сих пор не реализованы. Несмотря на все ограничения, человек, особенно хорошо образованный, все равно лучше понимает проблему, быстрее отбрасывает неподходящую информацию и приходит к «достаточно хорошему» решению. Вот почему шахматистам-людям так долго удавалось одерживать верх над компьютерными противниками, несмотря на их математические способности и объем памяти, во много раз превосходящий возможности человеческого мозга. Люди разрабатывают обходные стратегии при принятии решения и делают такие выводы, на которые компьютер просто неспособен. Люди также великолепно справляются с распознанием паттернов: в шахматах опытный игрок может одним взглядом оценить положение на доске и с помощью интуиции разглядеть потенциальную угрозу или интересную возможность. Потребовалось несколько десятилетий и много миллионов долларов на то, чтобы разработать компьютер, способный соревноваться с человеком в шахматной игре. Игра эта сложная, требующая мыслительных усилий, но все-таки она происходит в двух измерениях и базируется на четких устойчивых правилах, с использованием элементов, которые остаются неизменными. Диагностика же, в отличие от шахмат, четырехмерная (то есть включает три пространственных измерения и четвертое, временное), не имеет устойчивых правил и включает элементы (организмы), которые никогда не бывают в точности одинаковыми. Кроме того, у человека есть набор диагностических инструментов, который компьютеру недоступен – это пять независимых и очень мощных органов чувств. Только увидев пациента, врач уже начинает процесс сбора информации: тут и осанка, и цвет кожи, и зрительный контакт, и запах, и голос, и отношение к личной гигиене – важные подсказки, плохо поддающиеся вербальному описанию. Компьютер же располагает только словами и цифрами, которые должен вводить в него человек, а они неадекватно отражают живого, дышащего и такого сложного пациента. Несмотря на трудности, Сзоловиц был среди тех, кто первыми попытались разработать компьютерные программы для диагностики. Он создал десятки прототипов, которые тестировались в лабораторных условиях. Но большинство не оправдывало себя при переносе в реальную среду – в клинику – и при попытке пустить их в коммерческое обращение. Компьютерам не хватало памяти и скорости обработки информации, чтобы обеспечивать быстрый доступ к базам данных. До возникновения Интернета программы приходилось распространять на дискетах либо предустановленными в компьютер, или загружать через аналоговые модемы. Все эти сложности замедляли их продвижение. Однако даже системы, использующие все последние технологические новинки, не имели большого успеха. Речь идет об одной из первых попыток использовать компьютеры для совершенствования процесса диагностики. В 1984 году команда компьютерщиков из лаборатории информатики MIT решила объединить усилия с командой врачей из Центрального госпиталя Массачусетса, расположенного прямо напротив них, через реку. Два года они совместно разрабатывали электронную медицинскую систему референций, которая помогала бы при диагностике. В 1986 году они запустили программу под названием DXplain, с базой данных, включавшей описание пятисот болезней. Массовое распространение программы с расширенной базой данных, включавшей уже две тысячи заболеваний, началось в 1987 году, с помощью предшественника Интернета – компьютерной сети с доступом через модемы. В период с 1991-го по 1996 год DXplain распространялась в виде самостоятельной версии, которую можно было загружать на персональный компьютер. С 1996 года интернет-доступ к веб-версии программы заменил все предыдущие методы дистрибуции. Программа постоянно совершенствовалась; сейчас ею пользуется около 35 000 представителей медицинских профессий – правда, преимущественно из медицинских школ и учебных больниц, где она используется в качестве обучающего инструмента. DXplain и другие диагностические программы первого поколения включали в себя базы данных по болезням с их симптомами, признаками и результатами анализов. Пользователь сам должен был вводить в программу симптомы своих пациентов при помощи меню, после чего алгоритм выбирал предполагаемые диагнозы. – В 1980-х велось много разработок по компьютерной диагностике, а потом, в 1990-х, они как-то затухли, – говорит Эта Бернер, профессор информатики