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.
* * *
Для того чтобы дать представление о концептуальной сущности истинной медицины, я начну с описания современной медицинской практики и постараюсь объяснить, почему мы отчаянно нуждаемся в новых решениях таких проблем, как неверные диагнозы, врачебные ошибки, неблагоприятный исход лечения и неконтролируемый рост стоимости медицинских услуг. Отчасти эти проблемы обусловлены современными методами медицинской диагностики. Чтобы понять, чем искусственный интеллект может быть полезен и чем опасен, мы рассмотрим примеры успешного применения ИИ в разных сферах – от игр до беспилотных автомобилей. Не менее, а возможно, и более важно рассмотреть отрицательные стороны возможного внедрения ИИ: субъективные искажения при интерпретации, возможность усиления социального неравенства, саму структуру ИИ (по сути, это «черный ящик»), а также возможные нарушения врачебной тайны и разглашение конфиденциальных сведений. Передача персональных данных десятков миллионов профилей Facebook в Cambridge Analytica – компанию, которая использовала искусственный интеллект для психологического таргетирования, – наглядно показала, какие неприятные последствия может вызвать применение искусственного интеллекта в контексте здравоохранения.
Только после решения всех этих проблем мы будем готовы к переходу к новой медицине, в инструментарий которой будет интегрирован искусственный интеллект. Мы оценим, как машинное распознавание паттернов повлияет на работу рентгенологов, патологоанатомов и дерматологов – то есть врачей-«паттернистов». Но искусственный интеллект проникнет во все сферы медицины, даже в те, где заняты врачи и хирурги, не занимающиеся распознаванием паттернов. Одна из сфер, особенно остро нуждающихся в изменениях, – это психиатрия, где наблюдается разительное несоответствие между количеством пациентов, страдающих, например, депрессией, и ограниченным количеством специалистов, которые могут оказать им квалифицированную помощь или предупредить развитие болезни. Искусственный интеллект, вполне возможно, сможет сыграть критически важную роль в дальнейшем развитии психиатрии и улучшении качества психиатрической помощи.
Но искусственный интеллект, и в частности глубокое обучение, повлияет не только на практическую медицину. Косвенным образом ИИ преобразит и биомедицинские науки в целом. Например, облегчит разработку новых лекарств. Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности. В основе этих усилий – стремление позаботиться о пациенте, но стремительное развитие фундаментальной науки и методов разработки новых лекарств тоже окажет огромное влияние на медицину.
Искусственный интеллект может внести революционные изменения и в другие аспекты нашей жизни, которые так или иначе обусловлены отношением к здоровью. Один из таких аспектов касается нашего питания. Неожиданное, но уже применяемое на практике достижение машинного обучения – это создание потенциальной научной основы для персонализированного здорового питания. Это поистине удивительное достижение – знать, какие виды пищи наилучшим образом подходят каждому конкретному индивидууму.
Сейчас мы можем предсказать, какие виды пищи могут вызвать резкий подъем уровня глюкозы в крови у здорового человека, не страдающего сахарным диабетом. Благотворное действие персонализированного питания способно далеко превзойти эффект традиционных диетических рекомендаций – классических «пирамид питания» или, например, модных в свое время диет (диета Аткинса или «диета Южного пляжа»), не имеющих под собой твердой доказательной базы. Применяя искусственный интеллект, мы сможем проанализировать огромные массивы данных и предсказать будущие направления развития «умной» диетологии. Многие из этих бытовых новшеств пойдут рука об руку с виртуальным медицинским помощником. Скорее всего, это будет голосовой ассистент, как Siri, Alexa или Google Home: едва ли все сведется к иконкам на экране. Мне кажется, что лучший способ – это создание некоего виртуального аватара или даже голограммы (но если кому-то удобнее, то можно получать информацию и в виде обычного текста или электронных писем). Виртуальный медицинский ассистент – это квинтэссенция глубокого машинного обучения всем индивидуальным данным, тщательно собранным, непрерывно совершенствуемым и объединенным со всем массивом биомедицинских знаний; при этом такой ассистент способен и давать обратную связь, и обучать пользователя. Такие системы поначалу будут ориентированы на специфические заболевания – например, на сахарный диабет или артериальную гипертонию, – но со временем они начнут представлять собой обширные платформы для заботы о здоровье, которые помогут предотвращать болезни или лучше их лечить.
Все эти потенциальные преимущества могут быть сведены на нет злоупотреблением персональными данными. Эти злоупотребления не ограничиваются преступлениями, которые и сейчас совершаются слишком часто, – скажем, киберворовство, вымогательство (преступники шантажируют пациентов больниц их личной информацией), взлом баз данных, – но и включают в себя продажу и безнравственное крупномасштабное использование конфиденциальных персональных данных. Новое явление, тревожное и совершенно неприемлемое: страховые компании или работодатели смогут использовать все ваши данные – и все результаты глубокого обучения – для принятия жизненно важных для вас решений относительно размера медицинской страховки, премий и сохранения за вами рабочего места. Чтобы избежать подобных ужасных сценариев, потребуются разумные меры, которые, конечно, будут стоить больших усилий.