Почему врачи с таким трудом ставят диагнозы?
---
Объяснение кроется в когнитивных искажениях.
Герард Дау «Врач изучает мочу пациентки» (1630-е годы)
В издательстве «Альпина Паблишер» вышла книга врача и ученого Эрика Тополя «Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению». В ней автор рассматривает многочисленные точки приложения информационных технологий в науке и медицине — и пытается предсказать, какое будущее ждет эту сферу.
Проект Здоровье Mail.ru публикует фрагмент одной из глав этой книги.
Издательство «Альпина Паблишер»
Было это на третьем курсе медицинского факультета. Мы начали изучать введение в клиническую медицину на базе мемориального госпиталя Стронга в Рочестере (штат Нью-Йорк).
В первый день состоялось наше знакомство с сущностью медицинской диагностики. Наставником нашей группы из 10 студентов стал доктор Артур Мосс, высококвалифицированный кардиолог и одновременно преподаватель Рочестерского университета. (Этот преподаватель, ставший для меня образцом для подражания, умер в 2018 г.) Прежде чем повести студентов в палаты к больным, он собрал нас в небольшой аудитории для предварительной «разминки».
У Мосса была запоминающаяся внешность: темные, немного косящие глаза, серебро седины в иссиня-черных волосах. На нем был длинный белый халат на пуговицах, темно-серые брюки с отворотами, черные носки и остроносые черные туфли. Его задача состояла в обучении студентов искусству постановки медицинского диагноза.
Он подошел к черной доске (тогда, в 1977 г., классные доски были черными, а не белыми) и принялся записывать на ней сведения о каком-то пациенте.
Сначала он написал: «Мужчина 66 лет поступил в отделение скорой помощи».
Потом обернулся к нам и спросил: «Каков наш дифференциальный диагноз?»
Это могло показаться странным — мы же практически не располагали никакой информацией о больном. Но смысл вопроса доктора Мосса заключался в том, что всякий раз, сталкиваясь с новым клиническим случаем, врач должен использовать любую бесценную крупицу информации, будь то симптом, объективный признак или результат лабораторного анализа, и как можно быстрее вспомнить самые распространенные причины, соответствующие определенной картине.
Мы, будущие врачи, ответили: скорее всего, у больного инфаркт миокарда, рак, острое нарушение мозгового кровообращения или травма.
После этого доктор Мосс добавил еще один пункт: у пациента боль в груди.
Группа единодушно заключила, что у пациента инфаркт миокарда.
Доктор Мосс, искоса посмотрев на нас, сказал, что мы ошиблись. Нужно поискать другие причины боли в груди у такого пациента. Мы высказали несколько новых предположений: расслаивающая аневризма аорты, грыжа пищеводного отверстия диафрагмы, плеврит, перикардит и ушиб сердца.
Мосс, выслушав нас, дописал на доске, что боль отдает в шею и спину. Мы ограничили наши предположения инфарктом и расслаивающей аневризмой аорты. Затем преподаватель добавил, что больной вскоре потерял сознание, и мы выставили наш окончательный диагноз: расслаивающая аневризма аорты. Мосс улыбнулся и сказал: «Верно». Потом он добавил, что никогда не следует забывать об этой вероятности — расслаивающая аневризма аорты у пациентов с болью в груди. Очень часто эту вероятность упускают из вида, и ошибка оказывается фатальной.
Следующая задача была труднее. Стерев с доски прежнюю запись, он написал: «В госпиталь поступила женщина 33 лет».
Мы отреагировали так: рак молочной железы, осложнение беременности, несчастный случай. Мосс был разочарован, ибо на этом наша фантазия была исчерпана. Следующим симптомом была сыпь.
Теперь наш дифференциальный диагноз включал инфекцию, аллергическую реакцию на лекарство, укус насекомого или животного и контакт с ядовитым плющом. Наш наставник, снова выказав некоторое разочарование, сделал еще одну подсказку: сыпь была на лице. Это, однако, не вывело нас на правильный путь. Мы упрямо держались нашего предыдущего списка. Тогда наш наставник добавил еще одну деталь: наша больная была афроамериканкой.
