Мильон терзаний и миллион дерзаний. Автоматическое распознавание образов, машинная диагностика, что дальше? Проблемы, поиски, решения. Рентгенология накануне переворота?

- Вот уж подлинно: мильон терзаний!

- Такие попытки тоже предпринимаются. Правда, успехи пока что скромные. И тем не менее многообещающие.

"Д-р Эшби полагает, что действительно можно создать машины более умные, чем их создатели, и я в этом с ним полностью согласен", - писал в 1953 году Н. Винер. Заявление отца кибернетики вдохновило ее энтузиастов во всем мире. Заговорили и о реальной возможности распознавать образы автоматически. Дескать, если удастся обучить компьютер отличать букву А в любом начертании от всех прочих, то почему нельзя научить его отличать собаку от кошки, несмотря на все разнообразие пород? Ну и, конечно, сердце от печени, легкие от ребер на флюоресцирующем экране, а там уж рукой подать до машинной рентгенодиагностики...

Возвращение в рентгеновский кабинет

Однако и скептики подняли голос. "Даже определение абсолютно точных и строгих правил узнавания буквы А во всех видах, встречающихся хотя бы в печатном тексте, - грандиозная задача", - напомнил американский математик У. Питтс и выразил сомнение, что ее вообще удастся когда-либо решить. А профессор М. Таубе (тоже США) в книге "Компьютеры и здравый смысл. Миф о думающих машинах" (1961 г.) высказался со всей прямотой: "Энтузиастам вычислительных машин следует либо прекратить болтовню об этом, либо принять на себя серьезное обвинение в том, что они сочиняют научную фантастику с целью пощекотать читателям нервы в погоне за легкими деньгами и дешевой популярностью".

Что же получилось?

Еще в 1957 году родился "Марк-1". Так был назван перцептрон - автоматический зрительный анализатор, построенный Ф. Розенблаттом (США) и ставший первой из немногих технических моделей восприятия. В дальнейшем распознавание образов моделировалось преимущественно математически на цифровых электронно-вычислительных машинах. Появились компьютеры, которые анализировали снимки звездного неба и ядерных реакций.

В 60-х годах "узнающие" программы были составлены и успешно испытаны в СССР. Один из инициаторов этих работ, М. Бонгард, так комментировал результаты, полученные при его участии: "Пишущие о кибернетике любят заканчивать статью заклинанием: раз человек составил программу, значит, он передал ей часть своих знаний; посему-де машина никогда не будет умнее своего создателя. Про автомат, узнававший нефтеносность пластов, никак не скажешь, что программисты передали ему свои знания: ведь мы ничего не понимали в геологии! Откуда же программа получила все необходимые сведения? Только благодаря наблюдению и, если хотите, "творческому осмыслению" примеров, продемонстрированных при обучении. Становится понятной роль хороших "машинных педагогов". Благодаря им универсальная программа получила специализацию в геофизике. А могла приобрести ее в медицинской диагностике или в промышленной дефектоскопии".

Компьютеры нашли свое место и в рентгенологии. Они применяются при статистической обработке материалов клинико-рентгенологических исследований, с их помощью можно устанавливать взаимосвязь между признаками, выявляя таким образом причину и следствие; электронно-вычислительные машины уже ставят диагнозы. Наконец, предпринимаются настойчивые попытки применить ЭВМ для анализа флюорограмм, отбирать из огромного их количества те, которые заставляют подозревать болезнь. Такая предварительная сортировка значительно облегчает работу врача: ему остается просмотреть лишь 0,01 первоначального количества снимков.

Результаты пока, честно говоря, довольно скромные. Но нельзя забывать, сколь нелегкое это дело - распознавание болезней методами рентгенодиагностики. Формализовать его для машины необычайно трудно: не обладая интуицией, она требует детальнейших инструкций, расписывающих каждый логический шаг.

Впрочем, работа продолжается, и небезуспешно. Появилось уже несколько диагностических алгоритмов. В их основе различные формы логики - детерминистская, вероятностная, эвристическая. Первая (ее название происходит от латинского "определенный") позволяет с самого начала отсечь явно негодные варианты. Круг возможных заболеваний резко сужается. Но какое же из них у пациента?

Начинается вероятностный анализ. Отбираются наиболее правдоподобные гипотезы. Получается целый ряд возможных недугов. Но какой именно у данного человека при данных симптомах? Прибегают к дополнительному, уточняющему обследованию. Оно снова сужает круг предположений, переводит диагностику опять на детерминистскую основу.

Есть еще эвристический алгоритм. Он сочетает элементы человеческого мышления и машинной формальной логики. Это, пожалуй, самый многообещающий принцип: роботово - роботу, а человеку - человеческое.