в здравоохранении из Университета Алабамы. Бернер отчасти ответственна за это «затухание»: в 1994 году она с тринадцатью другими врачами протестировала четыре из наиболее широко распространенных диагностических программ и опубликовала результаты в Медицинском журнале Новой Англии. Они собрали около ста сложных случаев от специалистов со всей страны, ввели данные по каждому пациенту во все четыре базы данных, и четыре программы правильно диагностировали 63 из 105 заболеваний. В целом все четыре программы ставили правильный диагноз в диапазоне от 50 до 70 % случаев – эффективность в лучшем случае на тройку. Авторы исследования сделали вывод, что программы могут отчасти помогать врачам в работе: «Разработчиков этих систем следует поблагодарить за то, что их продукт напоминает врачам о диагнозах, которые сами они могли упустить из виду, или подталкивает к другим диагностическим возможностям». Но, как продемонстрировало исследование, во многих случаях программа не давала тех ответов, на которые рассчитывал врач. – Некоторое время эта сфера пребывала в упадке, – объяснила Бернер, а потом добавила: – Но теперь она оживилась снова. Возникновение экспертных систем Одной из проблем диагностического программного обеспечения наподобие DXplain было то, что разработчики пытались охватить все области медицины. Другие системы, разрабатываемые как специализированные, или «экспертные», используются врачами в более узких сферах диагностики. Доктор Фрэнк Байа является директором по медицине компании AmeriCares, международной благотворительной организации. Также он специалист по инфекционным заболеваниям – особенно тропическим, и до последнего времени работал профессором медицины в Йеле. Он пользуется программой GIDEON (Международная сеть по изучению инфекционных заболеваний и эпидемиологии), когда лечит пациентов, заболевших после приезда из других стран. Недавно он сообщил о случае, в котором GIDEON помогла ему поставить очень сложный диагноз. Было раннее утро. 21-летняя девушка тихонько стонала на больничной кровати. Рядом стоял штатив с капельницей, вливавшей раствор в ее исхудалую руку. Мать сидела возле пациентки; ее стильная одежда вся измялась после бессонной ночи, а лицо выдавало смертельную усталость. Девушку привезли в отделение неотложной помощи небольшой больницы в Коннектикуте поздно вечером, бледную и в лихорадке. «Она такая уже две недели, – сказала мать молодому врачу, вошедшему в бокс. – И никто не может сказать почему». Ее дочь всегда была здоровой. Недавно она на месяц ездила в Африку, в научную экспедицию, но там ничем не болела. Через две недели после возвращения в колледж Уэслиан у нее началась лихорадка, сопровождавшаяся обильным потоотделением. При попытке встать сильно кружилась голова. Девушке стало немного легче после продолжительного сна, но на следующий день она поняла, что лихорадка начинается снова, поэтому обратилась в медпункт. – Я сказала, что это может быть малярия, – объяснила пациентка врачу едва слышным голосом. – Преподаватель нас предупреждал, что она очень распространена в той местности в Танзании. Несколько раз за время экспедиции девушка забывала принимать профилактические лекарства. Медсестра решила, что это, скорее всего, грипп. Но когда за следующие несколько дней пациентке не стало лучше, направила ее к местному специалисту по инфекционным заболеваниям. Может, это действительно малярия. Раз она побывала в зоне, где встречается эта болезнь, разносимая москитами, специалист назначил ей недельный курс хинина и доксициклина. Она пропила его полностью, но лекарства не помогли. Через пару дней у нее развился кашель такой силы, что порой ее рвало. Начались боли в животе, не дававшие пациентке вставать. И жуткая диарея. Когда она снова обратилась в медпункт, ей вызвали скорую и доставили в ближайшую больницу. Фади Хаммами, дежурный врач, внимательно выслушал ее историю. Позднее он мне сказал: «Я боялся упустить какой-то серьезный диагноз. Она явно подхватила что-то в Африке, надо было только разобраться, что именно». Пациентка, худая и бледная, лежала на каталке; ее кожа плотно натянулась на выступающих скулах. Температура поднялась до 39°. Давление было понижено, сердце билось сильно и часто. Звуки кишечника прослушивались хорошо, и, хотя живот был напряжен, больше