Представляя себе работу будущего, мы надеемся, что исчезновение одних видов деятельности будет компенсировано появлением новых. Однако книга Мартина Форда «Роботы наступают», которая вышла на днях в издательстве «Альпина нон-фикшн», скорее предупреждает, чем обнадеживает. Вытесняя человека не только из производства, но и таких профессий, как журналистика, юриспруденция и программирование, машины не избавляют его от роста затрат, например, на медицину и образование, менее затронутых информационными технологиями. С другой стороны, в медицине необходимость в роботах назрела уже давно. «Лента.ру» публикует фрагмент книги.
В мае 2012 года в клинику Марбургского университета в Германии поступил мужчина 55 лет. У пациента отмечались жар, воспаление пищевода, низкий уровень гормона щитовидной железы и ухудшение зрения. До того он уже побывал у нескольких врачей, которых его состояние привело в полное замешательство. К моменту госпитализации в клинику в Марбурге он почти ослеп, а также у него были все признаки сердечной недостаточности. За несколько месяцев до того на другом континенте весьма похожая медицинская загадка привела к операции по пересадке сердца женщине 59 лет в Медицинском центре Университета Колорадо в Денвере.
Как оказалось, у обеих этих загадок была одна и та же разгадка: отравление кобальтом. Оба пациента ранее перенесли операцию по протезированию тазобедренного сустава с использованием металлического протеза. По мере изнашивания металлические имплантаты выделяли частицы кобальта, оказывая продолжительный токсический эффект на организм пациентов. По удивительному совпадению, описывающие эти два случая статьи были опубликованы независимо друг от друга в двух ведущих медицинских журналах в один и тот же день в феврале 2014 года. В статье немецких врачей содержалась одна поразительная деталь: в отличие от американских коллег, которые решили прибегнуть к хирургической операции, немецким специалистам удалось разрешить загадку благодаря тому, что один из них вспомнил сериал «Доктор Хаус», показанный в феврале 2011 года. В одной из серий главный герой доктор Грегори Хаус столкнулся с аналогичной проблемой и поставил нетривиальный диагноз: отравление кобальтом в результате протезирования тазобедренного сустава.
Тот факт, что две группы врачей могут с большим трудом поставить один и тот же диагноз — да еще и тогда, когда решение проблемы можно найти в сериале, который идет в прайм-тайм перед миллионами телезрителей, — показывает всю степень ограниченности медицинских знаний и навыков диагностирования конкретного врача — и это в эпоху, когда Интернет настолько облегчил доступ к информации и максимально расширил возможности для взаимодействия! В результате процесс диагностирования и лечения заболеваний в основных своих чертах остался практически неизменным. Одним из самых важных положительных последствий применения технологий искусственного интеллекта и больших данных в медицине может стать пересмотр традиционного подхода к решению проблем и получение доступа ко всей той информации, которая сейчас заключена в голове каждого отдельно взятого врача или опубликована в малоизвестных медицинских журналах.
До настоящего времени успехи в развитии информационных технологий, под влиянием которых во многих областях экономики произошла настоящая революция, в основной своей части обходили стороной сферу здравоохранения. Особенно трудно найти хоть какие-нибудь свидетельства внятного положительного воздействия технологий, когда речь заходит об эффективности всей системы в целом. В 1960 году на здравоохранение приходилось менее 6% экономики США. К 2013 году эта величина выросла в три раза, почти достигнув 18%, а расходы на здравоохранение на душу населения в США взлетели до уровня, в два раза превышающего аналогичные показатели в большинстве промышленно развитых стран. Если влияние технологий по-прежнему будет носить столь же асимметричный характер, приводя к снижению зарплат и безработице в большинстве отраслей экономики на фоне продолжающегося роста расходов на здравоохранение, это может стать одним из самых серьезных факторов риска в будущем. С этой точки зрения опасность заключается не в том, что роботов в здравоохранении будет слишком много, а, наоборот, в том, что их будет слишком мало. Если технологии не справятся со своими задачами в области здравоохранения, это приведет к резкому росту бремени расходов — которые, в конце концов, станут просто неподъемными — как на уровне отдельных домохозяйств, так и экономики в целом.
