Мы же пытаемся предсказывать так, чтобы можно было предотвратить, это главная цель. Если нет оснований для действий, то предсказание становится скорее научным упражнением. Например, много усилий тратится на попытки предсказать, у кого разовьется болезнь Альцгеймера, задолго до того, как начнутся когнитивные нарушения. Бесспорно, это одна из самых важных проблем здравоохранения, которая перед нами стоит, но на сегодняшний день, несмотря на значительные усилия, нет никаких проверенных превентивных стратегий.
Очень важны также время и место предсказания. Я живу в Сан-Диего, где вижу множество любителей серфинга, которые каждый день катаются на волнах в Тихом океане, не думая об акулах. Акулы убивают всего 10 человек в год из 7 млрд жителей планеты, поэтому мы можем сказать, что в среднем риск гибели в результате нападения акулы в Сан-Диего бесконечно мал. Но время от времени опасных акул замечают поблизости от берега. В такие дни редко увидишь кого-то из серфингистов. В том, что касается предсказаний, время и место играют решающую роль.
В предсказании болезней у людей время – это все. Мы можем каждому сказать определенно, что он умрет. Но бессмысленно предрекать: «Вас ожидает смерть, но мы не знаем, через две недели или через два десятка лет». На самом деле это даже хуже, чем бесполезно, потому что, если предсказание правдиво, оно может вызвать у пациента панику из-за отсутствия точного указания времени. Поэтому в попытке предотвратить болезни важны и «кто», и «когда».
Полезная аналогия для успешного медицинского предсказания – это предсказание сбоев в работе реактивных двигателей76, 77. Компании, подобные General Electric, ведут постоянное наблюдение за своими самолетными двигателями. Они используют сложные неуправляемые алгоритмы, искусственный интеллект и многоаспектную аналитику для определения предиктивных предвестников вроде тонкой трещинки, потому что требуется нулевая вероятность сбоя, так как во время каждого рейса рискуют сотни пассажиров. Большинство состояний, таких как инфаркт, приступ астмы, инсульт, аутоиммунная атака, подобны авиакатастрофам, только они происходят в человеческом теле. Мы можем использовать те же вычислительные инструменты. Величайшая разница в том, что медицинский мониторинг спасает набитые людьми самолеты, но только по одному «пассажиру» за раз.
Теперь давайте рассмотрим некоторые болезни, которые, не исключено, можно будет предсказать и предупредить в будущем. Начнем с тех, которые можно отслеживать с помощью датчиков, прикрепляемых к телу, потому что они обеспечивают уникальный поток данных в режиме реального времени от людей, находящихся в группе риска, а информативность и предиктивность метода делают его самым лучшим и самым точным ударом по цели78. В первую очередь я обращаюсь к проблемам, решаемым с помощью датчиков, носимых на теле, которые, вероятно, скоро будут широкодоступны, а затем перейду к состояниям, которые будут в основном зависеть от датчиков, вводимых в кровоток. Астматические приступы – одна из главных причин смерти и обращений за неотложной помощью при угрозе жизни у детей, и, безусловно, они подрывают здоровье миллионов взрослых. У каждого астматика свои причины, вызывающие спазм дыхательных путей: у одних это загрязнение окружающей среды, у других – холод, физические нагрузки, цветочная пыльца или другие аллергены. Если задолго до первых признаков затруднения дыхания нам удастся улавливать момент, когда дыхательные мышцы начинают менять тонус, то удастся предупреждать приступы. Вероятно, это достижимо при использовании кластера датчиков, носимых для определения качества воздуха, присутствия в нем цветочной пыльцы, анализа использования ингалятора(-ов) и геолокации, анализа дыхания на присутствие и измерение количества окиси азота, а также измерения функции легких с использованием микрофона смартфона или подходящего подключаемого приложения. Поскольку иммунная функция тесно связана с микробиомом кишечника, пробы и анализ этого «ома» тоже заслуживают изучения. Наряду с этим может осуществляться пассивный мониторинг дыхательного ритма, температуры, насыщения крови кислородом, кровяного давления и скорости сердечных сокращений с помощью устройства в часах или браслета на запястье. Теперь приходит время для персонифицированного машинного обучения, чтобы на основании всех данных человека определить предвестники приступа астмы. После того как выявлены закономерности, остается предупредить человека о необходимости принимать дополнительное лекарство, избегать определенных воздействий или предложить еще какую-то комбинацию. Более того, эта информация становится более ценной, когда она получена от тысяч и сотен тысяч больных – у нас никогда не было возможности проводить подобный мониторинг людей «в естественных условиях». Теперь спусковые механизмы и связи неизбежно будут обнаружены. В конечном счете люди, у которых никогда не было приступа астмы, но находящиеся в группе высокого риска, выявленного на основании геномного секвенирования, наследственности и скрининга иммунной системы, могут использовать этот подход, чтобы этого никогда не случилось.
