В медицине с каждым годом всё насущнее встает проблема врачебной некомпетентности. Нет, качество подготовки врачей в мире не стало хуже. Но объём медицинской информации растет год от года.

Так, в крупнейшей базе Pubmed проиндексирован почти миллион единиц информации (фактически, статей) только за 2015 год. Делим на условные двадцать врачебных специализаций, убираем теоретическое-ненужное и получаем, что врач-кардиолог, или там гематолог, должен прочитывать по полсотни статей в день, чтобы работать на современном уровне качества.

Все понимают, что это невозможно. Система, где врач является этаким черным ящиком, в который кладут медицинские знания и больных людей, а получают более-менее здоровых, изживает себя.

Самые несчастные студенты - медики: они учатся 7-11 лет, а не 5, как все остальные, и это не считая практически обязательных этапов повышения квалификации. И при том свежевыпущенный специалист ещё не может нормально диагностировать и лечить - нужны годы практики для тренировки врачебной интуиции.

Ну не вмещает человеческая голова столько разнородной, слабо структурированной информации.

Тут не поможет насыщение медицины деньгами, как это сделали в США. Скорее, навредит: все врачи рванут за достижением формальных критериев крутизны ради бабла, начнется толкотня локтями с выбраковкой толковых, но недостаточно напористых ребят. В Москве, кстати, та же фигня - лучше лечиться в Подольске, Питере, Тюмени или Тяньцзине.

Не очень поможет разработка и внедрение новой мощной техники. Да, многие задачи она решает: мощный томограф выявляет всё менее крупные опухоли, а носимый датчик сахара в крови помогает предупредить диабет. Но и здесь нужны знания, например, на какое место сфокусировать томограф или когда и кому прилепить датчик глюкозы.

Очевидно, для решения означенной проблемы нужен некий особенный поисковик, который сможет решать широкий, но определенный круг медицинских задач, таких как:

  • диагностика болезней по введенным симптомам и анализам,
  • формирование опросника для каждого больного "на лету", по ранее введенным жалобам
  • создание списка необходимых анализов на основании жалоб
  • создание направления к врачу
  • индивидуальный подбор лечения исходя из имеющихся заболеваний и предполагаемых рисков
  • прогноз по больному

Такой поисковик был придуман на заре компьютерной эпохи, ведь уже тогда описанные мной проблемы медицины были заметны. Ему дали название - Экспертная Система, или, со стороны медицины, Система Поддержки Принятия Врачебных Решений. Название-то дали, но не сделали.

Крутейший специалист по компьютерной логике шесть лет писал такую программу, а заодно стал доктором наук. Он научил ее неплохо назначать антибиотики, но пользователи сказали: долго, неудобно, непонятно - ну нафиг. Возможно, они правы.

Тему медицинских экспертных систем тогда забросили на многие годы (странно, почему? ведь проблема была в конкретной реализации, сама идея не является бредовой). И сейчас, когда в IT-сообщесте заходит разговор о медицинской экспертной системе, звучит много неадеквата: некоторые припоминают кадры из фильма "Идиократия", другие (или те же самые:) с видом знатока дают ссылку на очередную пиар-статью про IBM Watson в онкологии.

IBM Watson - это анализатор натурального текста в сочетании с мощным (порядка 2000 правил) интерпретатором на языке Prolog. Возможно, на его основе создан первый успешный электронный доктор. Почему возможно? За те четыре года, что о нем восторженно пишут пиарщики компании, в базе PubMed (почти милион индексаций ежегодно, однако) не появилось ни одной статьи с описанием реального примера на больных или статистического исследования по эффективности Ватсона. Меж тем, по другим диагностическим программам - Isabel, Mycin и тд - такие статьи есть, и не в единственном числе.

Тут еще момент: Ватсон по идее не должен показывать эффективность и точность - его задача не показать минимум ошибок, а быть сколь угодно ошибочным, только найти что-то подходящее по вооон тому странному случаю. Привет, medward.

Кроме того, Watson работает только на серверах компании IBM и только с английским языком (есть реализация на русском по той же технологии, качество никакое). Он также не является экспертной системой, поскольку в его обучании не участвуют специалисты со своими экспертными знаниями, вместо этого идет массовый анализ конкретных случаев лечения рака по врачебным описаниям. Но главная печаль - его интерфейса нет в публичном доступе, а значит сказать про Watson по сути нечего.

У Mycin и IBM Watson есть общее: обе программы используют логический язык программирования, обе работают только с отдельными разделами медицины, назначением антибиотиков и поиском отдельных видов лечения рака, соответственно.

Но нам нужно, чтобы оно работало по всем областям медицины! Ведь врачебные специальности - штука насквозь искусственная, и потому большая часть врачебных ошибок проистекает на стыке специальностей. Например, когда гастроэнтеролог путает абдоминальную форму инфаркта миокарда с острым гастритом.