Общий объем информации, которая может оказаться полезной для врача, пытающегося поставить диагноз конкретному пациенту или выработать оптимальную стратегию лечения, поражает воображение. Врачам приходится иметь дело с непрерывным потоком новых открытий, инновационных методов лечения и результатов клинических исследований, публикуемых в научно-медицинских журналах по всему миру. Например, в базе данных MEDLINE, размещенной в Интернете Национальной медицинской библиотекой США, содержится более 5600 различных журналов, в каждом из которых ежегодно публикуются десятки и даже сотни научных статей. Кроме того, существуют миллионы медицинских документов, историй болезни и описаний конкретных случаев, в которых может быть важная информация. Даже в узкоспециальных областях медицинской практики трудно представить себе человека, который мог бы усвоить адекватный объем необходимой ему информации — чаще всего все ограничивается лишь небольшой его долей.
Как мы видели в главе 4, медицина относится к тем областям, в которых, как надеются специалисты IBM, внедрение технологии Watson может привести к революционным изменениям. Система IBM способна перерабатывать огромные объемы информации в самых разных форматах, а затем практически мгновенно делать выводы, которые могут ускользнуть даже от самого дотошного исследователя. Легко поверить, что уже в ближайшем будущем она превратится в незаменимый инструмент диагностики — по крайней мере в практике врачей, имеющих дело с особенно сложными случаями.
Ежегодно через хьюстонскую больницу Онкологического центра Андерсона при Техасском университете, который традиционно считается лучшим специализированным онкологическим учреждением в США, проходит более 100 000 пациентов. В 2011 году команда разработчиков Watson из IBM начала совместную работу с врачами центра с целью создания версии системы, специально адаптированной под нужды врачей-онкологов, занимающихся лечением пациентов с лейкемией. Основная задача проекта — создать интерактивного помощника, который будет рекомендовать оптимальные методы лечения на основе всех имеющихся данных, подбирать пациентам клинические курсы в соответствии с их индивидуальными особенностями и указывать на возможные факторы риска и побочные эффекты, представляющие угрозу для конкретных пациентов. Уже на начальном этапе проекта выяснилось, что работа движется не так быстро, как ожидали специалисты IBM. Главным образом это было обусловлено трудностями, связанными с необходимостью проектирования алгоритмов, в которых учитывались бы все особенности диагностирования и лечения онкологических заболеваний. Тем не менее в январе 2014 года в The Wall Street Journal вышла статья, в которой сообщалось, что в проекте по созданию системы диагностирования и лечения лейкемии на основе Watson в Онкологическом центре Андерсона «вновь появилась надежда» на появление работоспособной версии. Исследователи рассчитывают, что в ближайшие два года им удастся расширить возможности системы, с тем чтобы она могла работать с другими видами онкологических заболеваний. Весьма вероятно, что уроки, извлеченные IBM из этого пилотного проекта, позволят компании быстрее добиваться успеха при применении технологии Watson на практике в будущем.
Как только будет обеспечена стабильная работа системы, сотрудники Центра Андерсона планируют открыть к ней доступ через Интернет, чтобы врачи по всему миру могли использовать ее в качестве мощного ресурса. По мнению специалиста по лейкемии Кортни Динардо , технология Watson «может сделать онкологическую помощь более доступной», предоставляя любому врачу «доступ к самым последним научным знаниям и опыту Онкологического центра Андерсона». «Что касается врачей, не являющихся специалистами по лейкемии, — продолжает она, — система может служить источником независимого экспертного мнения, давая им возможность пользоваться теми же знаниями и той же информацей», которые использует в своей работе лучший в стране онкологический центр. Динардо также считает, что, помимо рекомендаций по лечению конкретных пациентов, система «станет уникальной исследовательской платформой, которая может использоваться для формулирования проблем, проверки гипотез и решения важнейших научных задач».
