Хороший доктор. Как найти своего врача и выжить - читать онлайн книгу. Автор: Кеннет Бригам, Майкл Джонс cтр.№ 26

Основная идея байесовской статистики заключается в том, что на статистическую вероятность определенных событий оказывает влияние целый ряд факторов (в дополнение к предыдущему групповому опыту) и что вероятность меняется при поступлении новой информации. Существует учение, согласно которому такой способ интерпретации сведений, имеющих отношение к медицине, более точен и более полезен на практике, чем распространенный подход на основе частотности.

Не будем углубляться в математику, лучше приведем несколько примеров того, как это работает. Специалист по информатике, инженер и педагог Кевин Бун использует простую иллюстрацию — выбор вероятного победителя из двух на скачках ^[100]; лошадей он называет Быстроногий и Конина. В прошлом лошади соревновались с равными шансами 12 раз; Быстроногий выиграл 7 забегов. Кажется, чего проще — надо ставить на него. Но оказывается, что в четырех случаях шел дождь, и в такие дни трижды первым приходил к финишу Конина. Так что в ненастный день ставьте на Конину (не обращая внимания на имя несчастного животного), а в ясный — на Быстроногого. При учете дополнительных факторов прогнозируемый результат может отличаться от того, что предсказывают данные, полученные путем обобщений.

Но участие дополнительных факторов не всегда столь очевидно. Рассмотрим парадокс Монти Холла ^[101]. Вы участник телеконкурса «Давайте договоримся» (Let’s Make a Deal), и ведущий, мистер Холл, сообщает, что за двумя закрытыми дверьми находятся козы, а за третьей — вы должны угадать, за какой именно, — автомобиль. Допустим, вы выбираете дверь номер 1. Прежде чем вы дадите окончательный ответ, мистер Холл открывает дверь номер 2, показывает вам козу и дает возможность либо остаться при своем первоначальном решении, либо предпочесть дверь номер 3. Какой выбор даст вам больше шансов обнаружить автомобиль?

Вот ход рассуждений. Вероятность того, что ваш первый выбор двери номер 1 окажется правильным, 1 из 3, независимо от новой информации. Соответственно, вероятность, что первая догадка неверна, 2 из 3. Поскольку теперь остался только один шанс и ваше изначальное предположение, скорее всего, ошибочно, вам стоит поменять решение в пользу двери номер 3. Возможно, это требуется переварить, но дело в том, что новая информация может изменить вероятность исхода неожиданным образом.

Но при чем здесь, спросите вы, хороший врач, имеющий дело с онкологическим больным? Ему приходится начинать с данных по всей популяции, но затем он должен внимательно присмотреться к пациенту. Сколько больному лет? Страдает ли он другими заболеваниями? К какой расе или этнической группе относится, каков его социально-экономический статус, есть ли у него родные и друзья? Где он живет? Как добирается до клиники? Как относится к своему здоровью? Были ли в семье раковые заболевания, и если да, то как их лечили и с каким результатом? И, если это возможно выяснить, даже какова последовательность нуклеотидов в его ДНК? Иными словами, врач собирает о пациенте любую информацию, которая может предсказать, как подействует на него предлагаемое лечение. Затем, что касается рака — врач определяет тип злокачественных клеток, стадию заболевания (обнаружено на начальном этапе и пока локализовано, или уже распространилось на другие органы, или какой-то промежуточный этап), генотип опухоли. Все эти данные и любые другие сведения, которые характеризуют особенности личности пациента и указывают на специфику рака, принимаются во внимание при составлении первоначального плана лечения.

Байесовская вероятность также меняется, когда становится доступной новая информация; если скачки проводятся в дождливый день, нам надо стиснуть зубы и сделать ставку на Конину. Так что отзывчивость этого пациента на назначенные препараты, новые открытия о природе данного вида рака и другие изменения условий или обстоятельств могут изменить и прогноз лечения. Одно из десяти правил врачевания профессора Филлипа Петерсона из Университета Миннесоты гласит: «Если ваши назначения не оказывают действия, поищите другой вариант». Еще одно звучит так: «Если ваши назначения оказывают действие, продолжайте в том же духе» ^[102].

Доктор, способный мириться с неопределенностью, даже если он не очень осведомлен в теории и практике байесовской статистики, имеет байесовский стиль мышления. Поскольку предсказать результат сложно, вероятности неустойчивы, подвержены изменениям и зависят от меняющихся обстоятельств, необходимо, чтобы весь спектр возможностей оставался открытым на протяжении всего течения заболевания. Ответственный врач знает это и не упускает из виду никакие возможности. Кроме того, если под «доказательствами» понимать результаты клинических исследований, проанализированные на основе частотности, то опора в принятии решения исключительно на них может ограничить шансы получить лучший исход в каждом конкретном случае.

В XXI столетии невозможно избежать попыток перевести все проблемы на язык цифр. Есть распространенное мнение, что компьютеры, обладающие воистину пугающей силой, рано или поздно научатся справляться с большинством человеческих сложностей, и медицина не исключение. Правда, книга профессора Стэнфорда и Кембриджа Сэма Сэвиджа «Изъян средних чисел» обнажает наивность представлений о том, что единственное число волшебным образом переведет все важные решения из человеческого мозга в «Уотсон» или любой другой компьютерный алгоритм. Но если бы мы знали все числа и их влияние друг на друга, это стало бы возможным; тогда потребовалось бы только произвести математические расчеты. И учитывая, что современный рынок кишит устройствами для измерения любых показателей здоровья, не привязанными ни к лабораториям, ни к врачам, насколько вероятно, что даже субъективную часть постановки диагноза и выбора лечения, то есть искусство медицины, станет осуществлять машина, работающая в «облаке», висящем над тем местом, где вы живете, а потребность в профессионале из плоти и крови отпадет?

Масса людей (причем число их постоянно растет) дружно ратуют за то, чтобы повернуть здравоохранение в этом направлении. (Абигайль Цугер, врач, пишущая для The New York Times, задается вопросом, не практикуют ли такие люди медицину на другой планете ^[103].) Серьезная проблема подобного подхода заключается в том, что его сторонники стремятся к полной оцифровке здравоохранения, то есть намерены перевести каждый шаг процесса лечения в формулы, уравнения и в конечном счете свести все к числам.

Есть математические подходы к анализу того, как в результате сложного взаимодействия людей появляются решения; один из них — теория игр ^[104]. Имеются в виду не те игры, в которые играют дети. Теория игр — дело нешуточное. С ее помощью анализировали Карибский кризис, переговоры о прекращении Вьетнамской войны, Уотергейтский скандал и даже вероятность существования Бога. Что может быть серьезнее! Среди ученых, разрабатывающих эту область знания, несколько нобелевских лауреатов по экономике, а отдельные ее сторонники закамуфлировались под социологов, психологов, астрономов и эволюционных биологов. Возможно, благодаря теории игр процесс принятия медицинских решений и практика медицинских консультаций будут избавлены от сомнительного субъективизма и интуитивных порывов.