С практикой овладение всей этой информацией упрощается. В диагностике кривая обучения играет не меньшую роль, чем сама методика. Опытный кардиолог иногда может диагностировать инфаркт с одного взгляда, как ребенок сразу замечает мать в дальнем конце комнаты, но по сути этот диагностический тест сохраняет некоторую степень неопределенности. Исследования показали, что от 2 до 8 % пациентов с инфарктом, поступающих в отделение неотложной помощи, получают неверный диагноз и четверть из них умирает или переносит полную остановку сердца. Даже если таких пациентов по ошибке не отправят домой, при неверной расшифровке ЭКГ можно опоздать с началом лечения, от которого зависит жизнь. Любое человеческое суждение, даже если этот человек эксперт, всегда не бесспорно. Таким образом, имеются все основания для того, чтобы попытаться научить компьютер читать ЭКГ. Если он окажется хотя бы немного результативнее человека, это может ежегодно спасать тысячи жизней.
Впервые предположение, что компьютеры могут справляться с диагностикой лучше людей, было высказано в 1990 г. в очень авторитетной статье Уильяма Бакста, на тот момент врача неотложной помощи Калифорнийского университета в Сан-Диего. Бакст описал «искусственную нейронную сеть»>{1} — вид компьютерной архитектуры, — принимающую сложные лечебные решения. Такие экспертные системы обучаются на своем опыте во многом так же, как и люди, усваивая обратную связь от каждого удачного или неудачного случая для повышения точности предположений. В следующем исследовании Бакст рассказал, как компьютер играючи победил группу врачей при диагностике инфарктов у пациентов с болью в груди. Однако две трети врачей, участвовавших в его исследовании, были неопытными ординаторами, и, разумеется, следовало ожидать, что у них возникнут трудности с расшифровкой ЭКГ. Но сможет ли компьютер превзойти опытного специалиста?
На этот вопрос и попытались дать ответ в исследовании, проведенном в Швеции под руководством Ларса Эденбрандта, коллеги Олина по медицине и специалиста по искусственному интеллекту>{2}. Эденбрандт провел пять лет, совершенствуя свою систему сначала в Шотландии, затем в Швеции. Он «скормил» компьютеру электрокардиограммы более чем 10 000 пациентов, сообщая ему, какие из них свидетельствуют об инфаркте, а какие нет, пока машина не научилась читать даже самые неоднозначные ЭКГ. Тогда он обратился к Олину, одному из ведущих кардиологов Швеции, обычно расшифровывающему до 10 000 ЭКГ в год. Эденбрандт отобрал 2240 ЭКГ из историй болезни, имеющихся в клинике, чтобы протестировать и программу, и врача, причем ровно половина из них (1120) соответствовала подтвердившимся случаям инфаркта. Без лишней шумихи результаты были опубликованы осенью 1997 г. Олин правильно распознал 620 инфарктов, компьютер — 738. Машина оказалась эффективнее человека на 20 %.
