ЭКГ — один из самых распространенных диагностических тестов, выполняемых только в США чаще 50 млн раз в год. Электроды, прикрепленные к коже пациента, снимают электрические импульсы низкого напряжения, которые с каждым ударом сердца проходят по сердечной мышце и отражаются в виде волн на распечатке выходных данных ЭКГ. Этот метод основан на теории, согласно которой при инфаркте часть мышцы погибает, из-за чего электрические импульсы меняют курс, чтобы обойти мертвую ткань. В результате меняются и волны на распечатке. Иногда эти изменения очевидны, но чаще неявны, в медицинской терминологии — «неспецифичны».

Студентам-медикам освоение навыка чтения ЭКГ сначала кажется непреодолимо трудным. Обычно при ЭКГ используется 12 электродов, и все они выдают на распечатке линии разного вида. Студентов учат различать в этих узорах десяток или больше признаков, обозначенных буквами алфавита: например, опущение в начале сердечного сокращения (Q-волна), подъем на пике сердечного сокращения (R-волна), последующее снижение (S-волна) и округлая волна сразу после сокращения (Т-волна). Иногда небольшие изменения там и тут складываются в картину инфаркта, иногда нет. Когда я был студентом-медиком, то сначала научился расшифровывать ЭКГ как сложное вычисление. Мы с соучениками таскали в карманах белых лабораторных халатов ламинированные карточки с мудреными инструкциями: рассчитать частоту сердечных сокращений и ось направления тока, проверить наличие нарушений ритма, проверить, не поднимается ли сегмент ST больше чем на 1 мм в отведениях V1 и V4, или наблюдается слабое развитие R-волны (что свидетельствует об инфаркте определенного типа), и т. д.

С практикой овладение всей этой информацией упрощается. В диагностике кривая обучения играет не меньшую роль, чем сама методика. Опытный кардиолог иногда может диагностировать инфаркт с одного взгляда, как ребенок сразу замечает мать в дальнем конце комнаты, но по сути этот диагностический тест сохраняет некоторую степень неопределенности. Исследования показали, что от 2 до 8 % пациентов с инфарктом, поступающих в отделение неотложной помощи, получают неверный диагноз и четверть из них умирает или переносит полную остановку сердца. Даже если таких пациентов по ошибке не отправят домой, при неверной расшифровке ЭКГ можно опоздать с началом лечения, от которого зависит жизнь. Любое человеческое суждение, даже если этот человек эксперт, всегда не бесспорно. Таким образом, имеются все основания для того, чтобы попытаться научить компьютер читать ЭКГ. Если он окажется хотя бы немного результативнее человека, это может ежегодно спасать тысячи жизней.

Впервые предположение, что компьютеры могут справляться с диагностикой лучше людей, было высказано в 1990 г. в очень авторитетной статье Уильяма Бакста, на тот момент врача неотложной помощи Калифорнийского университета в Сан-Диего. Бакст описал «искусственную нейронную сеть»{1} — вид компьютерной архитектуры, — принимающую сложные лечебные решения. Такие экспертные системы обучаются на своем опыте во многом так же, как и люди, усваивая обратную связь от каждого удачного или неудачного случая для повышения точности предположений. В следующем исследовании Бакст рассказал, как компьютер играючи победил группу врачей при диагностике инфарктов у пациентов с болью в груди. Однако две трети врачей, участвовавших в его исследовании, были неопытными ординаторами, и, разумеется, следовало ожидать, что у них возникнут трудности с расшифровкой ЭКГ. Но сможет ли компьютер превзойти опытного специалиста?