никаких аномалий врач не заметил. Он просмотрел результаты анализов, сделанных утром. Лейкоциты сильно повышены, что указывало на инфекцию. Значительная часть лейкоцитов была увеличена и с неправильной формой ядра. Было и еще кое-что, озадачившее доктора: почти половину лейкоцитов составляли эозинофилы. В норме на их долю приходится от 2 до 7 % всех белых кровяных телец. У этой пациентки они составляли 41 %. Раньше ему такое встречалось редко, и это был важный сигнал. Данный тип клеток – основная защита организма от паразитов. Но что у нее за паразиты? Их насчитываются десятки, и для каждого требуется свое лечение. Трихиноз, вызываемый крошечными червяками и передающийся через инфицированное мясо, может вызывать подобные симптомы. Он редко встречается в США, но эндемичен во многих регионах Африки. Strongyloides, паразит, живущий в зараженной почве, провоцирует схожую клеточную реакцию, равно как и филяриатоз (или филяриоз), болезнь, разносимая москитами. Какой из них более распространен в той местности Танзании, где она находилась? Доктор Хаммами понял, что ему нужна помощь. Доктор Фрэк Байа мог ее оказать. Доктор Хаммами знал про Байа и срочно ему позвонил. Он представился и вкратце описал симптомы заболевания. Доктор Байа, слушая его, делал заметки. Ему сразу стало ясно, что к такому повышению числа эозинофилов ведет лишь несколько заболеваний. Трихиноз, сказал он доктору Хаммами, маловероятен, поскольку у пациентки нет мышечных болей. Филяриатоз прогрессирует гораздо медленнее, и симптомы обычно возникают спустя месяцы, а не недели после заражения. Стронгилоидоз – вероятный вариант. А еще шистосомоз, вызываемый паразитами, которых разносят улитки и которыми можно заразиться в пресной воде. Оба заболевания инфицируют пищеварительный тракт, приводя к диарее, и вызывают резкий рост числа эозинофилов. Но сам доктор Байа еще колебался. Он точно знал, что шистосомоз встречается в Танзании. А что насчет Strongyloides? Существуют ли другие паразиты, способные вызывать подобную реакцию? Хотя доктор Байа и был специалистом, он боялся что-нибудь упустить. Лабораторные посевы крови и стула должны были дать точный диагноз, но на них уйдет несколько дней, а для пациентки ожидание было слишком опасно. Доктор Байа сказал доктору Хаммами, что перезвонит. Повесив трубку, он включил компьютер и обратился к собственному консультанту – GIDEON. Эта экспертная система была разработана специально для диагностики инфекционных заболеваний с привязкой к стране заражения. Программа может распознавать 337 болезней, сгруппированных по странам. Доктор Байа открыл диагностический модуль программы и ввел информацию, полученную от доктора Хаммами. Он также проверил эпидемиологический модуль на предмет сведений о стронгилоидозе и шистосомозе, а затем терапевтический модуль в поисках наилучших вариантов лечения. Через десять минут у него уже был план. «Я использовал GIDEON, чтобы точно ничего не упустить, – рассказывал он мне позднее. – Программа подтвердила мои предположения насчет лучшего плана лечения». Доктор Байа перезвонил доктору Хаммами. – Будем лечить ее от обоих паразитов, – сказал он. – Двухдневный курс ивермектина от стронгилоидоза и двойная доза «Празиквантела» от шистосомоза. И прежде чем начать лечение, отправьте образцы крови и стула в нашу лабораторию. Через два дня после начала лечения рвота и диарея прекратились. Лихорадка прошла. Пациентка начала есть. Выписываясь домой четыре дня спустя, она чувствовала себя гораздо лучше, но на полное выздоровление потребовалось несколько месяцев. Анализы, выполненные в Йеле, показали заражение шистосомами. Это крошечный паразит, которого разносят восточно- африканские улитки. В сезон дождей улиток смывает в реки, где паразит начинает распространяться. Пациентка проводила исследования речной воды и брала образцы; позднее она призналась, что не надевала резиновые сапоги, заходя в реку. Они были, по ее словам, слишком неудобными. Шистосомоз очень редкое для США заболевание, поэтому неудивительно, что диагноз пациентке поставили не сразу. Но она могла умереть, прежде чем врачи разобрались бы, что с ней такое. Лишь потому, что доктор Хаммами обратил внимание на чрезмерно повышенное количество эозинофилов и связался с экспертом по инфекционным заболеваниям, девушке было