Одна студентка нерешительно прошептала: «Волчанка?»
Это был правильный ответ. Студентка попала в точку, вспомнив, что системная красная волчанка часто встречается у молодых женщин африканского происхождения, а один из симптомов этого заболевания — сыпь на лице в форме бабочки.
Так мы учились ставить диагнозы. Мы шли от общего к частному, мгновенно реагируя на несколько общих ключевых признаков, что позволяло составлять короткий список гипотез, предположений и предварительных заключений. Мы выучили заклинание, что распространенные заболевания встречаются чаще других, и это было плодом той же логики, что лежит в основании теоремы Байеса.
Нас учили использовать интуитивное распознавание, а не аналитические способности. Теорема Байеса опирается на предыдущие данные, а поскольку мы, неопытные студенты-медики, прочли много книг, но практически не видели больных, то продвигались вперед очень медленно. Такой метод дает преимущество лишь зрелым врачам, которые видели на своем профессиональном веку тысячи больных.
Диагностический подход, которому нас обучали, является примером работы системы мышления, которую Даниэль Канеман когда-то назвал Системой 1 — мышление автоматическое, быстрое, интуитивное и не требующее усилий. Эта система мышления пользуется эвристикой, или эмпирическими правилами: это спонтанный способ мозга «срезать путь», не задействуя аналитическое мышление, что дает возможность быстро решить проблему.
Напротив, Система 2 — это медленный, связанный с осмыслением процесс, задействующий аналитическое мышление. Эти процессы осуществляются в разных областях мозга и требуют разных энергетических затрат. Может показаться, что лучшие диагносты в своей работе опираются на Систему 2. Однако это не так, и многочисленные исследования показали, что талант диагноста обусловлен эвристическим подходом, сдобренным интуицией, опытом и знанием. И действительно: более 40 лет назад первая система мышления, представленная быстрым спонтанным порождением гипотез, которому обучали каждого врача, была основой постановки правильного диагноза. Если врач ставил правильный предварительный диагноз в первые пять минут общения с пациентом, то точность окончательного диагноза достигала поразительных 98%. Если никакого представления о диагнозе в течение этих пяти минут не возникало, то точность снижалась до 25%.
Особенно выделяется в этом отношении диагностика в отделениях скорой помощи, где врачи после быстрого осмотра и обследования либо направляют больного в клинику, либо отпускают домой. Неверный диагноз может обернуться смертью пациента вскоре после выписки из отделения скорой помощи. Ежегодно около 20% населения США попадают в отделения скорой помощи, и количество людей, подвергающихся риску, огромно. Крупное исследование деятельности отделений скорой помощи показало, что ежегодно около 10 тыс. человек умирают в течение недели после выписки, несмотря на то, что они в тот момент не страдали диагностированными ранее заболеваниями, а в отделении у них не нашли угрожающих жизни заболеваний.
Однако эта проблема касается не только отделений скорой помощи. Каждый год в США случается более 12 млн серьезных диагностических ошибок, и, согласно подробному докладу, опубликованному в 2015 г. Национальной академией наук, большинству людей хотя бы раз в жизни придется столкнуться с ошибочным диагнозом.
Эти данные указывают на серьезные проблемы метода, с помощью которого врачи ставят диагнозы. Система 1 — я называю ее «быстрой медициной» — дает сбои, но и многие другие привычные способы постановки правильного диагноза подлежат улучшению. Можно было бы сделать больший упор на Систему 2.
Канеман утверждал, что «способ блокировать ошибки, возникающие в Системе 1, в принципе прост: уловить признаки того, что вы находитесь на когнитивном “минном поле”, притормозить и обратиться за подкреплением к Системе 2».
Однако на сегодня идея, будто можно дополнить Систему 1 Системой 2, не оправдывается (хотя данные на этот счет довольно ограниченны): когда врачи начинают мыслить аналитически и сознательно замедляют темп исследования, точность диагностики практически не повышается.
