Неизбежно появятся и другие вопросы, на которые нужно будет найти ответы, чтобы понять, чего вы хотите от собственного организма. Вам нужно будет определить, какими будут показатели, когда организм достигнет оптимального состояния. Например, у бодибилдера будет один набор показателей, у концертирующего пианиста – другой. Начальник, чье давление каждый вечер в одно и то же время повышается, сосредоточится на контроле над этим показателем, а страдающий бессонницей будет добиваться достижения хорошего сна в девять ночей из десяти. Итак, отличаться друг от друга станут не только значения показателей, но и их приоритеты. Однако, несмотря на эти отклонения, появится важная общая особенность: коллективный дух взаимообмена, который будет жизненно важен для успешности нового подхода к здоровью.

Меня всегда радуют истории, подтверждающие то, что я и так знал. В конце 2008 года произошло примечательное событие: поисковая машина предсказала эпидемию гриппа на три недели раньше, чем Центр по контролю заболеваний. Но это меня не удивило: я знал, что когда-нибудь машины заменят старомодные методы отслеживания заболеваний. Но я был удивлен тем, что случилось после этого, и тем, как оно изменило аспекты медицины, далекие от здравоохранения.

Каждую неделю миллионы людей по всему миру ищут в Интернете информацию о здоровье. Как и следует ожидать, запросы, связанные с гриппом, по большей части появляются зимой, связанные с аллергией – весной, а с солнечными ожогами – летом. Узнать это можно, изучив статистику поиска Гугла. Кроме того, можно сравнить запросы по странам, категориям, времени и свойствам. Например, где люди ищут слова «мерло» или «каберне». Можно сузить поиск по географическому признаку и узнать, например, частоту запроса слова «футбол» в Бразилии. Этот компьютерный инструмент помогает продавцам найти покупателей, выявить потребность в продукте или услуге и отслеживать общие тенденции. Но могут ли тенденции в поисковых запросах послужить основой достоверной модели явлений в реальности?

На этот вопрос несколько лет назад пытался получить ответ Ларри Бриллиант, ведущий эпидемиолог и один из руководителей успешной программы ВОЗ по уничтожению оспы. Ларри, в то время – директор филантропического направления Гугла, google.org, совместно со своими любопытными коллегами решил провести небольшой эксперимент. По всему земному шару искали места, где люди вбивали в поиск слова «жар», «озноб» и «грипп» с необычной частотой. Бриллиант действительно обнаружил устойчивую связь между тем, сколько людей искали информацию, связанную с гриппом, и у скольких действительно были симптомы гриппа. Конечно, не каждый, кто ищет слово «грипп», болен, но когда все поисковые запросы оказываются собраны вместе (эта технология называется «агрегатирование поисковых данных»), оказывается видна зависимость. Группа Бриллианта сравнила данные запросов с данными обычных наблюдений за гриппом, в частности используемых в ЦКЗ, и обнаружила, что ряд поисковых запросов становится более популярным во время эпидемии гриппа, причем по всему миру. Подсчитав частотность таких запросов, Бриллиант и его сотрудники смогли оценить, в каких странах и регионах распространен грипп. Так появился сервис Google Flu Trends, а результаты эксперимента были опубликованы в журнале «Nature». (Вы можете скачать еженедельные оценки активности гриппа по всему миру с Google Flu Trends по адресу http://www.google.org/flutrends.)

Прежде чем вы обеспокоитесь защитой персональных данных, стоит отметить, что Google Flu Trends невозможно использовать для идентификации пользователей, так как он оперирует анонимными агрегатированными данными о частоте конкретных поисковых запросов в течение недели. Сервис использует миллионы поисковых запросов, вводимых в Гугл, а зависимости, вытекающие из полученных данных, имеют смысл только благодаря большому количеству пользователей Гугла.

Представьте себе мощь этой технологии. Сезонные эпидемии гриппа – серьезная проблема для здравоохранения, так как грипп ежегодно становится причиной десятков миллионов случаев респираторных заболеваний и от 250 до 500 тысяч смертей по всему миру. В дополнение к сезонной эпидемии может появиться новый штамм вируса гриппа, к которому еще не выработался иммунитет, передающийся от человека к человеку, что может привести к пандемии с миллионами смертей. Страх перед «свиным гриппом» в 2009 году покажется мелочью по сравнению с реальной эпидемией, которая из-за неподготовленной иммунной системы быстро распространится по миру и убьет на своем пути миллионы (как это было, например, в пандемию гриппа в 1918 года, когда, по разным оценкам, умерло от 50 до 100 миллионов человек).

Раннее выявление заболевания, если за ним следует быстрая реакция, может уменьшить воздействие как сезонного, так и пандемического гриппа. Очевидно, что одним из методов раннего выявления гриппа является отслеживание поисковых запросов, связанных со здоровьем, – что и сделал Google.org, к которому, к счастью, имеют доступ миллионы человек в реальном времени. Зачем тратить время на оценки на основе обобщенных поисковых запросов? Традиционная система отслеживания гриппа сохраняет свое значение, но большинство организаций в основном уделяет внимание отдельным странам или регионам и обновляет данные раз в неделю или реже. Способность Google Flu Trends отслеживать тенденции почти в реальном времени делает его крайне мощным инструментом. Рекомендую посмотреть видео на сайте, показывающее скорость, с которой Гугл предсказал эпидемию гриппа в Среднеатлантическом регионе США зимой 2008 года. Данные Центра по контролю заболеваний появились на несколько недель позже Гугла. Недели, требующиеся, чтобы выявить вспышку гриппа, для тех, кто не знал о надвигающейся катастрофе, могут означать разницу между жизнью и смертью.

Описанное явление имеет еще одну положительную сторону: такие технологии, как у Гугла, способные систематизировать массив данных с известными выходами, могут и должны быть использованы в медицине. Надеюсь, с помощью новых приложений, которые сделают геномику и протеомику пригодными для активного изучения, станет возможным такое накопление данных, которые мы сможем затем использовать в изучении индивидуальных систем. Да, в этом случае к данным вашей «системы» будет иметь доступ кто угодно – их сможет использовать любой житель Земли. Прежде чем вы ввяжетесь в спор о персональных данных и попытаетесь закидать меня тухлыми помидорами, позвольте объясниться. Речь не о том, чтобы открыть всему миру ваше имя и диагнозы, а о том, чтобы сделать накопленные данные о здоровье доступными ученым, которые смогут их изучать и делать открытия. Если выписать чек или оплатить счет в Интернете с помощью кредитной карты для меня не проблема, так почему стоит бояться отправить в Гугл данные о моем уровне холестерина? Это тоже не проблема. Если это поможет лучше понимать, как контролировать уровень холестерина и добиваться поставленных целей в области здоровья, то почему бы и нет? Я бы с удовольствием предоставил мои анонимизированные геномные и протеомные данные тому, кто сможет изучить эту информацию и рассказать мне то, чего я еще не знаю. С медициной связана значимая доля интернет-трафика. Но данные не структурированы удобным для работы образом. Мы ежедневно генерируем огромный объем данных, но ничего не делаем для того, чтобы получить от них какую-нибудь пользу, и, возможно, спасти жизни.