Система способна обнаружить едва уловимые изменения в состоянии недоношенных детей, которые сигнализируют о начале развития инфекции за сутки до появления явных симптомов. «Вы не можете увидеть их невооруженным глазом, но компьютеру это под силу», — поясняет доктор Макгрегор. Система полагается не на причинно-следственные связи, а на корреляции. Она сообщает, что происходит, а не почему. И это вполне отвечает ее назначению. Заблаговременное предупреждение позволяет врачам раньше и к тому же с более щадящим медицинским вмешательством приступить к лечению инфекции или же раньше узнать, что лечение неэффективно. И то и другое благотворно сказывается на результатах лечения пациентов. В будущем эта технология наверняка будет реализована для всех пациентов и условий. И пусть алгоритм не принимает решения, зато компьютеры делают все от них зависящее, чтобы помочь медикам как можно лучше выполнять свои обязанности.
Поразительно, как с помощью анализа больших данных доктору Макгрегор удалось выявить корреляции, которые в известном смысле бросают вызов традиционным представлениям врачей. Она обнаружила, что выраженное постоянство жизненно важных показателей, как правило, служит предвестником серьезной инфекции. Звучит странно, ведь мы полагаем, что именно ухудшение этих показателей должно предшествовать полномасштабной инфекции. Можете представить себе поколения врачей, которые по окончании рабочего дня проверяют состояние пациента и, убедившись, что оно стабилизировалось, решают, что все в порядке и можно идти домой. И только безумный звонок медсестры посреди ночи разбудит их и сообщит, что, вопреки их предположению, состояние пациента резко пошло на ухудшение.
Полученные данные свидетельствуют о том, что стабильность состояния недоношенных детей не служит признаком улучшения, а скорее больше похожа на затишье перед бурей: тело как будто велит крошечным органам мобилизовать все силы и приготовиться к предстоящим трудностям. Но мы не можем быть абсолютно уверены, ведь это лишь корреляция — здесь нет места причинно-следственным связям. Чтобы выявить эти скрытые взаимосвязи среди множества составляющих, понадобилось непостижимое количество данных. Вне всякого сомнения, большие данные спасают жизни.
В мире малых данных корреляционный анализ не был намного лучше или дешевле исследований причинно-следственных связей. Ввиду небольшого количества данных, как правило, и то и другое исследования начинались с гипотезы, которая затем проверялась и находила свое подтверждение либо опровергалась. Поскольку в обоих случаях отправной точкой служила гипотеза, оба подхода были одинаково чувствительны к предвзятости и ошибочным предположениям. Необходимые данные для корреляционного анализа часто были недоступны, а их сбор влек за собой большие расходы. Сегодня при наличии огромного количества данных это не такие уж весомые препятствия.