Главным фактором здесь является то, что использование Системы 1 или Системы 2 — не единственная важная переменная, в игру вступают и другие факторы. Один из них — пренебрежение к формированию диагностических навыков в процессе изучения медицины. Из 22 критериев, которые учитываются Американским комитетом по аккредитации терапевтов-выпускников, только два имеют отношение к диагностическим навыкам.
По завершении медицинского образования врачи застревают на текущем уровне качества диагностики на всю оставшуюся профессиональную жизнь.
Удивительно, но отсутствует и система, которая позволила бы врачу на основании обратной связи улучшать свои диагностические навыки на протяжении врачебной деятельности. Филип Тетлок, один из авторов книги «Думай медленно — предсказывай точно», отмечает: «Если вы не получаете обратной связи, то ваша самоуверенность растет быстрее точности». Отсутствие упора на диагностические навыки во время обучения в университете и после его окончания усугубляется отсутствием должной оценки когнитивных искажений, которые могут приводить к диагностическим ошибкам. Сегодня в медицинских учебных заведениях отсутствует даже такая дисциплина — обучение навыкам диагностики.
В книге «Отмененный проект» Майкл Льюис писал о Дональде Редельмейере, канадском враче, который, будучи еще юношей, вдохновился идеями Амоса Тверски и Даниэля Канемана. В травматологическом центре госпиталя Саннибрук в Торонто Редельмейер обратился к коллегам с призывом не торопиться, обуздать свою Систему 1 и попытаться избегать ошибок мышления, вынося суждения. «Будьте внимательны, если вам сразу пришел в голову один простой диагноз, который все прекрасно объясняет. Вот когда нужно остановиться и проверить свое мышление».
Например, пациентке ставят диагноз «гипертиреоз» на основании нарушений сердечного ритма, а потом оказывается, что у нее перелом ребер и пневмоторакс с компрессией легкого. Редельмейер назвал эту ошибку примером вопиющей и самой типичной эвристики: диагноз был поставлен обходным путем, на основании прошлого опыта (эта типичная ошибка была описана Тверски и Канеманом).
Такой стиль мышления, как опора на эвристику репрезентативности, является примером широко распространенной среди врачей проблемы когнитивных искажений. Люди вообще склонны к когнитивным искажениям (даже англоязычная «Википедия» представляет список из 185 таких искажений), но я коснусь лишь нескольких — тех, что нарушают точность диагностики. Важно подчеркнуть, что эти укоренившиеся в медицине когнитивные искажения свой ственны человеческой природе и касаются не только диагностики или назначения лечения.
Но медицинские искажения отличает то, что в медицине принимаемые решения — дело очень серьезное, а зачастую и просто вопрос жизни и смерти.
Некоторые когнитивные искажения, ведущие к диагностическим ошибкам, вполне предсказуемы. Существуют более 10 тыс. человеческих болезней, и нет такого врача, который был бы способен удержать в памяти большую их часть. Если врач не может вспомнить наиболее вероятный диагноз, проводя дифференциальную диагностику, то он поставит диагноз на основании того, что ему мысленно «доступно», а это может привести к ошибке. Такое когнитивное искажение называют эффектом доступности.
Искажения другого рода возникают из-за того, что врачи имеют дело с одиночными случаями. В 1990 г. Редельмейер и Тверски опубликовали исследование в The New England Journal of Medicine, показывающее, как отдельные пациенты — и особенно те, которых врач принимал недавно, — могут влиять на решения по диагностике и лечению просто потому, что каждый врач наблюдает относительно небольшое число пациентов.
Личный опыт врачей может перевесить данные, полученные в ходе обследования большого числа пациентов (скажем, о вероятности того, что пациент страдает каким-то редким заболеванием), лишь на основании того, что предыдущий пациент со сходными симптомами страдал именно этим редким заболеванием. Да я и сам после того, как наблюдал пациента с инсультом, страдавшего редкой опухолью сердечного клапана (папиллярной фиброэластомой), стал подозревать эту опухоль у своих следующих пациентов.
В целом, как считает Редельмейер, 80% врачей даже не задумываются, что вероятности применимы и к их пациентам.
