Эрик Топол: как трансформируются медицина и наши взгляды на старение (интервью)

50 минут назад Прокомментировать Просмотры: 4

Медицина сегодня движется вперед стремительными темпами. В этом выпуске мы говорим с одним из самых авторитетных экспертов, Эриком Тополом, о двух граням этого прогресса. Первая — использование искусственного интеллекта в медицине, прежде всего в диагностике: задачи здесь настолько точно ложатся на сильные стороны машинного обучения, что ИИ нередко обходит врачей. Вторая — наши представления о старении и о том, что на него можно повлиять. Эрик делится и вполне практическими рекомендациями о том, как сохранять здоровье в зрелом и пожилом возрасте.

Эрик Топол получил медицинское образование в Рочестерском университете. Сегодня он возглавляет кафедру инновационной медицины имени Гэри и Мэри Уэст в отделении трансляционной медицины Научно-исследовательского института Скриппса. Кроме того, он основал Институт трансляционных исследований Скриппса и выступает старшим консультантом отделения сердечно-сосудистой медицины в клинике Скриппса. Среди его наград — медаль Хатчинсона Рочестерского университета, а также членство в Национальной академии наук США. Он написал книги Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again («Глубокая медицина: как искусственный интеллект способен вернуть здравоохранению человечность») и Super Agers: An Evidence-Based Approach to Longevity («Супердолгожители: доказательный подход к долголетию»).

Вступление

ведущий: Всем привет и добро пожаловать в подкаст Mindscape. С вами Шон Кэрролл. Пару лет назад, в 2023 году, я выпустил праздничный эпизод «Размышления о бессмертии». Он родился как отклик на семинар о бессмертии в Институте Санта-Фе, во всяком случае, был им навеян. Мы тогда обсуждали, что вообще значит бессмертие и как к нему можно прийти. В том выпуске я отметил, что многие участники семинара, по сути, заявляли: вечной жизни они не хотят, это перебор. Одни не представляли, чем занимались бы столько времени. Другие полагали, что общество застынет в развитии, если люди будут жить вечно и поколения перестанут сменять друг друга. Позиция вполне законная, и спорить о том, нужна ли вам вечная жизнь, можно сколько угодно.

Тем не менее большинство людей были бы не прочь прожить чуть дольше, чем им, скорее всего, отмерено. Нас всерьез занимают долголетие и старение, причем не просто длина жизни, а возможность подольше сохранять здоровье. Готовясь к выпуску, я посмотрел график ожидаемой продолжительности жизни в США за последние сто–сто пятьдесят лет. Показатель рос, и это отличная новость. На этом графике данные сгруппированы по пятилетиям. И вот что любопытно: за весь XX век продолжительность жизни уменьшилась при переходе от одного пятилетия к следующему лишь однажды — между 1915 и 1920 годами.

Почему именно тогда, я точно не знаю. Возможно, из-за гриппа, той самой испанки? Следующий спад пришелся уже на период с 2015 по 2020 год, причем небольшой. В 1920 году ожидаемая продолжительность жизни при рождении в США составляла 53 года, а в 2020-м — 78,8. Рост, прямо скажем, впечатляющий. Но в 2015 году этот показатель равнялся 78,9, то есть был чуть выше. О причинах можно рассуждать долго: здравоохранение, питание и многое другое. Об этом мы и поговорим в сегодняшнем выпуске.

Эрик Топол — один из ведущих медицинских исследователей. Его специализация — сердечно-сосудистая система, но мыслит он очень масштабно, сделал немало и давно размышляет о медицине в целом, а еще пишет об этом книги. Мы ненадолго, хотя, пожалуй, не такой уж короткий, отвлечемся на его предыдущую работу «Глубокая медицина: как искусственный интеллект способен вернуть здравоохранению человечность». Взгляд у Эрика очень интересный: ИИ может быть не просто полезен при распознавании и диагностике состояний, с которыми люди справляются неважно. В ряде действительно значимых задач он способен превзойти человека.

Мы обсудим, как выстроить идеальную систему, где ИИ и люди работают вместе. Но одна из необходимых ступеней — помочь людям осознать, что кое в чем ИИ по-настоящему силен. Речь не об универсальном искусственном интеллекте и не о сверхинтеллекте, а о распознавании закономерностей, в чем ИИ блестяще преуспел.