Машина механически перебирает все имеющееся в ее памяти множество признаков. Человеческое мышление более экономно. Врач оперирует, как правило, малым набором признаков, зато использует множество конъюнкций (соответствий, взаимосвязей между признаками). Перебирая многие комбинации признаков, он сразу же отбрасывает наименее вероятные варианты и сосредоточивается на наиболее вероятных. Здесь человек намного превосходит машину, хотя и страдает такими недостатками, как субъективизм, неполнота информации, отсутствие жесткой диагностической логики, широкая индивидуальная вариабельность...

В век ЭВМ мы по-новому начинаем смотреть на старый метод познания - аналогию. Метод аналогии, или метод поиска прецедента заключается в сравнении одного случая неизвестного класса с другим, известным, случаем.

На фоне могучих соперников - индукции и дедукции - аналогия всегда считалась чем-то вроде Золушки. К ней прибегали в тех случаях, когда личного или коллективного опыта недоставало. Да, если уж говорить честно и откровенно, познание от частного к частному не могло считаться полноценным в силу скромных возможностей человеческой памяти и мимолетности человеческой жизни. Не может опыт одного человека быть достаточным для того, чтобы в каждой конкретной ситуации, требующей принятия решения, удалось вспомнить подобный случай из своей практики. Вот почему неубедительно звучат слова доктора, пусть даже убеленного сединами: "А помните, у нас был подобный случай..." или "Я помню..."

Аналогией в теории познания называется умозаключение, в котором вывод делается на основании сходства между объектами без достаточного исследования всех условий. В медицине это означает диагностику по сходству некоторых признаков. А так как многие заболевания проявляются похожими сочетаниями признаков - синдромами, то бывают ошибки. Пользуясь аналогией, врач иногда выделяет сходство по некоторым формальным, несущественным признакам, не учитывая различия по признакам, которые, хотя и слабо выражены, или вообще не выявлены, но являются главными, отражающими сущность заболевания.

Иное дело ЭВМ. В память машины можно занести огромное количество наблюдений из практики. Проявления болезней многообразны, но это многообразие не бесконечно, оно лимитировано определенными вариантами, поддающимися учету и программированию.

Существование динамических стереотипов в деятельности головного мозга доказал великий русский физиолог И. Павлов, а затем канадский ученый Г. Селье блестяще подтвердил это примерами из области патогенеза заболеваний.

Если вариабельность проявлений болезней не беспредельна, при достаточном объеме памяти обязательно встретится точно такой же случай. Только человек на протяжении своей жизни не в состоянии накопить и помнить такое количество наблюдений, которое позволило бы ему на все случаи жизни найти в своей памяти точно такой же достоверно подтвержденный случай. А машина может.

Мышление рентгенолога на пути к диагнозу проходит по крайней мере четыре этапа. Первый - условно назовем скиалогическим, когда оценивается качество изображения, определяется изучаемый орган, проекция и методика исследования. Второй - семиотический, когда происходит поиск симптомов заболевания. Третий этап - синдромный. Из обнаруженных симптомов формируется модель синдрома, иначе говоря, модель неизвестной пока болезни, которую нужно отнести к определенному классу заболеваний. Четвертый этап нозологический, на котором наконец определяется, какому недугу отвечает данный комплекс признаков.

Давно было известно, что одна и та же болезнь может проявляться разными вариантами, именуемыми масками, то она походит на одно заболевание, то на другое, то на третье, словом, на все, что угодно, только не на самое себя, - поди тут разберись.

Диагностируя новый случай, врач, почти не задумываясь, примеряет его не ко всей абстрактной модели болезни рака, туберкулеза или ревматизма, а именно к тому варианту, который похож на его случай. И вот когда начались первые попытки использования ЭВМ для диагностики заболеваний, то на первых порах в память машины стали заносить усредненные модели заболеваний, сваливая в кучу все разнообразные проявления болезней, получалась своеобразная абракадабра.

Возьмем, к примеру, рак легкого. Одна его форма похожа на воспаление легких, другая на кисту. Смешай их вместе, получится какая-то кистопневмония, то есть нечто несуразное.

Машину обвиняли в неспособности поставить диагноз, а виновата не машина, а учитель, заложивший в нее неверную информацию. Попробовали разделить заболевание на несколько синдромов - дело пошло лучше. Вот, оказывается, в чем собака зарыта: мешал информационный шум.

Неудачи машинной диагностики и их осмысливание привели к формированию нового направления медицины - изучению и формированию синдромов в каждом заболевании. Оно оказалось очень плодотворным и одним из самых перспективных научных направлений современной клинической медицины. Для рентгенологии это означало переход от описательно-феноменологического уровня на более высокий корреляционный уровень.

