Hello World. Как быть человеком в эпоху машин | страница 58

Между двумя крайними позициями — абсолютно здоровой тканью и бесспорно опасной для жизни злокачественной опухолью — есть еще несколько менее очевидных вариантов (см. рисунок ниже). Иногда в образце ткани обнаруживаются группы атипичных, подозрительных на вид клеток, но большого беспокойства они не вызывают. Это могут быть предраковые изменения, вовсе не обязательно чреватые серьезными последствиями. Или рак in situ, когда опухоль — так называемая преинвазивная (внутриэпителиальная) протоковая карцинома — остается в пределах млечных протоков.

Выбор терапии во многом зависит от того, к какой категории относится образец взятой на анализ ткани. В зависимости от его положения в диагностическом ряду доктор может сказать, необходима ли вам мастэктомия или другое лечение, а то и вовсе отпустит вас.

Загвоздка в том, что различить промежуточные состояния крайне сложно. Даже самые многоопытные врачи-патологи расходятся во мнениях относительно одного и того же образца ткани. В 2015 году был проведен эксперимент, который показал, как сильно порой различаются диагнозы разных докторов. Ста пятнадцати патологам предложили оценить 72 образца ткани молочной железы с доброкачественными изменениями, то есть занимающими среднюю позицию в ряду состояний. К сожалению, ответы совпали всего в 48 % случаев^>[158].

Коль скоро ваши шансы на верный диагноз примерно один к одному, то с тем же успехом можно было бы подбросить монетку. Орел — и вам без малейшей нужды делают мастэктомию (в США это стоит сотни тысяч долларов). Решка — и вы упускаете возможность выявить онкологическое заболевание на ранней стадии. И так плохо, и эдак.

Когда ставки так высоки, точность имеет критическое значение. Сможет ли алгоритм лучше выполнить эту работу?

Машины, которые видят

Вплоть до недавнего времени создание программы, способной распознать по изображению что-либо, не говоря уже о раковых клетках, считалось задачей из области головоломных. Пусть нам самим не составляет ни малейшего труда догадаться, что нарисовано на картинке — но чертовски трудно, оказывается, объяснить толком, как мы это узнаем.

Представьте себе, будто вы пишете инструкцию для компьютера, которая позволит ему определить, есть на фото собака или нет. Можно начать с самых надежных критериев — различимы ли четыре ноги, висячие уши, шерсть и прочие признаки животного. А если собака на фото сидит? Или не все ее лапы видны? А что, если у нее уши с заостренными кончиками и стоят торчком? Или собака вовсе отвернулась от камеры? И как отличить лохматого пса от длинноворсового ковра, а также от нестриженой овцы и от травы?