Тяжелый случай. Записки хирурга - [16]

Хотя в медицинских кругах начали признавать, что такая автоматизация, как в клинике Шоулдайса, способна улучшать результаты лечения, многие врачи до сих пор не вполне в этом убеждены. Особые сомнения вызывает применение этого принципа в сфере медицинской диагностики. Большинство врачей верят, что постановку диагноза невозможно свести к комплексу обобщений — как некоторые говорят, к «поваренной книге», — необходимо учитывать специфические особенности каждого пациента.

Звучит разумно, не так ли? Когда я работаю хирургом-консультантом в отделении неотложной помощи, меня часто просят определить, есть ли у пациента с болью в животе аппендицит. Я внимательно выслушиваю его рассказ и рассматриваю множество факторов: мои ощущения от ощупывания живота, локализацию и характер боли, температуру и аппетит пациента, результаты анализов. Но я не пытаюсь свести все это в единую формулу и рассчитать результат. Я использую свою клиническую оценку — свою интуицию, чтобы принять решение, оперировать ли его, оставить в больнице для наблюдения или отправить домой. Все мы слышали об отдельных случаях, опровергающих статистику, — о закоренелых преступниках, вставших на праведный путь, о больных раком в терминальной стадии, чудесным образом излечившихся. В психологии это явление иногда называется проблемой сломанной ноги. Статистическая формула может с огромным успехом предсказать, пойдет ли человек на следующей неделе в кино, но некто, знающий, что этот человек лежит в постели со сломанной ногой, сделает лучший прогноз, чем формула. Никакая формула не способна учесть бесконечный спектр исключительных событий. Поэтому врачи при постановке диагноза предпочитают доверять своим отточенным инстинктам.

Однажды во время моего дежурства в выходные я осматривал 39-летнюю женщину с болью в правой нижней части брюшной полости, не соответствующей картине аппендицита. Она сказала, что нормально себя чувствует, у нее не было ни жара, ни тошноты. Она была голодна и явно не подскочила от боли, когда я надавливал ей на живот. Результаты анализов были по большей части неопределенными. Тем не менее я посоветовал лечащему хирургу аппендэктомию. У нее был высокий уровень белых кровяных телец, что указывало на инфекцию, более того, она просто показалась мне больной. У больных безошибочно узнаваемый вид, который ты начинаешь замечать после некоторого времени в ординатуре. Не всегда точно знаешь, в чем тут дело, но уверен, что в состоянии больного есть что-то тревожащее. Лечащий врач согласился с моим диагнозом, сделал операцию и обнаружил аппендицит.

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.