назначено правильное лечение. Эксперт же, в данном случае, признал ограниченность своих познаний и обратился к «цифровому мозгу» – компьютерной системе, которая подтвердила его предположения, отвергла прочие варианты и указала на эффективную терапию. – Вообще я не очень разбираюсь в компьютерах, – сказал мне доктор Байа. – Но если не знаешь чего-то о заболеваниях в каком-то регионе, можешь упустить важную информацию. Программа помогает сократить список дифференциальных диагнозов. Можно посмотреть, какие болезни характерны для конкретной страны. Если у пациента лихорадка и сыпь и он вернулся из Эквадора, можно ввести в систему симптомы и страну, и она выдаст список предполагаемых инфекций. Экспертные системы наподобие GIDEON используются в наше время лишь узкими специалистами, такими как доктор Байа. Большинство терапевтов не прибегают к ним, да и вообще к каким бы то ни было диагностическим программным решениям. В описанном случае доктор Хаммами – неспециалист – распознал важный симптом, повышение числа эозинофилов, опираясь исключительно на собственные медицинские познания. Но что насчет медсестры и врача, осматривавших пациентку до него? Это именно та ситуация, в которой всё помнящий цифровой мозг мог бы стать идеальным вспомогательным инструментом. Если бы в него ввели данные результатов анализа крови, то компьютер, «обученный» отслеживать подобные аномалии, немедленно выдал бы сигнал тревоги, что заставило бы медсестру задуматься о возможном заражении паразитами, а врачу напомнило бы, что малярия не вызывает подобного повышения эозинофилов. Примерно такая картина вдохновляла Питера Сзоловица и многих других в 1970-х: компьютерный помощник, точный и быстродействующий, который пропускает через себя медицинскую информацию, экономя докторам время и спасая пациентам жизни. Пока что такого инструмента не существует; но с возникновением интернета, с наращиванием скорости и памяти компьютерного оборудования, с распространением компьютеров в системе здравоохранения родилось второе поколение диагностического программного обеспечения, которое, хоть и не стало спасением, Священным Граалем, все же внушает надежду на появление более совершенной системы в недалеком будущем. Нынешний прототип такой диагностической программы второго поколения родился в результате почти фатальной ошибки при диагностике. Дело было в начале лета 1999 года в пригороде Лондона. Трехлетняя Изабель Мод заболела ветрянкой. Ее родители, Джейсон и Шарлотта, отвели дочь к семейному врачу, хотя практически не беспокоились – в конце концов, ветрянкой болеет большинство детей. Врач подтвердил диагноз и отправил их домой с обычными рекомендациями по облегчению зуда. Однако через несколько дней у Изабель поднялась высокая температура, начались рвота и диарея, а сыпь побледнела и стала болеть. Встревожившись, Джейсон и Шарлотта повезли ребенка в отделение скорой помощи. Врачи осмотрели Изабель и успокоили их: хотя симптомы и более тяжелые, чем обычно, такое случается при ветрянке. Они сказали родителям, что все должно пройти в течение пары суток. Но симптомы только усилились. Тревога Джейсона и Шарлотты переросла в панику. Снова они повезли Изабель в отделение неотложной помощи. На этот раз, через несколько минут после прибытия, у нее резко упало кровяное давление – ребенку потребовалась срочная реанимация. Стало ясно, что у Изабель нечто гораздо более серьезное, чем ветрянка. Но что? Врачи не знали ответа. Ее положили в педиатрическую интенсивную терапию госпиталя Святой Марии в Паддингтоне, в Лондоне, где ее случаем занялся доктор Джозеф Бритто, специалист по детской интенсивной терапии. Бритто выяснил, что Изабель страдает от редкого, но хорошо описанного осложнения ветрянки – синдрома токсического шока и некротического фасциита, который также называют «болезнью, пожирающей плоть». Для лечения некротического фасциита Изабель сделали срочную операцию по удалению инфицированной кожи, после которой у нее остались глубокие шрамы, потребовавшие дальнейших реконструктивных операций. Два месяца она пролежала в больнице, из них месяц – в отделении интенсивной терапии. У нее отказывали почки, печень, легкие. Несколько раз сердце девочки останавливалось, и ее приходилось реанимировать. Долгое время она оставалась на грани жизни и смерти. Однако