На этот вопрос и попытались дать ответ в исследовании, проведенном в Швеции под руководством Ларса Эденбрандта, коллеги Олина по медицине и специалиста по искусственному интеллекту{2}. Эденбрандт провел пять лет, совершенствуя свою систему сначала в Шотландии, затем в Швеции. Он «скормил» компьютеру электрокардиограммы более чем 10 000 пациентов, сообщая ему, какие из них свидетельствуют об инфаркте, а какие нет, пока машина не научилась читать даже самые неоднозначные ЭКГ. Тогда он обратился к Олину, одному из ведущих кардиологов Швеции, обычно расшифровывающему до 10 000 ЭКГ в год. Эденбрандт отобрал 2240 ЭКГ из историй болезни, имеющихся в клинике, чтобы протестировать и программу, и врача, причем ровно половина из них (1120) соответствовала подтвердившимся случаям инфаркта. Без лишней шумихи результаты были опубликованы осенью 1997 г. Олин правильно распознал 620 инфарктов, компьютер — 738. Машина оказалась эффективнее человека на 20 %.

В западной медицине господствует единственный императив — погоня за механистическим совершенством медицинского обслуживания. С первых дней обучения тебе ясно дают понять, что ошибки неприемлемы. Можешь потратить время на налаживание контакта с пациентом — прекрасно, но главное требование — досконально изучить каждый рентгеновский снимок и идеально выверить каждую дозу лекарства. Нельзя забыть ни об одной аллергии или других предшествующих медицинских проблемах, упустить из виду ни одного диагноза. В операционной нельзя потратить зря ни единого движения, ни минуты времени, ни капли крови.

Путь к подобному роду совершенства — это рутинизация и повторение: выживаемость после сердечной, сосудистой и любой другой операции находится в прямой зависимости от того, сколько раз ее проделал хирург. 25 лет назад хирург общей практики выполнял гистерэктомии, удалял злокачественные опухоли легких и шунтировал закупоренные легочные артерии. Сегодня имеются специалисты по каждому заболеванию, многократно выполняющие один и тот же узкий набор процедур. Когда я нахожусь в операционной, то наивысшее признание, которого могу удостоиться от товарищей-хирургов — это слова: «Ты прямо машина, Гаванде». Выбор слова «машина» не случаен: люди в некоторых обстоятельствах действительно могут действовать, как машины.

Рассмотрим относительно простую операцию, герниопластику, которую я освоил на первом году ординатуры в хирургии. Грыжа — это ослабление брюшной стенки, обычно в паху, через которое выпирает содержимое брюшной полости. В большинстве больниц на устранение дефекта — вправление выпячивания и восстановление целостности брюшной стенки — уходит около 90 минут, а стоимость операции может достигать $4000. В 10−15 % случаев операция оказывается неудачной, и грыжа образуется вновь. Однако к небольшому медицинскому центру под Торонто, клинике Шоулдайса (Shouldice Hospital), данная статистика не применима{3}. В этой клинике пластика грыжи длится от 30 до 45 минут, а уровень рецидивов потрясающе низок — всего 1 %. Обходится операция примерно вполовину ее стоимости в остальных медицинских центрах. Пожалуй, в мире нет лучше места для хирургического лечения грыжи.

В чем секрет успеха этой клиники? Прежде всего, в том, что десятки хирургов клиники Шоулдайса выполняют герниопластику, и ничего больше. Каждый оперирует от 600 до 800 грыж в год — больше, чем хирург общей практики за всю жизнь. В данной узкой области персонал клиники лучше обучен и более опытен, чем любой другой, но можно сформулировать иначе: многочисленные повторения меняют способ мышления этих врачей. Как объясняет Лусиан Лип, гарвардский хирург-педиатр, который провел исследование врачебных ошибок: «Отличительной чертой экспертов является то, что они во все большей степени переводят решение проблем в автоматический режим». С повторением мыслительная деятельность в значительной мере становится автоматической и не требует усилий, как, например, когда вы ведете машину по дороге на работу. Новые ситуации обычно требуют осознанного мышления и «оперативных» решений, которые медленнее принимаются, труднее реализуются и чаще бывают ошибочными. Хирург, от которого в большинстве ситуаций требуются решения на уровне автоматических реакций, имеет существенное преимущество. Если шведское исследование на материале ЭКГ свидетельствует, что в некоторых сферах машинам следует заменить врачей, то пример клиники Шоулдайса заставляет предположить, что врачей нужно учить действовать в большей степени, как машины.