Искусственный интеллект в медицине. Как умные технологии меняют подход к лечению - стр. 23
В 2017 г. «Альянс за правильное лечение» (Right Care Alliance), международный проект, организованный бостонским Институтом Лауна, сделал вторую попытку начать реформу. «Альянс» опубликовал в журнале The Lancet серию статей, где привел количественную оценку распространения этой практики – чрезмерной увлеченности диагностическими исследованиями в разных странах[16]. Самым главным «нарушителем» оказались США, где доля ненужных исследований достигает 60 %. В первой строке списка, естественно, назначение дорогостоящих методов визуализации при боли в пояснице. Right Care Alliance также изучил вопрос, почему недостаточно используются методы, которые необходимы и эффективны, – хотя, строго говоря, эта вторая проблема отнюдь не так остра, как первая. Подобно тому как «Выбирай с умом» намерен сформировать правильное поведение врачей, «Альянс за правильное лечение» надеется, что его информация поможет включить соответствующие рекомендации в медицинскую практику. Однако пока нет никаких данных за то, что это происходит в действительности.
Таким образом, мы по-прежнему стоим на месте: врачи регулярно оказываются не способны выбирать с умом и назначать правильное лечение. Дэвид Эпштейн из некоммерческой новостной организации ProPublica, известный своими журналистскими расследованиями, в 2017 г. написал блестящую статью под названием «Когда очевидность говорит “нет”, врач говорит “да”», посвященную как раз этой теме[17]. Одним из примеров является установление стентов в коронарные артерии больным с ишемической болезнью сердца: «Стент, установленный пациенту со стабильным состоянием, не предупреждает инфаркт миокарда и не продлевает жизнь пациента ни на один день». Что касается стентирования и других операций, Эпштейн делает следующий вывод: «Результаты этих исследований доказывают не бесполезность хирургических методов лечения, а то, что подобные операции делают множеству людей, которым они не приносят никакой пользы». Частично проблема заключается в том, что некоторые методы лечения не выдерживают проверку практикой, а частично – в негодных данных, на которых основываются врачи, принимая решение о лечении. В медицине мы часто полагаемся на благоприятные изменения некоторых так называемых суррогатных критериев, а не тех показателей, которые по-настоящему важны для пациента. Например, при каком-либо заболевании сердца мы контролируем лечение, основываясь на изменениях артериального давления пациента, потому что у нас нет данных в пользу того, что данный метод действительно снизит вероятность инфаркта миокарда, острого нарушения мозгового кровообращения или смерти. Или мы можем оценивать эффективность лечения сахарного диабета по уровню гликозилированного гемоглобина (А1с), а не по вероятности увеличения продолжительности жизни и не по ее качеству (для оценки которого уже давно разработаны вполне доступные для применения и понимания критерии). Несмотря на то, что суррогатные симптомы могут казаться приемлемой заменой целей более высокого уровня, настоящей проверки на эффективность такие критерии все же не выдерживают. Тем не менее столь ненадежные данные, которые заставляют врачей в первую очередь следить за этими суррогатными критериями, порождают чрезмерное увлечение назначением анализов, инструментальных исследований и медикаментов.