Соблазн Больших Данных

Переход на электронный учет еще не гарантирует улучшения качества собственно медицинского обслуживания. Фото с сайта www.mos.ru

В ряду модных словечек вроде «искусственный интеллект», «блокчейн», «бинарное отравляющее вещество» есть множество обитающих в текстах и разговорах о медицине: «ценность», «данные реального мира», «персонализованная», всякая «-омика», «4П-медицина», «прорывная», «предиктивная» и т.д. За некоторыми из модных словечек стоит интересная идея (протеомика), за другими – реальная технология (блокчейн), а за третьими – ничего, кроме рекламной запоминающейся сцепки слов (4П – персонализованная, предиктивная, превентивная, партисипативная медицина).

«Биг дейта» (Big Data) – из числа слов, связанных с идеями, которые уже продемонстрировали свою плодотворность в отдельных задачах. В докомпьютерные времена объем регистрировавшихся сведений разного вида был относительно мал. Разрабатывавшиеся методы анализа этих данных соответствовали им. Чем больше было средств для записи и анализа, тем больше накапливалось разнообразных данных – цифровых записей, изображений. Одновременно развивались и средства анализа этих данных.

Вскоре для анализа больших данных, то есть миллионов и даже миллиардов записей, были разработаны специальные статистические методы. В моей области – здравоохранении – научный анализ данных всегда занимал ключевое место. Для целей биомедицинской науки создавались многие вычислительные инструменты, широко используемые сегодня.

Большой проблемой данных о здоровье человека является их неточность, приблизительность, нерегулярность и фальсифицируемость. Неточность – естественное следствие непостоянства свойств организма человека, приблизительного характера измерений и постоянного изменения технологии измерений: один и тот же признак, например, указывающий на поражение сердечной мышцы, меряется разными способами в разных организациях, и со временем набор этих методов меняется.

Нерегулярность – следствие того, что в бесконечном множестве признаков, которые можно измерить, врачи избирают лишь необходимое. Нельзя у всех больных измерять все возможное. Это необходимое различается у разных больных, и к этому добавляются «дырки» в данных вследствие потери результата измерения, недоставки пробы и прочие несчастья, которые сопутствуют деятельности человека.

Наконец, множество данных о человеке в сфере медицины фальсифицируются. Например, захлебнувшемуся рвотными массами пьяному могут написать, что причина его смерти – инфаркт, просто чтобы не травмировать семью. И наоборот, в официально объявленный год борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями систематически вместо причины смерти «инфаркт» будут писать «язвенная болезнь» или «старость».

Технологии Big Data могут выявить в шуме разнородных данных какой-то сигнал, но они не могут сказать, что он значит.

Всякий анализ данных имеет смысл, только поскольку данные надежны. Если на входе системы мусор, то мусор будет и на выходе. Ученые боролись с перечисленными проблемами всеми возможными способами, прежде всего путем проведения ограниченных по масштабам, но высококачественных исследований, в которых измерялось все, что надо, так, как надо, и многократно перепроверялось. Если есть такие исследования, то можно неточную, нерегулярную и фальсифицированную общенациональную статистику если не вполне исправить, то хотя бы понять. Проект Глобального бремени болезней (Global Burden of Disease) опирается именно на такой подход.

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) рекомендует всем странам проводить периодические обследования населения, чтобы выявить истинное состояние здоровья людей. В нашей стране таких обследований не проводится, в результате у нас смертность уже давно снижается, а количество больных хроническими заболеваниями растет. Почему? Потому, что проводится научно не обоснованная «диспансеризация», основная цель которой – выявлять «больных».

Могут ли быть использованы технологии, связанные с идеями Big Data, в здравоохранении? Да, конечно. Но пока почти исключительно в научных исследованиях. Компьютеризация идет, конечно, семимильными шагами, накапливается все больше электронных записей о состоянии здоровья людей, улучшается качество этих записей.

Почти 20 лет назад, когда готовился отчет об ошибках в оказании медицинской помощи «To err is human», казалось, что интенсивное применение электронных карт пациента способно значительно увеличить безопасность и эффективность работы врача. Сегодня мы видим, что безопасность повысилась незначительно даже в тех странах, где электронные карты пациента обязательны, и одновременно мы видим, как работа с электронными картами стала одной из основных тягот врача. Даже в США.

Безопасность системы не складывается из аккуратных записей, как это могут вообразить фанаты контроля качества в обязательном медицинском страховании. Она зависит от общего состояния системы. Если в больнице прогнили полы и туалет во дворе, то быстрый Интернет и электронные карты пациентов не решат проблемы. Все равно пациенты останутся недокормленными, с анемией и инфекциями.

Множество текстов, докладов и популярных фильмов рассказывают публике о том, как с помощью высокопроизводительных облачных технологий новые «докторы Ватсоны» могут обеспечить прорыв в медицине. Большая часть этого потока позитива о Big Data является промоцией компаний, предоставляющих дорогостоящие услуги «компьютеризации» в здравоохранении.

Некритичное отношение к заявлениям торговцев компьютерным товаром приводит в России к все новым вложениям значительных средств в создание общенациональной системы медицинского электронного документооборота с совершенно необоснованной уверенностью, что существующие автоматизированные программы обработки больших массивов данных Big Data позволят, как говорит Вероника Скворцова, автоматизированно выбирать оптимальные алгоритмы медицинского сопровождения для каждого человека с учетом телемедицинских консультаций.

Пока же единственной работающей технологией, да и то лишь в некоторых городах, является запись на прием в поликлинику по Интернету.

Восхищение фантастическими журавлями в небе высоких технологий не должно скрывать от нас факт тяжелого положения в здравоохранении, отсутствия лекарственного обеспечения населения, катастрофы здравоохранения на селе. Нам нужно больше реализма. И больше финансирования нормальных научных работ, а не внедрений «телемедицины» и Big Data.