А как насчет депрессии и посттравматического стрессового расстройства (ПТСР)? Возьмем для примера военнослужащего, который вернулся из Афганистана и проходит скрининг на посттравматическое расстройство. Сегодня это делается с помощью вопросов, которые задают человеку, а он дает на них субъективные ответы. Есть много других более объективных способов выявления этого состояния, они включают тон голоса и интонацию, дыхание, выражение лица, пульс и температуру, кожно-гальванический рефлекс, вариабельность сердечного ритма и восстановление нормальной частоты сердцебиения, модели общения, движения и жизнедеятельности, осанку, качество и продолжительность сна и мозговые волны. Этот набор показателей, вероятно, поможет диагностировать склонность к посттравматическому стрессовому расстройству. От депрессии страдают свыше 20 млн американцев, и это заметно влияет на качество жизни и успешность. Если мы узнаем, что ускоряет, а что облегчает депрессию у каждого человека и у большой группы населения, то, вероятно, сможем лучше предотвращать депрессию или, по крайней мере, ее самые тяжелые формы. В случае людей, проходящих лечение, также можно легко отследить соблюдение правил приема препаратов, чтобы определить, является ли это провоцирующим фактором.
То же самое относится к застойной сердечной недостаточности. Теперь у нас есть способы непрерывно, удар за ударом, отслеживать работу сердца, жидкостный статус, качество сна и приступы апноэ одновременно с пульсом, температурой и весом. Смартфон можно использовать для измерения таких показателей, как натрийуретический пептид головного мозга, и для исследований почек, например определения азота мочевины в крови или креатинина, которые отражают жидкостный статус и силу сердечной мышцы. Выполнение лекарственных назначений можно отслеживать с помощью оцифрованных таблеток. В целом эти данные должны давать сигнал о приближении сердечного приступа, прежде чем человек почувствует, что ему не хватает воздуха. Если выявляется приближение сердечного приступа, есть несколько типов лекарственных препаратов, которые можно использовать для предотвращения прилива крови к легким.
То же самое относится к эпилепсии, которую, как было показано, можно предсказать у некоторых людей при помощи «электродермальных» датчиков в виде браслета путем мониторинга вариабельности сердечного ритма и кожно-гальванического рефлекса. Но если к этому добавить носимый на теле аппарат для ЭКГ, показатели качества сна и мониторинг пульса и температуры, то вполне можно предупредить приступ задолго до его вероятного наступления. И шансы возрастают, когда тысячи людей, страдающих эпилепсией, проходят всеобъемлющий мониторинг.
Университет Онтарио работает над проектом «Артемида» – это инициатива по сбору данных о тысячах недоношенных детей79. В случае недоношенных детей есть 25 %-ный риск подхватить серьезную инфекцию, и 10 % из этих новорожденных умрет, но до сегодняшнего дня было сложно предсказать, кто из младенцев особенно подвержен инфекциям и когда они могут проявиться. С помощью датчиков сердечного ритма был определен важный маркер изменения сердечного ритма. Теперь эти устройства для новорожденных, работающие по всему миру, могут отправлять данные мониторинга сердечного ритма через облачное хранилище данных для поминутного прочтения на базе «Артемиды» для постоянного обновления статистики вероятности. Точно так же существуют способы определить, кто из слабых пожилых людей, вероятно, упадет и когда80, 81а. Используя различные датчики в полу или то, что получило название «волшебный ковер», удается заметить изменения в походке человека и возросший риск падения. Такие падения представляют собой один из самых серьезных рисков для пожилых людей и часто приводят к перелому шейки бедра и фатальному исходу. Стратегия обучения машин могла бы особенно пригодиться для предотвращения подобных случаев.
