Организованный ум - Дэниел Левитин

Вспомним пятерых хирургов, признающих, что при биопсии простаты существует пятипроцентный риск побочных эффектов: только один понимал, что этот риск возрастает с каждой последующей процедурой. Трое сказали, что вы можете проходить биопсию столько угодно и при этом пятипроцентный риск сохраняется на прежнем уровне всю жизнь.

Я объяснял им, что любая биопсия имеет собственный независимый результат и каждая следующая опаснее, чем предыдущая. Ни один из этих хирургов не поверил. Мой первый диалог выглядел примерно так:

– Я читал, что риск осложнений от биопсии равен 5 %.

– Так и есть.

– То есть, если пациент прошел пять процедур, риск увеличивается до 25 %.

– Нельзя просто складывать вместе все шансы.

– Согласен, нельзя. Нужно обратиться к биномиальной теореме, и тогда получится 23 %, что очень близко к 25 %.

– Я никогда не слышал о биномиальной теореме и уверен, что ее нельзя применить в этом случае. Не думаю, что вы это поймете, нужна подготовка в области статистики.

– Ну, у меня есть кое-какое образование в области статистики, так что, думаю, я в состоянии понять.

– Напомните, чем вы занимаетесь?

– Я – ученый-исследователь, нейробиолог. Преподаю статистику студентам и написал несколько работ, посвященных статистическим методам.

– Но вы не врач, как я. Проблема в том, что вы не понимаете в медицине. Видите ли, медицинская статистика отличается от статистики в других сферах[619].

– Что?

– Я двадцать лет занимаюсь медициной, у меня большой опыт. А у вас? Я работаю в реальном мире. Вы можете изучать свои теории, но вы ничего не знаете. Я каждый день вижу пациентов. Я знаю, что происходит.

Еще один хирург, мировое светило в области аппаратной хирургии, работающий с роботом-хирургом Da Vinci, сказал мне:

– Эта статистика непохожа на правду. Я уже около пятисот раз проводил биопсию, и за все это время, думаю, сепсис возникал всего пару десятков раз.

– Да, но пара десятков (а точнее, двадцать пять) раз из пятисот – это и есть 5 %.

– Вот как. Ну, тогда я уверен, что их было не так уж много. Я бы заметил, если бы это были пять процентов.

Не знаю, то ли я искал неприятностей, а может, просто был оптимистом, но я отправился к заведующему отделением онкологии другой ведущей больницы. Если бы у человека был рак простаты, отметил я, лучше ли было бы отказаться от операции, если учесть, скольким людям реально нужно лечение: только 2 % пациентов получают пользу от вмешательства.

– Предположим, это вам поставили диагноз, – сказал он. – Вы же не откажетесь от операции! А что, если вы входите в эти два процента?

– Ну… я бы в них не попал.

– Но вы этого не знаете.

– Вы правы, я не знаю, но, по определению, это маловероятно: есть только 2 % шансов попасть в эти 2 %.

– Но вы не будете знать, что это не так. А если бы попали? Тогда вы захотите оперироваться. Что с вами?

Я обсуждал все это еще в одной университетской больнице с руководителем отделения урологической онкологии – исследователем и при этом лечащим врачом, публикующим в научных журналах работы по раку предстательной железы. Его статьи читала группа экспертов по статистике. Этого врача сильно печалили, но совсем не удивляли рассказы коллег. Он объяснил, что часть проблемы с опухолью простаты заключается в том, что ПСА – часто используемый анализ крови, определяющий это заболевание, – плохо изучен и данные не согласуются с его эффективностью в прогнозировании результатов. С биопсией тоже есть проблемы, поскольку результаты зависят от конкретных проб, взятых из железы, но из одних ее частей брать пробу легче, чем из других. Наконец, перспективным направлением становится медицинская визуализация – например, магнитно-резонансная томография (МРТ) и ультразвук, – но было проведено слишком мало долгосрочных исследований, чтобы сделать вывод об их эффективности в прогнозировании результатов. В некоторых случаях даже МРТ с высоким разрешением пропускает две трети раковых заболеваний, которые обнаруживаются при биопсии. Тем не менее биопсия для диагностики, как и хирургическое вмешательство или облучение для лечения, по-прежнему считается золотым стандартом в избавлении от рака предстательной железы. Врачей учат использовать различные методы при лечении пациентов, но обычно не учат думать, применяя научный и вероятностный подходы. Вам придется самому, в идеале – вместе со своим врачом, использовать эти способы рассуждений.

Но подождите-ка, если врачи размышляют настолько неверно, то как же вся медицина помогает множеству людей избавиться от страданий и продлить жизнь? Я разбирал особо обсуждаемые случаи, где ситуация постоянно меняется, такие как рак предстательной железы и кардиологические процедуры, а также сосредоточился на проблемах, которые, без сомнения, очень сложны и связаны с исследованием недостатков познавательной способности. Однако известна масса успешных случаев: вакцинации, лечение инфекции, трансплантации органов, профилактика и нейрохирургия (как в примере с Сальваторе Яконези в главе 4), и это далеко не все.

Все дело в том, что, если что-то случается с вашим здоровьем, прежде всего вы бежите не просматривать книги по статистике, а к врачу. Медицина – это одновременно и искусство, и наука[620]. Некоторые доктора применяют байесовский метод логических заключений, даже не зная, что делают именно это. Они используют свои знания и наблюдательность, сопоставляя паттерны. На основе присутствующего у пациента определенного набора симптомов и факторов риска они ставят диагноз и делают прогнозы.

Как считает главный невролог Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Скотт Графтон: «Очень многое зависит от опыта и неявных знаний. Недавно я делал обходы с двумя врачами скорой помощи, у которых на двоих было пятьдесят лет клинического опыта. Не было никакой словесной эквилибристики или формальной логики, за которую ратуют Канеман и Тверски. Они просто узнают проблему. Они приобрели навыки экстремальным методом проб и ошибок и теперь феноменально используют систему распознавания образов. Легко понять, как используется эта система, если посмотреть на рентгенолога, изучающего снимок. Но то же самое верно и для любого хорошего лечащего врача. Они могут генерировать чрезвычайно точные байесовские вероятности, основываясь на многолетнем опыте в сочетании с грамотным применением анализов, физического осмотра и истории болезни пациента». Хороший врач сталкивался с тысячей случаев, которые сформировали у него богатую основу для статистики (приверженцы Байеса называют это предварительным распределением, или приором), на которой он может выстраивать свое суждение о состоянии нового пациента. Великий врач будет применять все это без особых усилий и придет к выводу, позволяющему назначить самое оптимальное лечение.