Вскоре поступил 65-летний пациент почти в таком же состоянии, с теми же результатами анализов. Я сделал сканирование брюшной полости, но результаты были неоднозначными. У этого пациента тоже не наблюдалась картина аппендицита, мне просто показалось, что у него аппендицит. На операции, однако, выяснилось, что аппендикс в норме. У него оказался дивертикулит, инфекция толстой кишки, которая обычно лечится без операции.
Более ли второй случай типичен, чем первый? Часто ли интуиция уводит меня в сторону? Радикальный вывод из шведского исследования заключается в том, что индивидуализированный интуитивный подход, лежащий в основе современной медицины, порочен — он порождает больше ошибок, чем предупреждает. Исследования вне сферы медицины надежно подтверждают этот вывод. За последние четыре десятилетия когнитивные психологи многократно продемонстрировали, что слепой алгоритмический подход обычно дает лучшие результаты при прогнозировании и диагностике, чем человеческое суждение. Психолог Пол Мил в своем классическом труде 1954 г. «Сравнение клинического и статического прогнозирования»>{4} описал исследование среди условно-досрочно освобожденных заключенных штата Иллинойс, в котором сравнивались прогнозы тюремных психиатров о риске нарушения условий освобождения с оценками, сделанными по простейшей формуле, учитывавшей такие факторы, как возраст, число предшествующих правонарушений и характер преступления. Несмотря на приближенность формулы, она давала гораздо более точные прогнозы, чем психиатры. В последующих статьях Мил и социологи Дэвид Фауст и Робин Доус проанализировали больше сотни исследований, в которых сравнивались компьютерные расчеты или статистические формулы с человеческими суждениями при оценке чего угодно — от вероятности банкротства компании до ожидаемой продолжительности жизни пациентов с болезнями печени>{5}. Практически во всех случаях статистический подход демонстрировал такие же или лучшие результаты, чем человеческий прогноз. Казалось бы, человек и компьютер сообща могут принять наилучшее решение, но исследователи указывают на бессмысленность этой идеи. Если мнения совпадают, не о чем и говорить. Если расходятся, то, судя по результатам экспериментов, лучше согласиться с компьютером.
Что обеспечивает превосходство грамотно построенного компьютерного алгоритма? Во-первых, замечает Доус, люди непоследовательны: на нас легко влияют установка, порядок демонстрации объектов, недавний опыт, отвлекающие воздействия и способ подачи информации. Во-вторых, люди плохо учитывают множественные факторы. Мы склонны переоценивать одни переменные и безосновательно игнорировать другие. Хорошая компьютерная программа последовательно и автоматически взвешивает каждый фактор и приписывает ему соответствующее значение. В конце концов, спрашивает Мил, когда мы идем в магазин, разве соглашаемся, чтобы кассир окинул взглядом наши покупки и сказал: «Ну, мне кажется, это потянет на семнадцать долларов»? При длительном обучении кассир, пожалуй, сможет давать весьма верные прикидки, но мы сходимся на том, что компьютер складывает цены товаров более последовательно и точно. В шведском исследовании, как оказалось, Олин редко делал очевидные ошибки, но многие ЭКГ находятся в области неопределенности: одни признаки соответствуют здоровому сердцу, другие указывают на инфаркт. Врачу трудно оценить, в какую сторону склоняется массив информации, и на его суждение сильно влияют внешние факторы, например последняя ЭКГ, которую он видел.