постепенно Изабель начала выздоравливать. Сегодня только шрамы напоминают о перенесенном ею заболевании. На момент написания книги она являлась ученицей средней школы, очень сообразительной и активной. Однако для отца девочки эта болезнь стала поворотным моментом, изменившим всю его жизнь. Видеть, как страдает твой ребенок, и понимать, что причина этих страданий – в неправильно поставленном диагнозе, было невыносимо; Джейсон Мод понял, что должен попытаться как-то усовершенствовать медицинскую систему. В те времена он руководил в Лондоне исследовательским центром компании AXA Investment Managers, располагавшей бюджетом в 500 миллиардов долларов. Он отлично умел использовать компьютеры для анализа больших объемов данных. Мод обсудил с доктором Бритто возможность использовать компьютеры для совершенствования медицинской диагностики. Бритто и раньше задумывался об этом, и в 1999 году они вдвоем организовали компанию Isabel Healthcare, целью которой стала разработка интернет-версии диагностической системы для врачей. Бритто был убежден, что проблему диагностических ошибок можно решить. Он часто сравнивает медицинский подход к ошибкам с авиационным: именно по настоянию пилотов – любит повторять он, – которые ни в коем случае не хотели разбиться, авиакомпании взялись за изучение возможных ошибок и свели авиакатастрофы к минимуму. – Правда, – добавляет далее Бритто, – врачи на землю с неба не падают. Система, которую Бритто помогал разрабатывать, оказалась гораздо эффективнее другого экспертного программного обеспечения, в частности GIDEON. Врачи, использующие диагностический инструмент, который Бритто и Мод назвали именем «Изабель», могут вводить информацию либо в виде ключевых симптомов (как в GIDEON), либо в виде целых фрагментов текста – например, выдержек из истории болезни, которые напрямую копируются из других программ. «Изабель» использует новые алгоритмы поиска для определения возможных диагнозов по клиническим данным. Программа включает в себя тезаурус, облегчающий распознавание терминов, которыми эти данные описаны. С помощью специальных методик обработки она сравнивает их с теми, которые находятся в ее библиотеке референций. Туда вошло 6 основных учебников по внутренней медицине и 46 журналов по общей и специальной медицине и токсикологии. Область и результаты поиска фильтруются с учетом возраста пациента, его пола, географического местоположения, наличия или отсутствия беременности и других клинических параметров, которые либо выбираются врачом, либо поступают в систему напрямую, из электронной медицинской карты. Далее система выдает список предполагаемых диагнозов, расположенных по степени соответствия симптомам, и ссылки на материалы по ним. Как и в системах первого поколения, более подробную информацию по каждому диагнозу можно получить по ссылке на использованный текст. «Изабель» может похвастаться немалыми успехами, которыми ее создатели очень гордятся. Одна из удач случилась практически сразу же после того, как началось тестирование программы. Доктор Джон Бергсейджел, онколог из детской больницы в северной Атланте, прочитал о ней и попросил включить его в число врачей, принимавших участие в бета-тестировании. Вскоре после этого, в один из выходных, пара из Джорджии привезла в отделение неотложной помощи его больницы своего сына. Это было не первое их обращение; ребенок болел уже несколько месяцев и жаловался на лихорадку, которая никак не проходила. Дежурный врач назначил анализы крови, которые показали, что у мальчика лейкемия – рак крови. Но несколько симптомов не вписывались в картину этого заболевания. Например, во время приступов лихорадки у него на коже выступала светло-коричневая сыпь. Никто не знал, почему она появляется, но врачи решили, что это неважно, и назначили ребенку курс химиотерапии, который должен был начаться в понедельник с утра. Время, как известно, главный враг больных лейкемией. Когда в понедельник Бергсейджел пришел на работу, то изучил карту мальчика вместе с картами других новых пациентов. Просмотрев результаты анализов и записи, сделанные дежурными врачами, он тоже удивился наличию сыпи, но согласился, что анализ крови однозначно указывает на лейкемию. Тем не менее этот случай внушал ему беспокойство. Он подозревал, что, хотя все обратили внимание