Рис. 1.4. Четыре промышленные революции. Источник: с изменениями из: F. Murray, “CEOs: The Revolution is Coming,” Fortune (2016): http://fortune. com/2016/03/08/davos-new-industrial-revolution.

Эта книга описывает следующую после оцифровки и демократизации фазу – и имеет очень далекоидущие цели. Возможно, на вас производит определенное впечатление мой интерес к новым технологиям, однако на самом деле я всегда мечтал и мечтаю о возрождении истинно гуманистического элемента медицинской практики. С глубоким обучением мы получим некий остов, каркас, что позволит нам питать корни медицины, – это будут узы, связывающие человека с человеком. Несмотря на то, что мы пока полностью не добились ни оцифровки, ни демократизации медицины, все же и то и другое медленно, но неуклонно завоевывает позиции, и я верю, что нам удастся не только завершить этот процесс, но и привнести в самое сердце медицины искусственный интеллект. Кульминацией этого процесса и станет то, что я называю «истинная медицина».

Истинная медицина требует трех «глубоких» составляющих (см. рис. 1.5).

Первая составляющая – это подробное медицинское описание каждого индивида (оцифровка медико-биологических данных о человеке) с учетом всех существенно важных данных. Сюда можно отнести все аспекты нашего медицинского, социального, поведенческого и семейного анамнеза, а также чисто биологические признаки и свойства: анатомические, физиологические и экологические. Наша биология многослойна – это геном, закодированный в ДНК, наша РНК, белки, метаболиты, иммуном, микробиом, эпигеном и многое другое. В научном биомедицинском сообществе для обозначения всей совокупности этих составляющих используют термин «глубокое фенотипирование»; мы видели такой подход в примере с эпилептическим статусом у новорожденного ребенка. Глубокое фенотипирование одновременно всепроникающе, так как охватывает множество разнотипных данных, какие только можно себе представить, и всеобъемлюще, поскольку мы стремимся покрыть им как можно большую часть человеческой жизни, потому что многие исчисляемые характеристики биологических свойств изменяются с возрастом. Несколько лет назад я написал обзор, в котором утверждал, что нам нужны медицинские данные, которые покрывали бы всю длительность жизни – от зиготы до могилы[8]. Мой бывший наставник сказал тогда, что лучше было бы выбрать промежуток «от любовного аха до смертного праха». Но, думаю, вы ухватили главную идею.

Рис. 1.5. Три главных составляющих модели истинной медицины. Источник (левый рисунок): с изменениями из: E. Topol, “Individualized Medicine from Prewomb to Tomb,” Cell (2014): 157 (1), 241–253.

Второй составляющей является глубокое обучение, которое будет играть большую роль в медицине будущего. Оно будет включать в себя не только распознавание паттернов и машинное обучение (которое врачи станут использовать в диагностике), но и множество различных приложений, например виртуальное медицинское обучение пациентов, способное помочь и в профилактике, и в лечении заболеваний. Глубокое обучение наверняка сыграет важную роль и в условиях госпиталя, где можно будет использовать машинное зрение для обеспечения большей безопасности пациента и улучшения качества ухода. А это в конечном счете может гарантировать и полноценный мониторинг состояния больных на дому, что позволит сэкономить на больничных помещениях и оборудовании. Несмотря на то, что результаты глубокого обучения уже принесли определенную пользу медицине, особенно в последние годы, мы пока в самой начальной стадии. Почти 50 лет назад Уильям Шварц опубликовал в New England Journal of Medicine статью, озаглавленную «Медицина и компьютер»[9]. В ней он рассуждал о том, что в будущем компьютеры и врачи будут «часто вступать в диалог, компьютер станет следить за анамнезом, клиническими, лабораторными и прочими данными, обращая внимание врача на патологические изменения и подсказывая варианты возможных диагнозов, а также эффективного и безопасного лечения». Чем мы можем дополнить это предвидение теперь, 50 лет спустя? Как ни удивительно – очень немногим. Есть, конечно, разрозненные примеры, как поиск в Google помогал поставить сложные диагнозы, но нельзя же, в самом деле, считать поиск описания простых симптомов способом точной диагностики – это чаще всего порождает не знание диагноза, а тревожность и, так сказать, киберипохондрию.

