– Посмотрите, как ему тяжело говорить, – сказала медсестре Тара.
– Это все из-за химиотерапии, – ответила та.
– Пожалуйста, не могли бы вы дать ему кислород? – попросила Тара.
– Ему это не нужно, – ответила медсестра, указывая на пульсоксиметр, согласно показаниям которого уровень насыщения кислородом у Джея был в пределах нормы, хотя и ближе к нижнему порогу.
Тара начала терять терпение.
– У него частота дыхания уже за тридцать, – сказала она, показывая на вздымающуюся грудь Джея. – А пульс то за сто двадцать, то за сто тридцать. Постоянно! Так больше не может продолжаться.
Она вспоминала, как медсестра просто стояла и смотрела на нее все тем же пустым взглядом героя мультфильма. Тара поклялась не вмешиваться в лечение Джея, однако просто не могла больше терпеть. Посмотрев медсестре в глаза, она решительно сказала:
– Принесите носовую канюлю.
Медсестра подчинилась и вскоре вернулась с кислородным баллоном.
Позже в тот день они получили по электронной почте жизнерадостное письмо от своей дочери Саши из Китая: «Я ела грибы, немного говядины с рыбой и кучу вареного риса. А еще что-то зажаренное во фритюре (сегодня я научусь это готовить). На самом деле еда довольно неплохая, и я буду скучать по ней, а еще по чаю, когда вернусь домой». Она преподавала английский язык в детском доме, а также играла с детьми в баскетбол и фрисби. Она поднялась на покрытую ледником гору, до упада плясала тибетские танцы, а также изо всех сил пыталась следить за развитием событий в китайских мыльных операх, которые смотрели в семье, где она жила. Посещение монастыря произвело на нее такое впечатление, что она купила свиток с китайскими молитвами в подарок отцу и нарисовала погруженных в медитацию монахов. «Надеюсь, вы понимаете, что я буду совершенно измотана, когда вернусь домой. В конце концов, разница в 12 часовых поясов. Мне надо будет хороше-е-е-е-е-енько отоспаться. А еще съесть стейк. И папину картошку…»
Ее оптимизм и восторг били ключом, словно она стояла рядом с ними. Саша все еще не знала, что отца положили в больницу – ей даже не рассказали о лейкемии. Она не знала, что у Джея жар и что ему трудно дышать. Однако ее письмо стало лучиком света в серой больничной палате. У Джея по щекам текли слезы, пока жена читала письмо вслух. «Я так… горжусь ею», – прошептал он, хватая ртом воздух.
Тару и Джея все еще тяготило то, что они так и не рассказали Саше обо всем, с чем им приходилось иметь дело. Тем не менее они приняли на себя эту ношу, причем охотно, так как хотели дать дочери возможность в полной мере насладиться этим уникальным опытом. Боль еще придет – ее никак было не избежать, – однако родители могли защитить своего ребенка хотя бы ненадолго.
5Диагностическое мышление
Телесериалы о больницах невероятно популярны: мы с восхищением наблюдаем, как гениальный врач, основываясь на каких-то невнятных клинических симптомах и взятых из памяти запутанных фактах, приходит к невероятно мудреному диагнозу. Вместе с тем, сами оказавшись пациентами, мы явно предпочитаем, чтобы все было намного проще. Нам хочется, чтобы диагноз был однозначным и скучным и тем самым нас успокаивал. В реальности никому не хочется, чтобы врачи ломали голову над его случаем, а серия с его участием заканчивалась на самом интересном месте, заставив зрителей томиться в неведении всю следующую неделю.
Как это наглядно демонстрирует пример Джея, медицинская реальность невероятно сложна. Азбучная логика постановки диагноза разваливается в хаотичном мире человеческой физиологии, что делает медицину еще менее похожей на авиацию. Даже когда, казалось бы, виновник у нас в руках – в случае Джея это бактерии МРЗС, размножающиеся в его крови, – все равно остается неопределенность. Состояние пациента ухудшалось, несмотря на антибиотики. В чем же была проблема? Неэффективная терапия? Задержка с лечением? Может, помимо инфекции, вызванной МРЗС, назревали и другие диагнозы.
Особенно примечательным было то, что у Джея была одышка и никак не проходил жар. У затрудненного дыхания было множество возможных объяснений, однако, если прибавить к нему лихорадку, главным кандидатом становилась пневмония. На рентгеновском снимке грудной клетки признаков воспаления легких обнаружено не было – исследование дало отрицательный результат на пневмонию, однако это лишь иллюстрирует одну из трудностей, связанных с постановкой точного диагноза. Означает ли отрицательный результат, что у пациента действительно нет заболевания?