Герард Дау «Врач изучает мочу пациентки» (1630-е годы)
В издательстве «Альпина Паблишер» вышла книга врача и ученого Эрика Тополя «Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению». В ней автор рассматривает многочисленные точки приложения информационных технологий в науке и медицине — и пытается предсказать, какое будущее ждет эту сферу.
Проект Здоровье Mail.ru публикует фрагмент одной из глав этой книги.
Издательство «Альпина Паблишер»
Было это на третьем курсе медицинского факультета. Мы начали изучать введение в клиническую медицину на базе мемориального госпиталя Стронга в Рочестере (штат Нью-Йорк).
В первый день состоялось наше знакомство с сущностью медицинской диагностики. Наставником нашей группы из 10 студентов стал доктор Артур Мосс, высококвалифицированный кардиолог и одновременно преподаватель Рочестерского университета. (Этот преподаватель, ставший для меня образцом для подражания, умер в 2018 г.) Прежде чем повести студентов в палаты к больным, он собрал нас в небольшой аудитории для предварительной «разминки».
У Мосса была запоминающаяся внешность: темные, немного косящие глаза, серебро седины в иссиня-черных волосах. На нем был длинный белый халат на пуговицах, темно-серые брюки с отворотами, черные носки и остроносые черные туфли. Его задача состояла в обучении студентов искусству постановки медицинского диагноза.
Он подошел к черной доске (тогда, в 1977 г., классные доски были черными, а не белыми) и принялся записывать на ней сведения о каком-то пациенте.
Сначала он написал: «Мужчина 66 лет поступил в отделение скорой помощи».
Потом обернулся к нам и спросил: «Каков наш дифференциальный диагноз?»
Это могло показаться странным — мы же практически не располагали никакой информацией о больном. Но смысл вопроса доктора Мосса заключался в том, что всякий раз, сталкиваясь с новым клиническим случаем, врач должен использовать любую бесценную крупицу информации, будь то симптом, объективный признак или результат лабораторного анализа, и как можно быстрее вспомнить самые распространенные причины, соответствующие определенной картине.
Мы, будущие врачи, ответили: скорее всего, у больного инфаркт миокарда, рак, острое нарушение мозгового кровообращения или травма.
После этого доктор Мосс добавил еще один пункт: у пациента боль в груди.
Группа единодушно заключила, что у пациента инфаркт миокарда.
Доктор Мосс, искоса посмотрев на нас, сказал, что мы ошиблись. Нужно поискать другие причины боли в груди у такого пациента. Мы высказали несколько новых предположений: расслаивающая аневризма аорты, грыжа пищеводного отверстия диафрагмы, плеврит, перикардит и ушиб сердца.
Мосс, выслушав нас, дописал на доске, что боль отдает в шею и спину. Мы ограничили наши предположения инфарктом и расслаивающей аневризмой аорты. Затем преподаватель добавил, что больной вскоре потерял сознание, и мы выставили наш окончательный диагноз: расслаивающая аневризма аорты. Мосс улыбнулся и сказал: «Верно». Потом он добавил, что никогда не следует забывать об этой вероятности — расслаивающая аневризма аорты у пациентов с болью в груди. Очень часто эту вероятность упускают из вида, и ошибка оказывается фатальной.
Следующая задача была труднее. Стерев с доски прежнюю запись, он написал: «В госпиталь поступила женщина 33 лет».
Мы отреагировали так: рак молочной железы, осложнение беременности, несчастный случай. Мосс был разочарован, ибо на этом наша фантазия была исчерпана. Следующим симптомом была сыпь.
Теперь наш дифференциальный диагноз включал инфекцию, аллергическую реакцию на лекарство, укус насекомого или животного и контакт с ядовитым плющом. Наш наставник, снова выказав некоторое разочарование, сделал еще одну подсказку: сыпь была на лице. Это, однако, не вывело нас на правильный путь. Мы упрямо держались нашего предыдущего списка. Тогда наш наставник добавил еще одну деталь: наша больная была афроамериканкой.
Одна студентка нерешительно прошептала: «Волчанка?»