В своей области врач-специалист ориентируется, как правило, хорошо. Причем сам он думает, что отлично (синдром Даннинга-Крюгера), и ему здесь не нужны подсказки компьютера. Но как быть пациенту - обойти двадцать врачей? Не, наш электронный доктор точно должен работать по всему спектру болезней.

Такие программы тоже есть, например Isabel Healthcare (доступна для скачивания на телефон) или WebMD Symptomchecker.

Если вы врач и знаете английский, то для вас не составит труда ввести туда свои жалобы и получить приемлемый результат. Если не врач, то результат будет хуже, а если попытаетесь диагностировать себя в прошлом или кого-то другого, то получится откровенная фигня.

Понятно, почему: наша память не абсолютна, врачей семь лет в основном этому и тренируют - не упускать симптомы. Непонятно, почему в итоге пользователь ругает не себя, а программу...

Чего не хватает в этих последних двух софтинах, так это способа хоть как-то выцепить из пациента те симптомы, о которых он сам не скажет. Здесь есть проблема: возможных симптомов тысячи, если не десятки тысяч, и никто не будет пролистывать их все. С другой стороны, прямой ввод не гарантирует полноту картины, а по обрывкам (сиречь, явным жалобам больного  - "доктор, у меня температура, аж искры из глаз") диагноз не поставить.

(Был у меня такой удаленный пациент - ввел в жалобы температуру, а "нарушения зрения, искры/мушки в глазах" не ввел - "так это же от температуры, зачем это отмечать?", в результате проворонили редкую болезнь)

Поэтому, параллельно с диагностикой должен работать умный опросник (автоматическая генерация анкеты). Такой, чтобы из тысяч возможных вопросов выбрать те несколько десятков, на которые больной с высокой вероятностью даст положительный ответ.

Так сделан сервис Diagnos.ru - опросник начинается близко к учебнику пропедевтики внутренних болезней, затем часть ветвей опроса отсекается, если больной не указал соответствующих жалоб. народу нравится отвечать, но сожалению, объем диагностической базы у сервиса невелик, и сложно понять, насколько такой подход эффективен.

Кто пользователь? 

Мало определить задачи программы, нужно составить портрет пользователя с его конкретными подзадачами.

Ненавязчиво у нас вырисовалось два вида электронных докторов - профессиональный для врача (MYCIN, IBM Watson с онкологическим профилем) и для пациента (Isabel Healthcare, WebMD Symptomchecker, Diagnos.ru).

Профессиональные используют текстовый ввод, пользовательские - чаще чекбоксы, но не обязательно. Профессиональные дают подсказку врачу, пользовательские пытаются ставить диагноз. Профессиональные охватывают какой-то один раздел, пользовательские пытаются работать по всей медицине, что неизбежно сказывается на качестве.

Но стоп, какое качество от них требуется? Неужели пользовательская программа-диагност должна выдавать стопроцентно точный результат, основываясь только на жалобах, без клинических анализов, без осмотра врача и некоторого периода наблюдения за больным?

Когда пытаешься выяснить это у пользователей, начинается полный тбм. С одной стороны, все вроде как понимают возможности и ограничения, с другой - каждый опыт взаимодействия, в котором не были выставлены точно все их диагнозы (причем другой частью мозга они понимают, что мог быть неправ их врач, а машина - права), воспринимается как негативный.

А может, пользователю не нужен электронный доктор? Вот есть же живой врач. К нему можно записаться, прийти, он поставит диагноз и назначит лечение. Но это требует времени - спланировать, вписать в график, доехать, отсидеть очередь, уехать Да и какой точности мы ждем? Есть исследование, где говорится, что даже в стационаре, после всех возможных опросов, анализов и наблюдений 7-15% диагнозов оказываются неверными. Двигаясь в сторону первичных приемов и назначаемой терапии, понимаем, что коррекции этого показателя в лучшую сторону не будет.

Кроме проблемы точности, есть проблема доступности медицинской помощи.

  • Отдаленные сёла, где нет врача, либо врач настолько всё забыл, что это приравнивается к его отсутствию.
  • Заграничный туризм (о, как я однажды намучался в Китае, пока не пришло в голову переводить Гуглом атомарные факты из симптомчекера).
  • Очереди на лечение (сейчас это больше касается Британии и США).

И еще есть проблема нежелания самого пациента обращаться к врачу с проблемами. То есть, кто-то/что-то должно ему сказать "Чувак, у тебя скорее рак, чем простуда, сходи уже вот к этому врачу, а то поздно будет".

Вот такие проблемы и задачи должен решать электронный доктор. Что скажете? В статье я дал несколько ссылок на работающие образцы. Чего им не хватает, как думаете? (вариант "мне выдало фигню" = "я не смог получить хороший результат" тоже канает - будем думать, как его получить и каким должен быть хороший результат).

https://aftershock.news/?q=node/438375