Вскоре поступил 65-летний пациент почти в таком же состоянии, с теми же результатами анализов. Я сделал сканирование брюшной полости, но результаты были неоднозначными. У этого пациента тоже не наблюдалась картина аппендицита, мне просто показалось, что у него аппендицит. На операции, однако, выяснилось, что аппендикс в норме. У него оказался дивертикулит, инфекция толстой кишки, которая обычно лечится без операции.

Более ли второй случай типичен, чем первый? Часто ли интуиция уводит меня в сторону? Радикальный вывод из шведского исследования заключается в том, что индивидуализированный интуитивный подход, лежащий в основе современной медицины, порочен — он порождает больше ошибок, чем предупреждает. Исследования вне сферы медицины надежно подтверждают этот вывод. За последние четыре десятилетия когнитивные психологи многократно продемонстрировали, что слепой алгоритмический подход обычно дает лучшие результаты при прогнозировании и диагностике, чем человеческое суждение. Психолог Пол Мил в своем классическом труде 1954 г. «Сравнение клинического и статического прогнозирования»{4} описал исследование среди условно-досрочно освобожденных заключенных штата Иллинойс, в котором сравнивались прогнозы тюремных психиатров о риске нарушения условий освобождения с оценками, сделанными по простейшей формуле, учитывавшей такие факторы, как возраст, число предшествующих правонарушений и характер преступления. Несмотря на приближенность формулы, она давала гораздо более точные прогнозы, чем психиатры. В последующих статьях Мил и социологи Дэвид Фауст и Робин Доус проанализировали больше сотни исследований, в которых сравнивались компьютерные расчеты или статистические формулы с человеческими суждениями при оценке чего угодно — от вероятности банкротства компании до ожидаемой продолжительности жизни пациентов с болезнями печени{5}. Практически во всех случаях статистический подход демонстрировал такие же или лучшие результаты, чем человеческий прогноз. Казалось бы, человек и компьютер сообща могут принять наилучшее решение, но исследователи указывают на бессмысленность этой идеи. Если мнения совпадают, не о чем и говорить. Если расходятся, то, судя по результатам экспериментов, лучше согласиться с компьютером.

Что обеспечивает превосходство грамотно построенного компьютерного алгоритма? Во-первых, замечает Доус, люди непоследовательны: на нас легко влияют установка, порядок демонстрации объектов, недавний опыт, отвлекающие воздействия и способ подачи информации. Во-вторых, люди плохо учитывают множественные факторы. Мы склонны переоценивать одни переменные и безосновательно игнорировать другие. Хорошая компьютерная программа последовательно и автоматически взвешивает каждый фактор и приписывает ему соответствующее значение. В конце концов, спрашивает Мил, когда мы идем в магазин, разве соглашаемся, чтобы кассир окинул взглядом наши покупки и сказал: «Ну, мне кажется, это потянет на семнадцать долларов»? При длительном обучении кассир, пожалуй, сможет давать весьма верные прикидки, но мы сходимся на том, что компьютер складывает цены товаров более последовательно и точно. В шведском исследовании, как оказалось, Олин редко делал очевидные ошибки, но многие ЭКГ находятся в области неопределенности: одни признаки соответствуют здоровому сердцу, другие указывают на инфаркт. Врачу трудно оценить, в какую сторону склоняется массив информации, и на его суждение сильно влияют внешние факторы, например последняя ЭКГ, которую он видел.

Почти наверняка врачи доверят компьютерам хотя бы некоторые диагностические решения. Уже сейчас сеть Papnet массово применяется при анализе оцифрованных мазков Папаниколау — микроскопических соскобов с шейки матки — для обнаружения раковых или предраковых изменений. Традиционно это делал патолог. Ученые провели более 1000 исследований использования нейронных сетей практически в каждой области медицины. Были разработаны сети для диагностики аппендицита, деменции, неотложных психиатрических состояний и заболеваний, передающихся половым путем. Другие могут предсказать успех лечения рака, пересадки органов и замены сердечных клапанов. Разработаны системы чтения рентгеновских снимков грудной клетки, маммограмм и результатов радиологических исследований сердца.

В лечении заболеваний часть медработников уже усваивают уроки клиники Шоулдайса, доказывающие преимущество специализированного, автоматизированного медицинского обслуживания. Реджина Херцлингер, профессор Гарвардской школы бизнеса, введшая в употребление термин «специализированная фабрика в сфере здравоохранения» в своей книге «Рыночно ориентированное медицинское обслуживание»{6}, обращает внимание на другие примеры, в том числе Техасский институт сердца в области кардиохирургии и центр трансплантации костного мозга Университета Дьюка. Пациентки с раком груди получают наилучшие результаты лечения в специализированных онкологических центрах, где с ними работают хирург-онколог, врач-онколог, радиолог, пластический хирург, социальный работник, врач-диетолог и другие специалисты, ежедневно наблюдающие случаи рака груди. Практически в любой больнице сегодня имеются протоколы и алгоритмы лечения, по крайней мере, некоторых распространенных состояний, таких как астма или внезапный инсульт. Новые искусственные нейронные сети всего лишь переносят этот опыт в сферу диагностики.

Тем не менее сопротивление механистическому подходу в медицине никуда не денется. Отчасти, вероятно, из-за недальновидности: врачи просто противятся изменению привычного порядка. В какой-то мере, однако, это объясняется вполне обоснованным беспокойством, что, несмотря на всю техническую изощренность, машина лишает медицину некоего жизненно важного начала. Современному медобслуживанию и без того не хватает человечности, его технократический дух приводит к отчуждению людей, которым оно должно служить. Пациенты слишком часто чувствуют себя просто номерами в списке{7}.

Однако сострадание и технология вовсе не взаимоисключающие понятия; они могут дополнять и усиливать друг друга. Машина, как ни странно, может стать лучшим другом врача. Попросту говоря, ничто не может так испортить отношения между пациентом и врачом, как ошибки последнего, но, поскольку ошибки неустранимы — даже машины не совершенны, — доверие лишь возрастет, когда количество ошибок уменьшится. Более того, беря на себя все больше технической работы, компьютерные системы позволят врачу уделять время тем сторонам медицинской помощи, которые играли важнейшую роль задолго до прихода технологии, например беседе с пациентом. Предмет медицины — жизнь и смерть человека, и мы всегда нуждались во врачах, чтобы понять, что и почему с нами происходит, что возможно и что невозможно. Во все более тесно взаимосвязанной сети экспертов и экспертных систем на врача ложится еще бóльшая обязанность как на компетентного специалиста, направляющего лечение, которому можно довериться. Пусть машины принимают решения, но врачи нужны нам по-прежнему, чтобы нас лечить.

С точки зрения общественности — и, безусловно, адвокатов и СМИ — медицинская ошибка, по определению, — это вина лишь плохих врачей. В медицине, когда что-то идет не так, это обычно сложно заметить и, соответственно, верно истолковать. Действительно, ошибки бывают. Мы склонны считать, что они случайны, но это что угодно, только не случайность.