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.