От этого зависит ваша жизнь. Как правильно общаться с врачами и принимать верные решения о здоровье

Если бы не PREDICT, пациентка никогда бы не узнала таких сведений. Возможно, их не знал и ее врач. Они бы просто продолжали слепо следовать положению «Лечение спасает жизни», которое можно интерпретировать как «Отказ от лечения ведет к смерти».

PREDICT не призывает принимать какие-либо решения, тем более необдуманные. И неважно, самостоятельно ли пациент делает выбор или согласует его с врачом. Как я уже отмечала в главе о вероятностях, ни один результат анализа и ни одна компьютеризированная система не могут сказать вам, что делать. Но PREDICT помогает пациентам вооружиться сведениями, необходимыми для дальнейшего диалога с онкологом. Знание вероятностных исходов позволяет пациенту принять правильное решение, каким бы это решение ни было.

ИЗБАЛОВАННЫЕ ВЫБОРОМ

Мы привыкли к тому, что у нас есть выбор. Нам это нравится. Мы считаем право выбора своей привилегией. Но в главе 6 мы узнали, что нам и нашим врачам требуется приложить немало усилий, чтобы сделать выбор. Иногда мы платим непомерную цену из-за ошибки или неправильно принятого решения наших врачей. Платим своим здоровьем. Мы выигрываем лишь в тех случаях, когда принятие решения не требует больших затрат сил. Но, как и в случае с вероятностями, именно руководство организаций здравоохранения, а не сами врачи должно усовершенствовать архитектуру выбора. К счастью для нас, компьютеризированные системы при правильном их использовании могут сделать свое дело.

В Англии, когда Национальная служба здравоохранения заметила, что людям, которых направляли к специалистам, иногда приходилось ждать приема более года, для решения проблемы привлекли Подразделение по изучению поведения (BIT) (неофициально известное как Nudge Unit). Сотрудники Nudge Unit связались с врачами и выяснили, что каждый раз, когда врач искал специалиста для пациента, в среднем предлагалось 99 вариантов. Учитывая все, что мы уже узнали о выборе, мы знаем, что врачи не могли эффективно сравнить такое большое количество вариантов. Именно поэтому многие использовали эвристический алгоритм и направляли своих пациентов в местную больницу по умолчанию, даже если такое решение предполагало мучительно долгое время ожидания.

Решением было изменить архитектуру выбора. Врачам, дающим направления, по-прежнему был представлен широкий спектр специалистов, но выбирать стало проще. Теперь в верхней части списка врачи видят зеленую рамку с тремя местными клиниками, которые предлагали ту же услугу с разумным временем ожидания. Выбрать из трех было легко (легче, чем из 99!). Если врач хотел направить пациента к специалисту, рядом с которым было красное поле, обозначающее чрезмерно долгое время ожидания, появлялось всплывающее окно, призывающее врача обсудить это с пациентом.

Количество обращений в переполненные больницы снизилось на 40%[370]. Такой подход к делу, впервые использованный в Восточном Лондоне, позже стал применяться по всей стране[371]. Появилась возможность сократить время ожидания для 40 тысяч человек в месяц, вместо того чтобы оставлять их ждать и страдать от боли, утешаясь чашкой чая.

Существуют медицинские рекомендации, которым теоретически должны следовать врачи при выборе решения, однако на практике им следуют далеко не всегда. В США в компании, предоставляющей медицинские услуги, Geisinger Health System, есть команда по фармацевтическим инновациям, роль которой в некоторой степени связанна с Nudge Unit, и заключается она в оказании помощи в решении проблем неоптимального или ненадлежащего назначения лекарств. Команда стремилась использовать данные из электронных медицинских карт от компании Epic, чтобы помочь врачам следовать новейшим медицинским рекомендациям и передовым практикам. В рамках одного проекта они подтолкнули врачей провести обследование детей в возрасте от 9 до 11 лет на предмет раннего выявления высокого уровня холестерина в крови и семейной гиперхолестеринемии, что позволило провести раннее лечение и профилактику неблагоприятных сердечно-сосудистых заболеваний в будущем.

Компания решила работать над подобными проектами, чтобы улучшить результаты лечения пациентов при одновременном снижении затрат или сохранении их на прежнем уровне. Амир Горен — руководитель программы группы по изучению поведения в Институте инноваций в области здравоохранения Стила в Гейзингере. Горен провел A/B-тестирование (случайным образом определяя A или B) сообщений, отправляемых врачам. Пациентам выслали два типа сообщений: напоминание о передовой практике с предупреждением о необходимости сделать запрос на скрининг уровня холестерина и без предупреждения. Количество запросов на скрининг увеличилось более чем в три раза в группе, получившей письмо с предупреждением[372]. Число скрининговых мероприятий увеличилось в 2,6 раза, потому что некоторые родители в конечном итоге не взяли своих детей на проверку. Медицинские решения продолжаются.