наше лечение будет соответствовать нашим потребностям, вплоть до генов. Это, безусловно, достойная цель; очевидно, что нет двух абсолютно одинаковых пациентов, даже если у них на первый взгляд идентичное заболевание верхних дыхательных путей. Лечение, которое помогает одному пациенту, может оказаться бесполезным для другого, либо потому, что его иммунная система реагирует по-другому, либо потому, что его инфекция является вирусной, а не бактериальной. Даже сейчас определить разницу крайне сложно, что приводит к миллионам бесполезных рецептов на антибиотики.

Многие специалисты в этой области считают, что новая эра наступит благодаря технологическому прогрессу, и они, скорее всего, правы; но в то же время технологии (пока что) в значительной степени являются ограничивающим фактором. Позвольте мне объяснить. С одной стороны, совершенствование технологий позволяет нам собирать гораздо больше данных о пациентах, чем когда-либо прежде, а сами пациенты могут лучше отслеживать свои собственные биомаркеры. Это хорошо. Еще лучше то, что искусственный интеллект и машинное обучение используются для того, чтобы попытаться переварить этот огромный массив данных и выработать более точные оценки риска, скажем, сердечно-сосудистых заболеваний, чем довольно простые калькуляторы, основанные на факторах риска, которые мы имеем сейчас. Другие указывают на возможности нанотехнологий, которые позволят врачам диагностировать и лечить заболевания с помощью микроскопических биологически активных частиц, вводимых в кровь. Но наноботы еще не появились, и, если не произойдет масштабных государственных или частных исследований, пройдет еще немало времени, прежде чем они станут реальностью.

Проблема в том, что наша идея персонализированной или прецизионной медицины по-прежнему находится далеко впереди технологий, необходимых для ее реализации. Это похоже на концепцию самоуправляемого автомобиля, о которой говорят почти столько же, сколько автомобили врезаются друг в друга, убивают и калечат людей. Очевидно, что максимально возможное исключение человеческого фактора из уравнения - это хорошо. Но наши технологии только сегодня догоняют то видение, которое мы вынашивали десятилетиями.

Если бы вы захотели создать "самоуправляемый" автомобиль в 1950-х годах, то лучшим вариантом было бы прикрепить к педали газа кирпич. Да, автомобиль мог бы самостоятельно двигаться вперед, но он не мог бы замедлиться, остановиться или повернуть, чтобы избежать препятствий. Очевидно, что это не идеальный вариант. Но значит ли это, что вся концепция самоуправляемого автомобиля не стоит внимания? Нет, это означает лишь то, что в то время у нас еще не было тех инструментов, которыми мы располагаем сейчас и которые позволяют автомобилям работать автономно и безопасно: компьютеры, датчики, искусственный интеллект, машинное обучение и так далее. Теперь эта некогда далекая мечта кажется нам вполне достижимой.

В медицине происходит примерно то же самое. Два десятилетия назад мы, образно говоря, все еще приклеивали кирпичи к педалям газа. Сегодня мы приближаемся к тому моменту, когда можно начать использовать соответствующие технологии, чтобы лучше понимать пациентов как уникальных личностей. Например, врачи традиционно полагаются на два теста для оценки метаболического здоровья своих пациентов: тест на быструю глюкозу, который обычно проводится раз в год, или тест HbA1c, о котором мы упоминали ранее, который дает нам оценку среднего уровня глюкозы в крови за последние 90 дней. Но эти тесты малопригодны, поскольку они статичны и ориентированы на прошлое. Поэтому многие мои пациенты носят устройства, которые отслеживают уровень глюкозы в крови в режиме реального времени, что позволяет мне говорить с ними о питании в конкретной, тонкой, основанной на обратной связи форме, которая была невозможна еще десять лет назад. Эта технология, известная как непрерывный мониторинг глюкозы (CGM), позволяет мне наблюдать за тем, как их индивидуальный метаболизм реагирует на определенный режим питания, и быстро вносить изменения в их рацион. Со временем у нас будет гораздо больше подобных датчиков, которые позволят нам гораздо быстрее и точнее подбирать терапию и вмешательство. Самоуправляемый автомобиль будет лучше следить за поворотами дороги и не попадет в кювет.

Но, на мой взгляд, "Медицина 3.0" - это не столько технология, сколько эволюция нашего мышления, изменение подхода к медицине. Я разбил это на четыре основных пункта.

Во-первых, "Медицина 3.0" уделяет гораздо больше внимания профилактике, чем лечению. Когда Ной построил ковчег? Задолго до того, как начался дождь. Медицина 2.0 пытается понять, как высушиться после дождя. Медицина 3.0 изучает метеорологию и пытается определить, нужно ли нам строить лучшую крышу или лодку.

Во-вторых, "Медицина 3.0" рассматривает пациента как уникальную личность. Медицина 2.0 рассматривает всех одинаково, подчиняясь результатам клинических испытаний, которые лежат в основе доказательной медицины. В этих испытаниях берутся разнородные исходные данные (люди, участвующие в исследовании или исследованиях) и получаются однородные результаты (средний результат по всем этим людям). Затем доказательная медицина настаивает на том, чтобы мы применили эти средние результаты к отдельным людям. Проблема в том, что ни один пациент не является строго средним. Медицина 3.0 использует результаты доказательной медицины и идет на шаг дальше, более глубоко изучая данные, чтобы определить, чем наш пациент похож или отличается от "среднего" субъекта исследования, и как его выводы могут быть или не быть применимы к ним. Считайте это "доказательной медициной".

Третий философский сдвиг связан с нашим отношением к риску. В "Медицине 3.0" наша отправная точка - честная оценка и принятие риска, включая риск ничего не делать.

Существует множество примеров того, как "Медицина 2.0" ошибается с рисками, но один из самых вопиющих связан с заместительной гормональной терапией (ЗГТ) для женщин в постменопаузе, которая долгое время была стандартной практикой, пока в 2002 году не были опубликованы результаты исследования Women's Health Initiative Study (WHI). В этом крупном клиническом исследовании, в котором приняли участие тысячи пожилых женщин, сравнивалось множество показателей здоровья у женщин, принимавших HRT, и у тех, кто ее не принимал. В исследовании сообщалось о 24-процентном относительном увеличении риска развития рака молочной железы у группы женщин, принимавших HRT, и заголовки газет по всему миру осудили HRT как опасную, вызывающую рак терапию. Внезапно, на основании этого единственного исследования, заместительная гормональная терапия стала практически табу.

Это 24-процентное увеличение риска звучало действительно пугающе. Но никого, похоже, не волновало, что абсолютное увеличение риска развития рака груди у женщин, участвовавших в исследовании, было мизерным. Примерно у пяти из каждой тысячи женщин в группе HRT развился рак груди, в то время как в контрольной группе, не получавшей гормонов, - у четырех из тысячи. Абсолютное увеличение риска составило всего 0,1 процентного пункта. Потенциально HRT была связана с одним дополнительным случаем рака молочной железы у каждой тысячи пациенток. Однако это крошечное увеличение абсолютного риска было сочтено перевешивающим любые преимущества, что означает, что женщины в