Это был правильный ответ. Студентка попала в точку, вспомнив, что системная красная волчанка часто встречается у молодых женщин африканского происхождения, а один из симптомов этого заболевания — сыпь на лице в форме бабочки.
Так мы учились ставить диагнозы. Мы шли от общего к частному, мгновенно реагируя на несколько общих ключевых признаков, что позволяло составлять короткий список гипотез, предположений и предварительных заключений. Мы выучили заклинание, что распространенные заболевания встречаются чаще других, и это было плодом той же логики, что лежит в основании теоремы Байеса.
Нас учили использовать интуитивное распознавание, а не аналитические способности. Теорема Байеса опирается на предыдущие данные, а поскольку мы, неопытные студенты-медики, прочли много книг, но практически не видели больных, то продвигались вперед очень медленно. Такой метод дает преимущество лишь зрелым врачам, которые видели на своем профессиональном веку тысячи больных.
Диагностический подход, которому нас обучали, является примером работы системы мышления, которую Даниэль Канеман когда-то назвал Системой 1 — мышление автоматическое, быстрое, интуитивное и не требующее усилий. Эта система мышления пользуется эвристикой, или эмпирическими правилами: это спонтанный способ мозга «срезать путь», не задействуя аналитическое мышление, что дает возможность быстро решить проблему.
Напротив, Система 2 — это медленный, связанный с осмыслением процесс, задействующий аналитическое мышление. Эти процессы осуществляются в разных областях мозга и требуют разных энергетических затрат. Может показаться, что лучшие диагносты в своей работе опираются на Систему 2. Однако это не так, и многочисленные исследования показали, что талант диагноста обусловлен эвристическим подходом, сдобренным интуицией, опытом и знанием. И действительно: более 40 лет назад первая система мышления, представленная быстрым спонтанным порождением гипотез, которому обучали каждого врача, была основой постановки правильного диагноза. Если врач ставил правильный предварительный диагноз в первые пять минут общения с пациентом, то точность окончательного диагноза достигала поразительных 98%. Если никакого представления о диагнозе в течение этих пяти минут не возникало, то точность снижалась до 25%.
Особенно выделяется в этом отношении диагностика в отделениях скорой помощи, где врачи после быстрого осмотра и обследования либо направляют больного в клинику, либо отпускают домой. Неверный диагноз может обернуться смертью пациента вскоре после выписки из отделения скорой помощи. Ежегодно около 20% населения США попадают в отделения скорой помощи, и количество людей, подвергающихся риску, огромно. Крупное исследование деятельности отделений скорой помощи показало, что ежегодно около 10 тыс. человек умирают в течение недели после выписки, несмотря на то, что они в тот момент не страдали диагностированными ранее заболеваниями, а в отделении у них не нашли угрожающих жизни заболеваний.
Однако эта проблема касается не только отделений скорой помощи. Каждый год в США случается более 12 млн серьезных диагностических ошибок, и, согласно подробному докладу, опубликованному в 2015 г. Национальной академией наук, большинству людей хотя бы раз в жизни придется столкнуться с ошибочным диагнозом.
Эти данные указывают на серьезные проблемы метода, с помощью которого врачи ставят диагнозы. Система 1 — я называю ее «быстрой медициной» — дает сбои, но и многие другие привычные способы постановки правильного диагноза подлежат улучшению. Можно было бы сделать больший упор на Систему 2.
Канеман утверждал, что «способ блокировать ошибки, возникающие в Системе 1, в принципе прост: уловить признаки того, что вы находитесь на когнитивном “минном поле”, притормозить и обратиться за подкреплением к Системе 2».
Однако на сегодня идея, будто можно дополнить Систему 1 Системой 2, не оправдывается (хотя данные на этот счет довольно ограниченны): когда врачи начинают мыслить аналитически и сознательно замедляют темп исследования, точность диагностики практически не повышается.
