Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы

Однако правда в том, что здравоохранение просто нельзя сравнивать с другими рынками потребительских товаров и услуг, что уже более полстолетия не является секретом ни для кого. В 1963 г. лауреат Нобелевской премии экономист Кеннет Эрроу написал статью, в которой подробно разъяснил, чем услуги в сфере здравоохранения отличаются от прочих товаров и услуг. Среди прочего Эрроу подчеркивает в своей работе тот факт, что медицинские расходы исключительно плохо поддаются прогнозированию и часто достигают уровня, при котором потребители просто неспособны покрывать их из своих текущих доходов или эффективно планировать их заранее, как это происходит с другими видами расходов. Медицинскую услугу невозможно попробовать перед покупкой; это не то же самое, что зайти в салон связи и подержать в руках все интересующие вас смартфоны. При этом, разумеется, нельзя забывать об экстренных случаях, когда пациент находится без сознания или рискует умереть. Да и сам по себе этот вид деятельности настолько сложен и требует такого количества специальных знаний, что вряд ли стоит ждать принятия такого рода решений от обычного человека. Приравнивать пациентов к медицинским учреждениям неправомерно, и, как отмечает Эрроу, «обе стороны осознают это информационное неравенство и выстраивают свои взаимоотношения исходя из этого знания»{227}. Из чего можно сделать вывод, что по причине высокой стоимости, непредсказуемости и сложности основных медицинских процедур наличие той или иной страховой модели имеет ключевое значение для системы здравоохранения.

Также нужно понять, что большая часть медицинских расходов приходится на совсем небольшую группу людей с очень тяжелыми заболеваниями. По данным отчета Национального института управления здравоохранением за 2012 г., 20 % всех средств, расходуемых в рамках национальной системы здравоохранения, идут на лечение всего лишь 1 % населения — самой больной его части. При этом почти половина всех расходов ($623 млрд в 2009 г.) приходится на 5 % населения с наиболее тяжелыми заболеваниями{228}. Стоит также отметить, что в структуре расходов на здравоохранение в США прослеживается то же самое неравенство, что и в распределении доходов. Если изобразить их на графике, то получится распределение типа «победитель получает всё» / «длинный хвост», о котором шла речь в главе 3.

Значение столь высокой концентрации расходов трудно переоценить. Небольшая группа людей с тяжелыми заболеваниями, на которых мы тратим все свои деньги, разумеется, не в состоянии договориться о приемлемых ценах с поставщиками медицинских услуг; да и сами мы вряд ли хотим, чтобы они несли на своих плечах эту громадную финансовую ответственность. В качестве игроков на «рынке», который мы должны заставить работать, выступают не поставщики услуг и пациенты, а поставщики и страховые компании. Из статей Брилла и Розенталь следует важный вывод о том, что главным препятствием для нормального функционирования этого рынка является принципиальное неравенство сил между страховщиками и поставщиками услуг. С точки зрения одного отдельно взятого потребителя, страховая компания — мощная сила, от которой все зависит. Отчасти это справедливо. Однако на самом деле, если сравнивать их по степени влияния с поставщиками медицинских услуг, включая больницы, врачей и фармацевтическую промышленность, зачастую они оказываются в невыгодном положении. Этот неравенство сил еще больше усугубляется нарастающей волной консолидации среди поставщиков. В своей статье Брилл отмечает, что по мере нарастания тенденции к поглощению отдельными лечебными учреждениями «врачей частной практики и конкурирующих больниц, их возможности по оказанию давления на страховые компании становятся все шире и шире»{229}.

Представьте, как будет выглядеть работа врача уже в ближайшем будущем: имея в своем распоряжении мощный планшетный компьютер, он сможет несколькими касаниями по сенсорному экрану заказать целый ряд медицинских исследований, включая исследования методами визуализации. При этом результаты будут передаваться на устройство врача сразу после их завершения. А если пациенту понадобится КТ или, например, МРТ, результаты будут еще и сопровождаться подробным анализом, выполненным приложением на основе технологий искусственного интеллекта. ПО будет выявлять все отклонения от нормы на снимках и давать рекомендации по дальнейшему лечению, сформулированные на основе огромной базы медицинской документации и выявленных им аналогичных случаев. Врач сможет узнать, как именно лечили пациентов с аналогичными заболеваниями, какие проблемы возникли в ходе лечения и чем все закончилось. Все это, безусловно, упростит работу врача и сделает ее более эффективной; вероятность благоприятного исхода для пациента также должна возрасти. При таком сценарии вполне могут оправдаться надежды оптимистов из мира технологий на скорую революцию в здравоохранении.