...Пытаясь заглянуть в будущее, на 20 лет вперед, профессор Н. Амосов нарисовал такую картину. Человек обратился в поликлинику или больницу. Беседа с врачом. Всестороннее обследование с применением разнообразнейшей аппаратуры. Наряду с рентгеном - ультразвуковое зондирование. Никакой боли: ее снимает легкий электрический наркоз.

Диагностические машины сами записывают и расшифровывают кривые. Анализируя "быстрее мысли" огромные массивы информации, представляя врачу данные о состоянии всех основных органов. Распознавая болезни, советуют, как лучше исцелить пациента. Информационно-поисковая система выдает любые сведения незамедлительно.

В лечении господствуют два метода - химические и электрические (электромагнитные) воздействия.

Резюмируя, профессор Н. Амосов подчеркивает: "Все это будет возможно только при условии широкого применения кибернетических методов в медицине".

Трудно сказать, что будет с рентгенологией через 50-100 лет, так же как трудно сказать, что станет к этому времени со всей медициной.

Может быть, все решит биохимия, которая позволит регистрировать тончайшие сдвиги гомеостаза, характерные для каждого заболевания. Сейчас биохимия развивается бурными темпами, это очень перспективная область медицины.

Может быть, удастся регистрировать иммунные сдвиги в организме, специфичные для различных заболеваний. Не исключено, что, активно воздействуя на иммунитет, удастся предупреждать и излечивать различные болезни, включая злокачественные опухоли.

Может быть, тогда рентгенология вообще отомрет. И не будет проблем снижения лучевых нагрузок, исчезнет проблема подведения максимальной дозы к очагу поражения во время лучевой терапии, люди перестанут биться над тем, как повысить разрешающую способность рентгеновского изображения, отодвинется опасность "бюджетного взрыва" и т. д.

Но это в далеком будущем, а пока рентгенология развивается бурными темпами. Как ни дорого рентгеновское оборудование, больницы продолжают оснащаться все более совершенными и соответственно все более дорогими рентгеновскими аппаратами. Все это говорит об огромной роли рентгенологии в современной медицине.

Рентгенология оказалась на гребне научно-технической революции потому, что она явилась благодатной почвой для использования в гуманных целях достижений самых передовых отраслей науки и техники: механики и оптики, теплотехники и электротехники, химии и ядерной физики, металловедения, кинематографии, радиотехники и телевидения. Темпы развития рентгенотехники сегодня явно опережают возможности реализации ее достижений в клинической практике. Вследствие несоответствия темпов роста возникла проблема интегрирования, стыковки рентгенологии с другими смежными дисциплинами.

Если процесс развития рентгенологии неразрывно связан с ее удорожанием, очевидно нужно подумать о том, как рациональнее ее использовать. Если мы не можем сделать рентгеновские аппараты дешевыми, то мы очевидно должны сделать все, для того чтобы рентгенологические исследования стали экономически более обоснованными.

В своем докладе на XXV съезде КПСС А. Косыгин так определил задачи здравоохранения в новой пятилетке: "...Повысить качество медицинского обслуживания, улучшить организацию труда врачей и среднего медицинского персонала, поднять эффективность работы лечебных учреждений". Таким образом, вопросы организационные сегодня выступают на передний план. Выполняя эти задачи, рентгенолог и лечащий врач вместе с экономистом должны сесть за один стол и подсчитать, когда, в какой конкретной ситуации без рентгенологического исследования обойтись нельзя, а когда его можно заменить простыми, дешевыми и эффективными средствами. Речь идет о разработке оптимальных диагностических комплексов применительно к различным типовым ситуациям.

Это трудно сделать в капиталистических странах. Если владелец частной клиники купил дорогой рентгеновский аппарат, он будет выкачивать из него прибыль, аппарат должен как можно быстрее окупиться и принести максимальный доход. Отсюда возникают необоснованные, с точки зрения клинических показаний, рентгенологические исследования. Так из пациентов выколачивают деньги. Это обстоятельство является немаловажным среди причин роста числа рентгенологических исследований в капиталистических странах. Объем рентгенологических исследований в крупных клиниках Запада растет пропорционально удорожанию рентгеновской аппаратуры, увеличиваясь ежегодно примерно на 10 процентов и соответственно удваиваясь каждые 7 лет.

В нашем обществе, лишенном подобных противоречий, можно трезво и спокойно решать вопросы гармоничного сочетания потребностей клинической практики с достижениями рентгенологии, которую мы вправе называть жемчужиной XX века.