Главным фактором здесь является то, что использование Системы 1 или Системы 2 — не единственная важная переменная, в игру вступают и другие факторы. Один из них — пренебрежение к формированию диагностических навыков в процессе изучения медицины. Из 22 критериев, которые учитываются Американским комитетом по аккредитации терапевтов-выпускников, только два имеют отношение к диагностическим навыкам.
По завершении медицинского образования врачи застревают на текущем уровне качества диагностики на всю оставшуюся профессиональную жизнь.
Удивительно, но отсутствует и система, которая позволила бы врачу на основании обратной связи улучшать свои диагностические навыки на протяжении врачебной деятельности. Филип Тетлок, один из авторов книги «Думай медленно — предсказывай точно», отмечает: «Если вы не получаете обратной связи, то ваша самоуверенность растет быстрее точности». Отсутствие упора на диагностические навыки во время обучения в университете и после его окончания усугубляется отсутствием должной оценки когнитивных искажений, которые могут приводить к диагностическим ошибкам. Сегодня в медицинских учебных заведениях отсутствует даже такая дисциплина — обучение навыкам диагностики.
В книге «Отмененный проект» Майкл Льюис писал о Дональде Редельмейере, канадском враче, который, будучи еще юношей, вдохновился идеями Амоса Тверски и Даниэля Канемана. В травматологическом центре госпиталя Саннибрук в Торонто Редельмейер обратился к коллегам с призывом не торопиться, обуздать свою Систему 1 и попытаться избегать ошибок мышления, вынося суждения. «Будьте внимательны, если вам сразу пришел в голову один простой диагноз, который все прекрасно объясняет. Вот когда нужно остановиться и проверить свое мышление».
Например, пациентке ставят диагноз «гипертиреоз» на основании нарушений сердечного ритма, а потом оказывается, что у нее перелом ребер и пневмоторакс с компрессией легкого. Редельмейер назвал эту ошибку примером вопиющей и самой типичной эвристики: диагноз был поставлен обходным путем, на основании прошлого опыта (эта типичная ошибка была описана Тверски и Канеманом).
Такой стиль мышления, как опора на эвристику репрезентативности, является примером широко распространенной среди врачей проблемы когнитивных искажений. Люди вообще склонны к когнитивным искажениям (даже англоязычная «Википедия» представляет список из 185 таких искажений), но я коснусь лишь нескольких — тех, что нарушают точность диагностики. Важно подчеркнуть, что эти укоренившиеся в медицине когнитивные искажения свой ственны человеческой природе и касаются не только диагностики или назначения лечения.
Но медицинские искажения отличает то, что в медицине принимаемые решения — дело очень серьезное, а зачастую и просто вопрос жизни и смерти.
Некоторые когнитивные искажения, ведущие к диагностическим ошибкам, вполне предсказуемы. Существуют более 10 тыс. человеческих болезней, и нет такого врача, который был бы способен удержать в памяти большую их часть. Если врач не может вспомнить наиболее вероятный диагноз, проводя дифференциальную диагностику, то он поставит диагноз на основании того, что ему мысленно «доступно», а это может привести к ошибке. Такое когнитивное искажение называют эффектом доступности.
Искажения другого рода возникают из-за того, что врачи имеют дело с одиночными случаями. В 1990 г. Редельмейер и Тверски опубликовали исследование в The New England Journal of Medicine, показывающее, как отдельные пациенты — и особенно те, которых врач принимал недавно, — могут влиять на решения по диагностике и лечению просто потому, что каждый врач наблюдает относительно небольшое число пациентов.
Личный опыт врачей может перевесить данные, полученные в ходе обследования большого числа пациентов (скажем, о вероятности того, что пациент страдает каким-то редким заболеванием), лишь на основании того, что предыдущий пациент со сходными симптомами страдал именно этим редким заболеванием. Да я и сам после того, как наблюдал пациента с инсультом, страдавшего редкой опухолью сердечного клапана (папиллярной фиброэластомой), стал подозревать эту опухоль у своих следующих пациентов.
В целом, как считает Редельмейер, 80% врачей даже не задумываются, что вероятности применимы и к их пациентам.
Источник: polonsil.ru
Комментарии (0)
{related-news}
[/related-news]