Атул Гаванде - Тяжелый случай. Записки хирурга

Думаю, я могу это сделать. У меня уже есть опыт. Но с опытом приходит и новая роль: от меня ждут, что я научу других этой процедуре. Как говорится во врачебной поговорке: «Один раз посмотри, один раз сделай, один раз научи» — и это лишь наполовину шутка.

Сегодня дежурит младший ординатор. До сих пор она только раз или два ставила катетер. Я рассказываю ей о мистере Г. Есть ли у нее время заменить катетер? Она ошибочно считает это вопросом и отвечает, что должна осмотреть пациентов. Случай еще подвернется, а пока, может, я обойдусь без нее? Я отвечаю «нет», и она не в силах скрыть недовольства. Она перегружена, как был перегружен я, и, вероятно, напугана, как и я поначалу.

Младший ординатор начинает сосредоточиваться, когда я заставляю ее проговаривать все шаги процедуры — думаю, это можно назвать генеральной репетицией. Она почти все описывает правильно, но совершает фатальную ошибку — забывает, что нужно проверить результаты анализов и что у мистера Г. тяжелая аллергия на гепарин, которым промывают катетер. Я убеждаюсь, что она это усвоила, и отдаю ей распоряжение подготовиться и вызвать меня.

Я еще не привык к этой роли. Очень тяжело нести ответственность за собственные ошибки, а тем более за чужие. Пожалуй, мне стоило бы вскрыть комплект для постановки центрального катетера и устроить ей настоящую генеральную репетицию. А возможно, и не надо этого делать, ведь каждый комплект, наверное, стоит не меньше двух сотен долларов. Надо бы к следующему разу уточнить.

Через полчаса она вызывает меня. Операционное поле обложено простынями. Младший ординатор облачена в хирургический костюм и перчатки. Она говорит, что взяла водный раствор хлорида натрия для промывки катетера и что анализы в норме.

— Вы подложили валик из полотенца? — спрашиваю я.

Она забыла о валике. Я скатываю полотенце и подсовываю под спину мистера Г., заглядываю ему в лицо и спрашиваю, все ли в порядке. Он кивает. Я не вижу признаков страха. Он уже столько перенес, что со всем смирился.

Младший ординатор выбирает место для прокола. Пациент страшно истощен. Я вижу каждое ребро и боюсь, что она проткнет ему легкое. Она применяет местное обезболивание, затем вводит толстую иглу и, похоже, совершенно не под тем углом. Я даю знак сделать другую попытку. От этого ее неуверенность лишь усиливается. Она втыкает иглу глубже, и я знаю, что в вену она не попала. Она тянет поршень шприца: крови нет. Вытаскивает иглу и пробует еще раз. И еще раз, снова под неправильным углом. Теперь мистер Г. чувствует укол и вздрагивает от боли. Я держу его за руку, пока младший ординатор добавляет заморозку. Это все, что мне остается, разве что сменить ее. Но она никогда не научится, если не будет пробовать, напоминаю я себе, и решаю дать ей еще один шанс.

Однажды летним днем 1996 г. Ханс Олин, 50-летний глава кардиологического отделения больницы Лундского университета в Швеции, сидел в своем кабинете над горой из 2240 электрокардиограмм (ЭКГ). Результат каждого обследования представлял собой серии волнистых линий, бегущих слева направо по странице разграфленной бумаги формата «письмо» [4]. Олин знакомился с ними в одиночестве у себя в кабинете, чтобы ничто его не отвлекало. Он просматривал ЭКГ одну за другой быстро, но внимательно, раскладывая в две стопки в соответствии со своим мнением о том, был ли у пациента сердечный приступ на момент ее снятия. Чтобы не накапливалась усталость и невнимательность, он выполнял эту работу в течение недели, сортируя ЭКГ не больше двух часов подряд и делая длинные перерывы. Он хотел избежать случайных ошибок; ставки были слишком высоки. Это была медицинская версия шахматного матча с компьютером Deep Blue, где кардиолог Олин выступал в роли Гарри Каспарова. Он вступил в противоборство с компьютером.

ЭКГ — один из самых распространенных диагностических тестов, выполняемых только в США чаще 50 млн раз в год. Электроды, прикрепленные к коже пациента, снимают электрические импульсы низкого напряжения, которые с каждым ударом сердца проходят по сердечной мышце и отражаются в виде волн на распечатке выходных данных ЭКГ. Этот метод основан на теории, согласно которой при инфаркте часть мышцы погибает, из-за чего электрические импульсы меняют курс, чтобы обойти мертвую ткань. В результате меняются и волны на распечатке. Иногда эти изменения очевидны, но чаще неявны, в медицинской терминологии — «неспецифичны».

Студентам-медикам освоение навыка чтения ЭКГ сначала кажется непреодолимо трудным. Обычно при ЭКГ используется 12 электродов, и все они выдают на распечатке линии разного вида. Студентов учат различать в этих узорах десяток или больше признаков, обозначенных буквами алфавита: например, опущение в начале сердечного сокращения (Q-волна), подъем на пике сердечного сокращения (R-волна), последующее снижение (S-волна) и округлая волна сразу после сокращения (Т-волна). Иногда небольшие изменения там и тут складываются в картину инфаркта, иногда нет. Когда я был студентом-медиком, то сначала научился расшифровывать ЭКГ как сложное вычисление. Мы с соучениками таскали в карманах белых лабораторных халатов ламинированные карточки с мудреными инструкциями: рассчитать частоту сердечных сокращений и ось направления тока, проверить наличие нарушений ритма, проверить, не поднимается ли сегмент ST больше чем на 1 мм в отведениях V1 и V4, или наблюдается слабое развитие R-волны (что свидетельствует об инфаркте определенного типа), и т. д.

С практикой овладение всей этой информацией упрощается. В диагностике кривая обучения играет не меньшую роль, чем сама методика. Опытный кардиолог иногда может диагностировать инфаркт с одного взгляда, как ребенок сразу замечает мать в дальнем конце комнаты, но по сути этот диагностический тест сохраняет некоторую степень неопределенности. Исследования показали, что от 2 до 8 % пациентов с инфарктом, поступающих в отделение неотложной помощи, получают неверный диагноз и четверть из них умирает или переносит полную остановку сердца. Даже если таких пациентов по ошибке не отправят домой, при неверной расшифровке ЭКГ можно опоздать с началом лечения, от которого зависит жизнь. Любое человеческое суждение, даже если этот человек эксперт, всегда не бесспорно. Таким образом, имеются все основания для того, чтобы попытаться научить компьютер читать ЭКГ. Если он окажется хотя бы немного результативнее человека, это может ежегодно спасать тысячи жизней.

Впервые предположение, что компьютеры могут справляться с диагностикой лучше людей, было высказано в 1990 г. в очень авторитетной статье Уильяма Бакста, на тот момент врача неотложной помощи Калифорнийского университета в Сан-Диего. Бакст описал «искусственную нейронную сеть» {1} — вид компьютерной архитектуры, — принимающую сложные лечебные решения. Такие экспертные системы обучаются на своем опыте во многом так же, как и люди, усваивая обратную связь от каждого удачного или неудачного случая для повышения точности предположений. В следующем исследовании Бакст рассказал, как компьютер играючи победил группу врачей при диагностике инфарктов у пациентов с болью в груди. Однако две трети врачей, участвовавших в его исследовании, были неопытными ординаторами, и, разумеется, следовало ожидать, что у них возникнут трудности с расшифровкой ЭКГ. Но сможет ли компьютер превзойти опытного специалиста?