Впрочем, главная тема выпуска — новая книга Эрика «Супердолгожители: доказательный подход к долголетию». Она не о переписывании человеческого генома ради жизни в несколько столетий и не о чем-то подобном. Мы говорим о том, чтобы жить здоровее и предотвращать болезни с помощью вполне реалистичных, практичных и понятных мер. Они способны добавить несколько лет, а то и целое десятилетие к обычному сроку здоровой жизни. Думаю, от такой возможности отказались бы немногие.

С одной стороны, для этого нужно разбираться в болезнях, которые рано или поздно обрывают нашу жизнь. Особенно любопытно, что многие недуги, на первый взгляд совершенно разные, оказываются связаны с иммунной системой и воспалением. Это может открыть новые пути к их лечению и профилактике.

С другой стороны, есть то, что каждый может делать сам. Как и следовало ожидать, это питание и физическая активность, но также психическое здоровье, поддержание ясности ума и общение с людьми. Оказывается, все это чрезвычайно важно не только для долгой жизни, но и для жизни в добром здравии. Возможно, в отличие от многих выпусков Mindscape, этот ощутимо повлияет на то, как люди живут. Очень на это надеюсь. Итак, приступим.

Вакцина против опоясывающего лишая и риск деменции

Эрик Топол, добро пожаловать в подкаст Mindscape.

Эрик Топол: Рад участвовать. Спасибо за приглашение.

ведущий: Сегодня нам предстоит обсудить многое: медицину, старение, ИИ и не только. Но недавно я наткнулся на небольшую новость, которая меня заинтриговала, и, раз уж вы здесь, не хочу упустить случай об этом спросить. Я человек уже не самого юного возраста и недавно сделал прививку от опоясывающего лишая. А теперь слышу, что она, возможно, еще и защищает от деменции в будущем. Казалось бы, вакцина предназначена совсем для другого. Это что-то абсолютно неожиданное и странное или все-таки правдоподобное и объяснимое?

Эрик Топол: Наверное, здесь есть и то и другое — и неожиданность, и объяснимость. Тема действительно интересная: были проведены два так называемых естественных эксперимента, в которых огромное число людей оказались привитыми просто из-за изменения правил вакцинации или установленной граничной даты. Получилось нечто близкое к рандомизированному исследованию, а в чем-то даже лучше, потому что никакого отбора участников не было. Сравнивали ли новую вакцину Shingrix со старой живой аттенуированной вакциной Zostavax или старую вакцину с полным отсутствием прививки, везде получалось примерно 20-процентное снижение риска деменции. Это очень любопытно: другие исследования такую связь уже предполагали, но они не были столь удачными естественными экспериментами.

ведущий: Да.

Эрик Топол: Выходит, польза двойная. Эти данные помогли мне решиться на прививку от опоясывающего лишая: обычно я тяжело переношу острую реакцию на подобные вакцины.

ведущий: Самочувствие после них не из приятных, согласен.

Эрик Топол: Мне повезло: на этот раз, как ни странно, вакцина не выбила меня из колеи, в отличие от некоторых других. В общем, думаю, людям старше 50 в США разумно сделать эту прививку: у нее, судя по всему, есть дополнительное преимущество. Это не означает, что вирус, вызывающий опоясывающий лишай, обязательно приводит к болезни Альцгеймера. Возможно, играет роль сама стимуляция иммунной системы. Так что это не бесспорное доказательство вирусной природы болезни Альцгеймера или деменции, но явный намек на то, что иммунитет здесь важен.

ведущий: То есть истинные причины деменции и болезни Альцгеймера мы до сих пор понимаем довольно плохо.

Эрик Топол: Да. Гипотеза о роли вируса опирается на куда менее весомые данные, чем, скажем, связь рассеянного склероза с вирусом Эпштейна — Барр, которая доказана безоговорочно. Ничего сопоставимого с историей рассеянного склероза у нас нет. Но часть исследователей по-прежнему убеждена, что вирус играет существенную роль, возможно, у определенной группы людей. Причем речь может идти и о других вирусах, не только о вирусе ветряной оспы и опоясывающего лишая. Так что работы здесь еще хватает.

Искусственный интеллект в диагностике

ведущий: Понятно. В медицине так обычно и бывает: это очень непростая область. Спасибо, что ответили. Теперь можно перейти к вашей работе, вашим книгам и всему остальному. Вторая половина выпуска будет посвящена вашей последней книге о старении, а это тема, касающаяся каждого. Но прежде вы много рассказывали о том, как ИИ может повлиять на медицину. Для нашего подкаста, по-моему, это идеальный сюжет: сама идея ИИ мне очень по душе. Я довольно скептически отношусь к громким заявлениям об универсальном искусственном интеллекте, а здесь перед нами настоящее прикладное применение, где не нужно гадать, есть ли у ИИ сознание, разум или что-то подобное. Его просто можно использовать. Не могли бы вы для начала в общих чертах рассказать, чем ИИ полезен в медицине?