Можно фантазировать, что искусственный интеллект избавит медицину от таких бед, как неточная диагностика и трата времени на побочную работу – заполнение страховых счетов и кодирование заболеваний, – но пока это только мечты. Предпринимателям, работающим с клиницистами, специалистам по вычислительной технике и ученым, работающим в других дисциплинах (в поведенческих науках и биоэтике), предоставляется широчайшая возможность помочь интеграции искусственного интеллекта в здравоохранение.

Третья (и наиболее важная) составляющая – это глубокая эмпатия и связь между пациентами и клиницистами. В течение более 40 лет – с момента поступления на медицинский факультет – я наблюдаю неуклонную деградацию гуманистической стороны медицины, что подтверждается данными табл. 1.2. За это время здравоохранение стало не просто крупным, но (к 2017 г.) крупнейшим бизнесом. Теперь система здравоохранения – это самый крупный в США работодатель, обогнавший по числу созданных рабочих мест сети розничной торговли. По приведенным данным видно, что расходы на здравоохранение резко взлетели. Но даже при безудержном росте занятости в этом секторе и при росте расходов на одного пациента резко сократилось время, которое врач может посвятить одному больному, – как на амбулаторном приеме, так и в больницах. Врачи очень сильно загружены. При невероятно высокой стоимости суточного пребывания на больничной койке (около $5 тыс.), контакт с врачом может продолжаться всего несколько минут, за что взимается отдельная плата. Поглощенные непосредственным общением с пациентами и их лечением, врачи пассивно взирали на кардинальные изменения в отрасли, касающиеся ведения электронной медицинской документации, «управляемого медицинского обеспечения», медицинского менеджмента и введения RVU – условных единиц величины (каждой из перечня услуг врача присвоена определенная сумма RVU). В наши дни как никогда высок процент врачей и медицинских сестер, которые страдают от профессионального выгорания и депрессии, вызванных неспособностью оказывать пациентам реальную помощь, а ведь именно это было их основной мотивацией, когда они посвятили себя медицине.

Таблица 1.2

Некоторые показатели здравоохранительной деятельности в США, которые изменились за последние 40 с небольшим лет

Главный недостаток современного здравоохранения – это отсутствие заботы о пациенте как таковой. То есть мы, врачи, в недостаточной мере заботимся о своих пациентах. Сами пациенты тоже чувствуют, что до них никому нет дела. И Фрэнсис Пибоди был прав, говоря о том, что именно забота о пациенте способствует успеху лечения[10]. Величайшая возможность искусственного интеллекта – это не сокращение числа диагностических и лечебных ошибок, не снижение нагрузки и даже не излечение рака, а восстановление драгоценной, освященной веками глубокой – гуманистической – связи между врачом и больным. У нас не только будет больше времени на полноценное общение, что позволит врачу проявить подлинное сочувствие и сострадание, – мы сможем переосмыслить практику профессионального отбора и подготовки врачей. Мы десятилетиями дорожили нашими медицинскими светилами, высоко оценивая их знания и авторитет, но внедрение искусственного интеллекта улучшит качество диагностики и объем знаний, доступный всем лечащим врачам. В конечном счете врачи признают искусственный интеллект и станут относиться к алгоритмам как к профессиональному инструменту. Такое выравнивание ландшафта медицинских знаний в конце концов приведет к новым высотам: мы сможем отбирать для врачебной карьеры людей, обладающих наиболее развитым эмоциональным интеллектом. Мой друг и коллега Абрахам Вергезе, которого я считаю одним из величайших гуманистов в медицине, подчеркнул важность такого подхода в предисловии к этой книге, которую, как я надеюсь, вы прочтете внимательно. Вот что предлагает истинная медицина.