, опасные для жизни опухоли будут выявлены у 30 из каждых 100 000 женщин, явившихся на плановую маммографию
>[174]. Но, в зависимости от источника статистических данных, втрое или даже вчетверо больше женщин будет лечиться от опухолей, вовсе не представляющих опасности
>[175].
Если вы хорошо умеете находить отклонения от нормы, но плохо представляете себе дальнейшее развитие заболевания, вам будет трудно бороться с перегибами в диагностике и выборе методов лечения. И все-таки надежда есть. Иногда, как и с автобиографиями монахинь, в старых и более свежих данных о пациенте удается заметить кое-какие ориентиры, позволяющие предположить, что будет с его здоровьем спустя несколько лет. В таком случае поиск подобной информации — самая подходящая работа для нейросети.
На поле боя, где врачи десятилетиями бьются над вопросом, почему одно отклонение от нормы опаснее другого, алгоритм, которому не разъяснили, что именно искать, может проявить себя с лучшей стороны. Если только вам удастся собрать для обучения алгоритма достаточно обширную коллекцию снимков биоптатов — как неизбежно метастазирующих (то есть поражающих и другие органы) опухолей, так и не дающих метастазов, — абсолютно свободный от теоретических предубеждений алгоритм смог бы выудить скрытые наводки на прогноз вашего здоровья. Как говорит Джонатан Каневски, “алгоритму вполне по силам найти на каждом изображении характерные особенности, по которым будет понятно, даст ли опухоль метастазы”>[176].
С таким алгоритмом тип биоптата уже не имеет ключевого значения. Уже не так интересно, почему да отчего — вы сразу получаете ответ на самый волнующий вопрос: нужно вам лечиться или нет?
Отрадно, что подобные алгоритмы разрабатываются. Уже знакомый нам патолог из Гарварда и директор компании PathAI Энди Бек недавно опробовал свой алгоритм на серии образцов, взятых у пациентов из Нидерландов, и обнаружил, что самые точные прогностические показатели выживаемости были получены не из биоптатов опухоли, а из образцов прилегающих тканей с отклонениями от нормы>[177]. Это большой шаг вперед — впечатляющий пример самостоятельной исследовательской работы алгоритмов и подтверждение их способности находить паттерны, благодаря чему наши прогнозы становятся более надежными.
Само собой, при этом мы получаем колоссальный объем информации. Благодаря массовым маммографическим обследованиям в разных странах мы имеем больше снимков молочных желез, чем любого другого органа. Я не врач клинической диагностики, но все специалисты, с кем я говорила, уверяли меня, что уже в обозримом будущем мы сможем достоверно предсказывать, переродится ли сомнительное новообразование в рак. Очень может быть, что к тому времени, когда моя книга выйдет в мягкой обложке, кто-нибудь где-нибудь уже воплотит в жизнь эту революционную идею.