Эрик Топол: В каком-то смысле это потрясающе. Конечно, мы обсудим и трудности. Но если честно, часть возможностей, которые дает ИИ, мы раньше и вообразить не могли. Пожалуй, самый ошеломляющий пример — так называемые машинные, или цифровые, глаза, то есть зрение ИИ. На его фоне наше зрение, зрение врачей и узких специалистов, выглядит довольно слабым. Выяснилось, что если обучить ИИ «видеть», точность оказывается намного выше. И речь не только о том, что мы и так привыкли искать, но и о том, чего мы просто не в состоянии разглядеть.

Превосходный пример — сетчатка. Оказывается, даже офтальмологи, специализирующиеся на сетчатке, не видят того, что видит ИИ. И это касается не только болезней глаза, а практически всех систем организма. Не только мозга, но и риска инфаркта, инсульта, заболеваний почек и печени — список можно продолжать. То есть появляется возможность получить дополнительные сведения из уже имеющихся данных, потому что это «сверхзрение» ИИ поистине необыкновенно.

Думаю, мы только начинаем осваивать эти возможности. Никто не ждал, что расшифровка медицинских изображений, занимающая в практике врачей столь важное место, окажется настолько богатым источником информации.

Но неожиданностей хватает и в других областях. Одна из ключевых задач медицины — поставить диагноз. Есть шутка, что три важнейшие вещи в медицине — это диагноз, диагноз и еще раз диагноз. [Смех] В США каждый год случается 12 миллионов серьезных диагностических ошибок. Из-за них 800 тысяч американцев становятся инвалидами или погибают. Так что ухудшить ситуацию уже сложно. Медицинское сообщество не любит об этом говорить, но ИИ реально меняет положение: по данным конкретного пациента он составляет дифференциальный диагноз гораздо лучше, чем мы предполагали. Его способность держаться на уровне эксперта при постановке диагноза, например в знаменитых клинических разборах New England Journal of Medicine, просто поражает.

Вот еще один путь к повышению точности: не только медицинские изображения, но и помощь в диагностике. Сейчас особенно интересно, что появляются не просто большие языковые модели, а большие модели рассуждения. Они помогают выстраивать цепочку мысли и прослеживать ее. Можно спросить: «Как ты к этому пришел? Откуда взялись эти диагнозы?» — и получить подробное объяснение того, как ИИ, условно говоря, думает.

Есть еще одна вещь, которой мы тоже не ждали. Часть этих возможностей выросла из трансформерной архитектуры ИИ. Теперь беседу с пациентом на приеме или у постели можно не просто расшифровать — это как раз мелочь. Система способна взять на себя все последующие задачи: оформить рецепты, назначить повторные визиты, процедуры и анализы, организовать наблюдение, напомнить о том, что обсуждалось. Например: «Вы измерили давление? Какие показатели? Можете отправить их врачу?» Она может даже подготовить предварительное согласование со страховой компанией, чтобы вам не приходилось самим воевать с этими проклятыми страховщиками.

У врачей, которые внедряют такие системы, в среднем на два-три часа сокращается объем работы с данными и документами. И очень вдохновляет другое: пациенты с помощью таких инструментов получают возможность самостоятельно ставить себе диагнозы. Будь то сердечный ритм, образование на коже, ушная инфекция у ребенка или инфекция мочевыводящих путей — результаты заметны повсюду, и все это лишь начинает входить в практику.

ведущий: Мне очень нравится пример, который вы уже коротко упомянули. Я слышал, как вы приводили его в выступлении, и он мне запомнился: снимок сетчатки. Вы показываете врачам изображение сетчатки и спрашиваете, мужчина это или женщина. Они не имеют ни малейшего понятия. Шансы 50 на 50, это чистая угадайка. А ИИ отвечает верно в 99% случаев.