Хотя в настоящее время Watson, конечно, и является самым амбициозным и выдающимся примером практического применения технологий искусственного интеллекта в медицине, существуют и другие, не менее важные примеры. В 2009 году исследователи из Клиники Мейо в Рочестере, в штате Миннесота создали искусственную нейронную сеть, предназначенную для диагностирования случаев эндокардита — заболевания, связанного с воспалением внутренней оболочки стенки сердца (эндокарда). Как правило, при эндокардите в пищевод пациенту вводится зонд с целью диагностирования потенциально смертельной инфекции, которая может быть причиной воспаления. Данная процедура не только причиняет неудобства пациенту, но еще и связана с большими расходами и риском для здоровья. Чтобы обойтись без инвазивного вмешательства, врачи из клиники Мейо научили нейронную сеть ставить диагноз на основе результатов стандартных анализов и наблюдаемых симптомов. В ходе исследования с участием 189 пациентов было установлено, что система выдает правильный результат более чем в 99% случаев, избавляя свыше половины пациентов от необходимости проходить инвазивную диагностическую процедуру.
Одним из важнейших последствий внедрения технологий искусственного интеллекта в медицине должно стать снижение процента непоправимых ошибок как при диагностировании, так и в лечении. В ноябре 1994 года журналистка 39 лет, мать двоих детей Бетси Леман, получившая широкую известность благодаря своей колонке о связанных со здоровьем проблемах в The Boston Globe, получила назначение на третий курс химиотерапии — очередной этап ее непрекращающейся борьбы с раком молочной железы. Леман госпитализировали в Институт онкологии Дана-Фарбер в Бостоне, считающийся — наряду с Центром Андерсона — одним из лучших онкологических центров в стране. В соответствии с планом лечения Леман должна была получить циклофосфамид — высокотоксичный препарат, убивающий клетки опухоли, — в очень большой дозе. Делавший назначение научный сотрудник по ошибке написал в направлении не ту цифру, в результате чего доза, в которой Леман получила препарат, оказалась в четыре раза выше предусмотренной планом лечения. 3 декабря 1994 года Леман умерла от передозировки препарата.
Леман лишь одна из 98 000 пациентов, ежегодно умирающих в США в результате медицинских ошибок, которые можно было предотвратить. По оценке Института Медицины США, в 2006 году от одних только ошибок при назначении препаратов пострадали как минимум 1,5 млн американцев. Цена этих ошибок — $3,5 млрд в виде дополнительных расходов на лечение в год. Применение системы искусственного интеллекта с доступом к подробной медицинской документации, а также информации о препаратах, включая данные о вызываемых ими побочных эффектах и возможном токсическом действии, вероятно, позволило бы предотвратить такие ошибки даже в сложных случаях, предполагающих взаимодействие нескольких препаратов. Такая система могла бы использоваться врачами и медсестрами в качестве интерактивного помощника, обеспечивая мгновенную проверку как безопасности, так и эффективности препарата перед его применением и тем самым спасая людские жизни или избавляя пациентов от ненужных неудобств и расходов, в особенности в ситуациях, когда персонал больницы теряет внимание из-за усталости или отвлекающих факторов.
Как только в своей эволюции в качестве практического инструмента в медицине технологии искусственного интеллекта достигнут точки, когда они смогут выступать в качестве компетентных консультантов, способных формулировать независимые заключения со стабильно высоким уровнем качества, они также могут помочь обуздать высокие издержки, связанные с профессиональной ответственностью врачей. Стараясь обезопасить себя от возможных судебных исков, многие специалисты предпочитают перестраховаться и назначают своим пациентам все мыслимые анализы. Имея на руках задокументированное независимое мнение, сформулированное системой искусственного интеллекта в соответствии с принятыми стандартами медицинской практики, врачи получают своего рода «индульгенцию», которая может защитить их от таких исков. Это может привести к снижению расходов на ненужные медицинские анализы и обследования, а также снизить стоимость страхования на случай врачебной ошибки.
Перевод Сергея Чернина