и не дали ни одного ошибочного — положительного ответа. Однако немалое число мельчайших раковых клеток, скрытых в тканях, проскочило мимо их внимания — они рассматривали снимки тридцать часов, но обнаружили лишь 73 % таких изменений.
Дело вовсе не в колоссальном объеме пикселей, которые необходимо охватить взглядом. Люди могут запросто прозевать очевидные аномалии, глядя прямо на них. В 2013 году ученые из Гарварда наложили на некоторые снимки грудной клетки изображение гориллы и предложили двадцати четырем не ожидавшим такого подвоха рентгенологам изучить снимки на предмет обнаружения рака. Восемьдесят три процента докторов гориллы не приметили, хотя система слежения за движениями глаз показала, что многие смотрели на нее в упор>[163]. Снимок приведен выше — можете попробовать сами>[164].
У компьютеров проблема противоположная. Они будут азартно отбирать группы измененных клеток, даже абсолютно здоровых на самом деле. Так, в ходе матча CAMELYON16 лучшая из представленных нейросетей выявила рак с достойной восхищения точностью 92,4 %, но при этом выдала восемь ложноположительных результатов на образец, ошибочно пометив здоровые группы клеток как подозрительные>[165]. При столь низкой избирательности самые передовые современные программы явно склонны вешать раковый бейджик на каждую грудь и пока не могут давать собственное полноценное гистологическое заключение.
Впрочем, есть и хорошая новость: никто и не просит их это делать. Мы намерены объединить усилия человека и машины. Программа выполняет черную механическую работу — просматривает снимки и собирает огромный пул данных, отмечая некоторые критические области. Затем за дело принимается диагност-патолог. Даже если компьютер пометит клетки, которые на самом деле раковыми не являются, не страшно — врач сможет быстро все оценить и отсеять нормальные образцы. Такой алгоритмический подход к совместному предварительному скринингу позволяет не только сберечь время, но и достичь почти невероятных высот в точности диагностики — 99,5 %>[166].
Как ни волшебно все это звучит, факт тот, что агрессивные опухоли врачи всегда находили безошибочно. Самыми каверзными оказываются промежуточные случаи, когда разница между раком и не раком не так бросается в глаза. Может ли и здесь помочь алгоритм? Вероятно, да. Но он не должен пытаться поставить диагноз с помощью профессиональных приемов, привычных для патолога. Однако алгоритм, который гораздо лучше умеет выискивать скрытые в тканях патологии, наверное, мог бы предложить более подходящий вариант сотрудничества — делать то, на что не способен живой доктор.