Как всегда, все зависит от обстоятельств. С отрицательным результатом рентгена вполне разумно исключить наличие пневмонии у здорового человека с несильным кашлем, который без особого дискомфорта сидит в кабинете врача. Когда же речь идет о тяжелобольном с жаром и подорванным иммунитетом, который лежит в больничной палате и задыхается, то отрицательный результат рентгена грудной клетки приобретает уже несколько иной смысл, а то и несколько значений. Он может быть ложноотрицательным – то есть пневмония на самом деле имеется, просто рентген ее не показал. Или же отрицательный результат может быть следствием ошибки специалиста, который просматривал снимок, в то время как на нем присутствовали признаки воспаления легких. Могло быть и так, что рентген был неподходящей диагностической процедурой для выявления заболевания в данных обстоятельствах: возможно, он попросту не мог показать следы пневмонии у пациента, чья подавленная иммунная система не в состоянии отреагировать с помощью воспаления, которое и дает типичную картину для пневмонии на снимке.
Больные зачастую предполагают, будто такие диагностические процедуры, как рентген, точны, словно калькуляторы: достаточно ввести цифры, и будет получен единственно верный ответ. Вместе с тем анализ рентгеновских снимков – это приобретенный навык, и владеющим им людям приходится принимать субъективные решения о том, что является нормой, а что – патологией. Порой пневмония на рентгеновских снимках до боли очевидна: целый кусок легкого оказывается белым от воспаления. Зачастую, однако, рентгенологические признаки едва уловимы. Знали бы вы, сколько раз я до рези в глазах разглядывала расплывчатое пятнышко на снимке, обсуждая, пневмония ли это или же просто попавший на пленку мусор (и это официальный термин, используемый рентгенологами). Чтобы стать хорошим рентгенологом, нужно годами просматривать снимки, изучая всевозможные варианты, которыми могут быть представлены воспаление и инфекция легочной ткани.
Поскольку анализ рентгеновских снимков, по сути, построен на распознавании образов, современные технологии искусственного интеллекта добиваются в этой области небывалых успехов. Чтобы научить врача понимать рентгеновские снимки, ему в процессе подготовки показывают их в огромном количестве. Идея в том, что этому навыку можно научить и компьютерную систему, введя в нее достаточное количество образов. Методом проб и ошибок система должна научиться отличать патологию от мусора.
Часто люди думают, что медицинские анализы и диагностика точны и однозначны. На деле же самую главную роль играет интерпретатор результатов – человек со своим субъективным мнением.
Группа исследователей из Калифорнии предприняла попытку создать такую систему, загрузив в компьютер 112 120 рентгеновских снимков грудной клетки 1. Каждый из них был нормальным или демонстрирующим признаки одной из 14 патологий, включая пневмонию. Ученые создали алгоритм анализа изображений, и с помощью машинного обучения им удалось натренировать нейросеть подобно тому, как готовят ординаторов-рентгенологов. Затем они протестировали нейросеть с помощью 420 новых снимков, чтобы понять, как хорошо она справляется с диагностикой пневмонии. А ради забавы исследователи показали эти же 420 снимков девяти рентгенологам из престижных мединститутов, чтобы сравнить их результаты с заключениями искусственного интеллекта.
Нейросеть справилась с анализом не хуже живых специалистов для 10 из 14 легочных патологий, включая пневмонию, новообразования, а также скопление жидкости внутри и снаружи легких (рентгенологи оказывались эффективнее компьютеризированной системы в выявлении эмфиземы, грыжи пищеводного отверстия диафрагмы и гипертрофии сердца). Кроме того, нейросеть смогла проанализировать 420 снимков за полторы минуты, в то время как у людей на это ушло в среднем четыре часа. Неудивительно, что компьютеризированная система справилась с этой задачей настолько хорошо – а также не нуждалась в кофе и перерывах на туалет, – так как точное распознавание образов строится на их огромном количестве, которые были увидены прежде. С нейросетью можно действовать по методу фуа-гра, скармливая компьютеру неограниченные массивы данных. В отличие от гуся – или, раз уж на то пошло, ординатора-рентгенолога, – вы не столкнетесь с воплями, разорванными кишками или «Ох, уже шесть вечера, мне нужно бежать».
Успех в области распознавания образов вызвал интерес к использованию нейросетей, чтобы повысить точность диагностики широкого спектра заболеваний. Для простых клинических ситуаций – например, когда при травме лодыжки нужно понять, требуется ли рентгеновский снимок, чтобы исключить перелом, – такой алгоритм создать относительно несложно. Вместе с тем совсем другое дело – научить компьютер ставить диагноз, когда у пациента такие расплывчатые жалобы, как «у меня болит живот» или «в последнее время я стал сильнее уставать».
Совершенствование глобального диагностического процесса – своего рода Святой Грааль для исследователей в этой области. Только представьте, как было бы здорово обзавестись нейросетью, которая по введенным симптомам проводила бы точную дифференциальную диагностику. Она бы учитывала все редкие болезни, о которых склонны забывать несовершенные люди, при этом, разумеется, исключая те, что совсем не подходят. И на выходе мы бы получали план обследования, которое было бы всесторонним, но при этом не предполагало бы ненужных диагностических процедур. Программа принимала бы во внимание экономическую эффективность и клинические обстоятельства, прилежно избегая как ложноположительных, так и ложноотрицательных результатов. Воистину, Святой Грааль!