Эрик Топол: Да, это поразительно. До сих пор нет полной ясности, почему ИИ так хорошо справляется с этой задачей, но, пожалуй, это лучший пример пропасти между тем, что способен различить человеческий глаз, и возможностями ИИ, обученного на сотнях тысяч снимков. Меня это удивляет до сих пор, хотя я знаю об этом уже много лет. Теперь есть множество других примеров: кардиограмма, гистологический препарат, рентгеновский снимок. Кто бы мог подумать, что по рентгенограмме грудной клетки можно диагностировать диабет? Абсолютно невероятные вещи.

ведущий: Но в этом есть своя логика: вы используете ИИ именно там, где он по своей природе должен быть силен, — в распознавании закономерностей. Он ищет различия. Люди тоже на это способны, но не идеально. Вы же не пытаетесь сделать из ИИ то, чем он не является?

Эрик Топол: Именно так. И особенно интересно, что эта способность появилась просто благодаря глубокому обучению, еще до всех дополнительных, многократно усиленных возможностей новых моделей. Представьте, куда мы придем с моделями, которые совершенствуются буквально каждую неделю. Сейчас все происходит с невероятной скоростью.

ведущий: Это еще и напоминание, хотя вам как врачу оно, вероятно, не требуется, о том, насколько тесно все в человеческом организме взаимосвязано. Если бы мне сказали, что между мужской и женской сетчаткой есть какие-то тонкие различия, пусть люди и не понимают, в чем они, это прозвучало бы вполне правдоподобно. Но я бы не удивился и тому, что различий нет. В любом случае все части организма постоянно обмениваются сигналами.

Эрик Топол: Совершенно верно.

ведущий: А может ли ИИ объяснить, почему он считает, что тот или иной снимок сетчатки принадлежит мужчине или женщине?

Эрик Топол: Объяснимый ИИ — одна из главных общих целей. Иногда нам действительно удается получить вполне приличное объяснение. Но в случае сетчатки оно пока ускользает. Есть так называемые карты значимости, маскирование и другие методы, которые позволяют попытаться восстановить логику нейронной сети. Однако для сетчатки такого же хорошего объяснения, как для многих других неожиданных возможностей ИИ, пока получить не удалось.

Врач и ИИ: как наладить совместную работу

ведущий: Что ж, честный ответ. С другой стороны, наверняка есть люди, которые опасаются, что их лечение передадут от людей компьютерам. Мне кажется, в идеале участвовать должны и те и другие, взаимодействуя друг с другом. Но, как вы сказали о работе с документами, по крайней мере в принципе ИИ мог бы подарить нам больше живого общения с врачами.

Эрик Топол: Именно так. Но недавно нас сильно удивило еще одно обстоятельство. Мы с моим коллегой Пранавом Раджпуркаром написали об этом колонку в New York Times. В шести исследованиях, а теперь уже в семи, сравнивали ИИ и врача, использующего ИИ, при решении разных задач: постановке диагноза, анализе изображений и так далее. И ИИ показывал результат лучше, чем врач вместе с ИИ. Представляете? Мы этого не ожидали.

ведущий: Так.

Эрик Топол: Все, и мы в том числе, считали, что лучшее сочетание — врач плюс ИИ. В чем же дело? Возможно, сейчас врачи невысокого мнения об ИИ и не воспринимают его всерьез. Или у них есть предубеждение. И, вероятно, они пока просто не научились с ним обращаться. Но то, что ИИ превосходит людей в значимых медицинских задачах, все-таки слегка настораживает. Посмотрим, как будут развиваться события. Одно я знаю точно: всем врачам придется освоить тонкости работы с ИИ. Не отмахиваться от него, а всерьез задуматься о том, чтобы взять его на вооружение, потому что он способен помочь. Если ИИ превосходит врачей, это очень веский сигнал.

ведущий: Да, подумать здесь есть над чем. Но мне кажется, что в некоторых ситуациях, например при поиске полипов или узелков на изображении, подсказка ИИ «посмотрите сюда, кажется, здесь что-то есть» должна однозначно помогать врачу. [Смех]

Эрик Топол: Да. Вы заговорили о колоноскопии — по совокупности исследований это второе по масштабу направление. А самое крупное отдельное исследование проводилось в Швеции и охватило более ста тысяч женщин. Их случайным образом разделили на две группы: в одной рентгенологи оценивали маммограммы с помощью ИИ, в другой — без него. Результат оказался впечатляющим: врачи с ИИ обнаруживали клинически значимые злокачественные опухоли более чем на двадцать процентов чаще. С учетом других исследований хочется спросить: почему мы до сих пор делаем маммографию без ИИ? Ведь так мы упускаем один случай из пяти. А это очень много потенциальных случаев рака.

