Ханна Фрай - Hello World. Как быть человеком в эпоху машин

Если в организме есть раковые клетки, иммунная система может идентифицировать их как мутировавшие, немедленно бросится в атаку и постарается их уничтожить — такой рак не разовьется до угрожающего состояния. Но иммунная система может разладиться, в таком случае организм позволяет опухоли расти и развиваться. Вот тогда рак может вас убить [172].

Новообразования развиваются по-разному. С одними разберется ваш организм, другие так и будут вести себя более или менее спокойно до вашей кончины, третьи перерастут в агрессивные, ярко выраженные раковые опухоли. К сожалению, зачастую мы не можем угадать, чем грозит то или иное новообразование.

Именно по этой причине коварные промежуточные состояния между доброкачественной опухолью и запущенным раком могут создать нам массу проблем. Это всего лишь классификация, и врачи должны руководствоваться ею, но, если какие-то клетки в биоптате вызовут подозрения у врача, выбранная категория просто поможет описать текущую картину. Не факт, что можно будет дать прогноз относительно того, что вас ждет. Однако пациента, безусловно, больше всего волнует прогноз.

В итоге врачи и пациенты нередко проявляют излишнюю предусмотрительность при выборе лечения. Возьмем, к примеру, рак in situ . Эта стадия приближается к более опасной области спектра — опухоль растет, но пока еще не задевает прилегающие ткани. Дело нешуточное, но до смертельно опасной стадии преинвазивный рак in situ дойдет лишь в одном случае из десяти. Тем не менее в США каждой четвертой женщине с таким диагнозом грозит тотальная мастэктомия — тяжелая операция с очень серьезными последствиями для ее физического и психологического состояния [173].

В самом деле, чем глубже и основательнее проводится скрининг молочных желез, тем сильнее это сказывается на тех женщинах, которые иначе жили бы счастливо, даже не думая ни о каких новообразованиях. Группа независимых ученых из Великобритании пришла к выводу, что для 43 из каждых 10 000 женщин, которые в ближайшие двадцать лет пройдут маммографию, удастся предотвратить смерть от рака груди. А согласно результатам исследования, опубликованным в New England Journal of Medicine , 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.