Озарение [Версия с таблицами]
Шрифт:
Первым делом Рейлли обратился к работе кардиолога Ли Голдмана. В 1970-х годах Голдман сотрудничал с группой математиков, которые разрабатывали статистические правила для различения элементарных частиц. Ли Голдман не очень интересовался физикой, но его осенило, что некоторые из математических принципов могут помочь в принятии решения о том, наличествует ли у пациента сердечный приступ. Поэтому он занес тысячи случаев в компьютер, пытаясь найти надежные симптомы сердечного приступа, и в итоге вывел уравнение, которое, по его мнению, должно было снизить уровень неопределенности при диагностике пациентов с загрудинными болями. Врачи, заключил он, должны сопоставить данные ЭКГ с тремя, как он их назвал, факторами острого риска:
| 1) является ли боль у пациента приступом нестабильной стенокардии? |
| 2) есть ли жидкость в легких пациента |
| 3) снижено
|
Для каждого сочетания факторов риска Голдман составил порядок принятия решений, которым определяется тот или иной вариант лечения. Например, пациент с нормальной ЭКГ при наличии всех трех факторов острого риска будет направлен в интермедиарное отделение; пациент, электрокардиограмма которого показала острую ишемию (т. е. сердечная мышца не получает достаточно крови) в сочетании с одним только фактором острого риска или вообще в отсутствие факторов риска, будет рассматриваться как пациент без угрозы здоровью, и его поместят в отделение краткого пребывания; пациент с электрокардиограммой, показавшей ишемию, при наличии двух или трех факторов острого риска будет направлен прямо в кардиологическое отделение; и т. д.
Ли Голдман три года работал над своим методом, постоянно совершенствуя его. Однако все его научные статьи заканчивались на грустной ноте — сколько еще предстоит затратить сил и провести практических исследований, прежде чем разработанный им алгоритм найдет свое применение в клинических условиях? Шли годы, но желающих провести необходимые практические исследования не находилось — ни на медицинском факультете Гарвардского университета, где Голдман начал свою работу, ни в не менее престижном Калифорнийском университете в Сан-Франциско, где он ее завершил. При всей стройности его теории никто, похоже, не верил в то, что уравнение может справиться с задачей лучше, чем квалифицированный терапевт.
Что интересно, первые исследования Голдмана финансировались в основном не медицинским сообществом, а Военно-морским флотом. Получается, человек пытается найти путь к спасению жизней и улучшению работы больниц по всей стране и сэкономить при этом миллиарды долларов, а единственный, кого это интересует, — Пентагон. Почему? Все очень просто. Если ваша подлодка на дне океана тайно рыщет в водах противника и у одного из моряков вдруг появляются загрудинные боли, вам необходимо точно знать, надо ли вы всплывать на поверхность (выдавая свое местонахождение), чтобы срочно доставить моряка в больницу, или можно оставаться под водой, а моряка отправить в медчасть, дав ему пару таблеток.
Брендан Рейлли не разделял сомнений медицинского сообщества в эффективности методики Голдмана. Ему надо было разрешить кризисную ситуацию в больнице «Кук Каунти». Он взял алгоритм Голдмана, ознакомил с ним врачей отделения неотложной помощи и кардиологии и объявил, устраивает эксперимент. В течение нескольких месяцев врачи будут опираться на собственные оценки при обследовании пациентов с загрудинными болями, т. е. действовать по старинке. В течение следующих нескольких месяцев при постановке диагноза они будут пользоваться алгоритмом Голдмана. Затем будет проведено сравнение диагнозов и результатов лечения всех пациентов за период эксперимента. Данные собирали целых два года. Алгоритм Голдмана доказал свою действенность: он оказался на целых 70 % эффективнее прежнего метода выявления пациентов, у которых загрудинные боли не были связаны с сердечным приступом; к тому же он позволял избежать риска неправильной диагностики. В случае возникновения загрудинных болей главное — обеспечить немедленное направление пациента в кардиолчогические или интермедиарное отделение, чтобы избежать серьезных осложнений. На основании прежних методов диагностики врачи познавали 75–89 % серьезных случаев, с помощью алгоритма — более чем 95 %. Для Рейлли таких данных было достаточно, чтобы изменить систему диагностики в отделении неотложной помощи. В 2001 году больница «Кук Каунти» стала одним из первых медицинских учреждений в стране, полностью положившимся на алгоритм Голдмана в диагностировании пациентов с загрудинными болями. И если вы попадете в отделение неотложной помощи «Кук Каунти», обратите внимание на плакат с алгоритмом диагностики сердечных приступов.
В чем значение эксперимента в «Кук Каунти»? Мы свято верим в то, что чем больше информации у человека, принимающего решение, тем лучше. Когда врач, к которому мы обращаемся, говорит, что нужно сдать как можно больше анализов и потом тщательно обследоваться, мало кто из нас заподозрит его в некомпетентности. Во время учений Millenium Challenge «синие» решили, что раз информации у них больше, чем у «красных», значит, они обладают значительным превосходством. Этим во многом подпитывалась уверенность «синих» в своей победе. Они действовали системно и логично и знали больше, чем Ван Рипер. Но что говорит нам алгоритм Голдмана? Совершенно противоположное: избыточная информация — не преимущество; достаточно знать очень мало, чтобы разглядеть главный признак некоего явления. Для того, чтобы распознать сердечный приступ, требуются определенные изменения в электрокардиограмме, кровяное давление ниже определенного показателя, наличие жидкости в легких и диагностированная стенокардия.