Давно известно, что маммография дает немало неточных результатов, как ложноположительных, так и ложноотрицательных. Поэтому здесь ИИ, вероятно, пора внедрять повсеместно. Проблема США в том, что крупная компания, оказывающая услуги лучевой диагностики по всей стране, берет с женщин дополнительную плату, если они хотят, чтобы их снимки проанализировал ИИ, — порядка 35 долларов. Это безумие. Такая интерпретация должна входить в стандартное обследование, и, думаю, когда-нибудь так и будет. Но пока у нас переходный период.

ведущий: Да. А какие системы ИИ здесь применяются? Нечто готовое, вроде GPT, или нужен специально настроенный медицинский ИИ?

Эрик Топол: Это коммерчески доступные программные продукты, уже одобренные FDA, если говорить о тех, что используются в США. В частности, система, которой пользуется RadNet, отличается от системы в шведском рандомизированном исследовании, но они довольно близки. Главное, что для хороших систем подтверждено это примерно 20-процентное улучшение выявляемости заболевания.

С полипами история похожая. Гастроэнтерологи пропускают немало полипов, около 20%. ИИ позволяет повысить точность. Кому хочется проходить колоноскопию… [Смех] …у утомленного гастроэнтеролога, который весь день занят только этим? Особенно часто пропуски случаются к концу дня, когда человеческий глаз уже теряет остроту. Кто захочет пройти через все это, чтобы в итоге у него не заметили важный полип?

ведущий: Да, из вашего выступления я вынес, что колоноскопию всегда лучше назначать на утро: врачи еще не устали. [Смех]

Эрик Топол: Я бы так и поступил. К тому же после всей подготовки не придется еще дольше сидеть натощак.

ведущий: А помимо диагностики есть другие перспективные применения ИИ?

Эрик Топол: Думаю, практически везде, куда ни глянь. Я кардиолог, и годами мы пользовались автоматической расшифровкой электрокардиограммы: предварительным машинным заключением, которое затем проверял врач. Но система была никудышной. Заключения были ужасными, ошибок — масса. Теперь частота ошибок не просто впечатляюще низка: система еще и выявляет состояния, которые кардиолог, возможно, не сумел бы точно распознать.

Например, она может сообщить о сниженной фракции выброса. И вы думаете: «Что, правда?» В клинике Мэйо такую интерпретацию с помощью ИИ уже встроили в стандартный анализ всех ЭКГ. Кроме того, система может указать на риск развития фибрилляции предсердий, хотя на данный момент никакой фибрилляции у человека нет.

ведущий: Понятно.

Эрик Топол: Или на риск инсульта, или чего-то другого, примерно как в случае сетчатки. То есть мы не только справились с проблемой высокой частоты ошибок, что само по себе очень важно, но и получаем массу дополнительной информации, которой раньше не было. И снова: такого я не ожидал. А это уже происходит.

ведущий: Насколько это сейчас распространено? Нужно ли специально просить об этом и доплачивать, или это уже часть обычной практики?

Эрик Топол: Насколько я знаю, такой анализ ЭКГ пока нигде, кроме клиники Мэйо, не внедрен. Надеюсь, им начнут пользоваться повсеместно. Понимаете, Шон, у меня ощущение, что мы просто упускаем возможности: все эти дополнительные сведения, которые могли бы пригодиться пациенту, уже содержатся в данных и должны предоставляться без доплаты. Нам лишь нужен ИИ, чтобы их извлечь.

ведущий: Скажите как человек с огромным опытом: вам кажется, практикующие врачи в целом открыты таким переменам? Они стремятся идти в ногу с передовыми разработками? Или у них есть привычный, работающий подход, и он их вполне устраивает?

Эрик Топол: Врачи постарше, вроде меня, как правило, не слишком восприимчивы к новому. Молодые врачи, выросшие в цифровой среде, скорее готовы попробовать. Но в целом особого энтузиазма по поводу внедрения ИИ нет. Отчасти из-за других опасений: что делать с ошибками, галлюцинациями, конфиденциальностью, безопасностью и предвзятостью, которая, как мы знаем, существует? Препятствий много.

Но есть еще один момент, которому, на мой взгляд, уделяют недостаточно внимания: чтобы медицинское сообщество сдвинулось с места, нужны по-настоящему убедительные данные. Пока такие результаты мы видим в маммографии и, возможно, в колоноскопии —

Источник