на сыпь, диагноз лейкемии перевесил все оставшиеся без ответа вопросы. – Как только ступаешь на некий клинический путь, – говорит доктор Бергсейджел, – с него уже трудно сойти. Однако он решил поступить именно так и дать «Изабель» шанс. Доктор сел за компьютер в маленьком кабинете с белыми стенами, сразу за постом медсестер, и ввел в систему симптомы ребенка. Вверху списка, выданного «Изабель», оказалась редкая форма лейкемии, с которой Бергсейджел ни разу не сталкивался, – она часто вызывала сыпь коричневатого цвета. – Я едва не прокричал «эврика!», – вспоминал он впоследствии. Доктор тут же отменил химиотерапию. Данная разновидность лейкемии обычно смертельна и ее нельзя вылечить или остановить с помощью химиотерапии. Не имело смысла подвергать ребенка и его родителей страданиям, которые ни к чему бы не привели. Единственное лечение от этого типа лейкемии – пересадка костного мозга. Ребенку ее сделали, хотя шансы на выздоровление были крайне малы. Он прожил еще полтора года. Подобные случаи доказывают, насколько полезна может быть «Изабель». Но чтобы убедиться, насколько хорошо она справляется со своими задачами, двое исследователей (никак не заинтересованные в распространении системы) взялись протестировать ее в более систематизированном порядке. Марк Грейбер с коллегой протестировали систему на пятидесяти историях болезни, взятых из New England Journal of Medicine. Поскольку вводить информацию в «Изабель» можно двумя путями, исследователи протестировали оба. В первом варианте Грейбер вручную вводил в систему от трех до шести основных симптомов по каждому случаю. В среднем это занимало меньше минуты. Верный диагноз вошел в список, выданный «Изабель» в 48 случаях из 50 (96 %). Во втором варианте в «Изабель» копировали отрывки из истории болезни (что было проще), но точность ответов резко снизилась: правильный ответ появился лишь в 37 из 50 случаев (74 %). Авторы отмечают, что такие результаты указывают на значительное усовершенствование диагностических систем со времен появления первого поколения медицинского программного обеспечения. Тем не менее с ними возникают те же проблемы. Поскольку «Изабель» и другие системы наподобие нее не могут быть полностью интегрированы с больничными программами, данные пациентов приходится вводить вручную. Это утомительно и отнимает много времени, хотя в случае с «Изабель» данные усилия были минимизированы. При обращении к системе врач может описывать симптомы пациента обычным повседневным языком. К тому же машина гораздо умнее, так что требует меньших объемов информации. Однако гораздо важнее то, как часто врачи решают обратиться к системе. Пока что доминирующая диагностическая ошибка в медицине – преждевременная остановка, когда врач прекращает поиски диагноза, остановившись на том, который объясняет большинство ключевых симптомов, и не задает себе важнейший вопрос: что еще это может быть? Если врач удовлетворен диагнозом, он не станет обращаться к цифровому мозгу, так что потенциальная польза от системы пропадет втуне. Итак, хотя новое поколение диагностических систем, подобных «Изабель», значительно совершеннее более ранних программ, используются они недостаточно широко. Даже доктор Бергсейджел, чей пример живо иллюстрирует ее возможности, говорит, что прибегает к ней лишь пару раз в месяц. – Системы, которые имеются у нас на сегодняшний день, неудобны в использовании, – говорит Джером Кэссирер. – Врачам по- прежнему приходится вводить в них массу данных… а у них нет на это времени. Да и в большинстве случаев система им не нужна. Большую часть повседневных вопросов врачи решают с помощью традиционного диагностического подхода, к которому давно привыкли. К тому же в наше время он стал для них гораздо проще благодаря наличию эхокардиографии, КТ и МРТ. Существует и еще одно важное препятствие на пути внедрения «Изабель» и ее конкурентов: цена. Для больниц стоимость использования «Изабель» рассчитывается исходя из количества коек и составляет в среднем около 80 000 долларов. Врач может использовать ее индивидуально, и годовой доступ будет стоить ему 750 долларов. Позволить себе такие расходы могут немногие больницы и врачи, и именно поэтому коммерческие диагностические системы проигрывают довольно неожиданному конкуренту, а именно поисковику Google. |