Это радикальное заявление. Рассмотрим гипотетический случай: пациент обращается в отделение неотложной помощи с жалобами на периодические боли в левой стороне груди. Боль появляется, когда он поднимается по лестнице, и длится от пяти минут до трех часов. Результаты обследования: (легкие, сердце и электрокардиограмма в норме, артериальное давление систолическое) — 165, т. е. факторов высокого риска нет. Но вот дополнительные данные: пациенту больше шестидесяти лет, он — руководитель ответственного участка, подвержен стрессам, курит, не занимается физическими упражнениями, давно страдает гипертонией и избыточным весом, два года назад перенес операцию на сердце, жалуется на обильное потоотделение. На основании этих данных врач немедленно отправит пациента в кардиологическое отделение. А согласно алгоритму Голдмана этого делать не надо! Конечно, дополнительные факторы важны: общее состояние, питание и образ жизни пациента создают серьезный риск развития сердечного заболевания в течение последующих нескольких лет. Возможно, эти факторы говорят о возможности возникновения сердечного приступа уже в ближайшие трое суток. Однако в настоящий момент для определения состояния пациента достаточно алгоритма Голдмана; роль дополнительных факторов в диагностике пациента в данный конкретный момент невелика и точный диагноз можно поставить без них. Фактически (и это ключевое объяснение поражения «синих» в тот злополучный день в заливе) дополнительная информация не просто бесполезна, она вредна. Она только запутывает! Врачи сбиваются с толку, стремясь получить слишком много информации, и, по сути, пытаются предсказать сердечный приступ.
О том, что избыток информации вреден, говорят и исследователи, попытавшиеся установить, почему врачи иногда ошибаются и вообще не замечают сердечный приступ, который либо вот-вот начнется, либо уже в самом разгаре. Оказывается, врачи чаще всего совершают такую ошибку в случае с женщинами и представителями национальных меньшинств. Почему? Пол и раса — вовсе не второстепенные факторы, когда речь заходит о сердечных заболеваниях: у чернокожих характеристики рисков не такие, как у белых, а у женщин проблемы с сердцем возникают в гораздо более поздний период жизни, чем у мужчин. Проблема появляется, когда в ходе принятия решения врач пытается учитывать дополнительные факторы — пол и цвет кожи. Эта информация запутывает картину еще больше. Получается, что врачи лучше справлялись бы с такими случаями, если бы знали о своих пациентах меньше, т. е. если бы они понятия не имели о том, кому ставят диагноз, — белому, чернокожему, мужчине или женщине.
Неудивительно, что Голдману так трудно было добиться признания своей идеи. Трудно поверить, что мы справимся с задачей лучше, если будем игнорировать явно необходимую информацию.
«Поэтому алгоритм Голдмана и вызывает недоверие, — говорит Рейлли. — Врачи привыкли к трудностям. Они говорят: „Процесс диагностики не может быть таким простым — посмотреть ЭКГ и задать три-четыре вопроса. Почему в алгоритм не входят вопросы о наличии диабета, о возрасте, о прежних сердечных приступах, если они были?“ Они смотрят на методику Голдмана и говорят: „Нет, это ерунда какая-то. Так решения не принимаются“».
Артур Эванс утверждает, что врачи на бессознательном уровне уверены: решение, касающееся жизни и смерти, должно быть сложным.
«Врачи считают, что следовать указаниям Голдмана унизительно, — говорит он. — Куда отраднее прийти к самостоятельному решению. Любой может следовать алгоритму! Часто можно услышать: „Разумеется, я справлюсь лучше. Не может все быть так просто и эффективно; тогда почему мне платят столько денег?“ В общем, этот алгоритм не выглядит правильным».
Много лет назад исследователь Стюарт Оскамп провел знаменитый эксперимент, в ходе которого группе психологов было предложено изучить случай Джозефа Кидда, 29-летнего ветерана войны. На первом этапе эксперимента он предоставил психологам только основную информацию о Кидде. На втором этапе они получили по полторы страницы убористого текста о детстве пациента. На третьем этапе им роздали еще по две страницы с данными о школьных и студенческих годах Кидда. Наконец, на завершающем этапе участники ознакомились с подробным отчетом о службе Кидда в армии и о его жизни в настоящее время. После каждой стадии психологов просили заполнить анкету из 25 пунктов о диагнозе Джозефа Кидда. Стюарт Оскамп обнаружил, что, по мере того как психологи получали все больше информации, их уверенность в правильности поставленных диагнозов росла. Но становились ли диагнозы точнее? Как выяснилось, нет. После каждого нового набора данных участники выполняли тест и меняли свои ответы на восемь-десять вопросов, но общая точность диагностики постоянно оставалась примерно на уровне 30 %.