Павел Бранд: «Врачи постоянно играют с образованием в догонялки, а догнать его невозможно»

Когда врач занимается самообразованием, он намного больше «в теме», чем все остальные, и это двигает его вперед. Но сегодня ситуация такова, что медикам приходится выбирать между знаниями и умениями. Фундаментальные знания необходимы, чтобы понимать процессы, происходящие в организме человека. Но умение правильно работать с медицинской информацией становится не менее значимым. Я нашел цитату, которая, по моему мнению, максимально точно отражает происходящее сегодня:

«Врачи, которые будут работать завтра, обучаются у сегодняшних преподавателей по вчерашним материалам». Это правда: мы опоздали, еще не успев начать. Часто говорят о важности непрерывного медицинского образования. Но и в нем мы все время вынуждены догонять, потому что обучающиеся врачи будут работать тогда, когда произойдут уже новые открытия в медицине.

В 2005 году, когда я учился в медицинском вузе, у меня был экзамен по терапии. Я был счастлив, потому что мне попался вопрос про артериальную гипертонию. Для студента шестого курса проще не может быть ничего. Я радостно сел к профессору, замечательно ответил. И тут он спрашивает: «Простите, а в каком году написан учебник, по которому вы готовились?». Учебник был 1998 года. «Вы знаете, — сказал мне профессор, — медицинские знания обновляются раз в 5 лет. Все, что вы мне сейчас рассказали, уже устарело. Сейчас артериальную гипертензию никто так не лечит». Для меня это стало переломным моментом. Я понял, что медицина — не то, чему нас учат в вузе. Если все наши знания уже устаревают к моменту окончания университета, наверное, что-то идет не так.

В середине прошлого века медицинские знания обновлялись полностью раз в 50 лет, каждые полвека они удваивались. Это достаточно быстро. Только в 1980-х гг они удваивались уже раз в 7 лет, в 2005 — раз в пять лет. В 2010 — раз в три с половиной года. К 2020 году медицинские знания будут полностью удваиваться каждые 73 дня. Уже сейчас, когда ваши дети или родственники обучаются в медицинском вузе, к четвертому курсу от их знаний, полученных за предыдущие три года, остается 6% того, что еще релевантно.

Мы постоянно играем с образованием в догонялки, а догнать его, с учетом перспективы 2020 года, невозможно. Американцы уже несколько лет говорят о том, что аккредитация как метод оценки знаний врача морально устарела. Но пока нет той системы, которая могла бы заменить существующий институт.

Все растущий объем информации меняет и врачебные профессии. Я невролог, поэтому мне проще говорить на примере моей специальности. Когда я учился в медицинском вузе, выделяли 25 видов головной боли. На сегодня их больше двухсот. Это привело к тому, что из неврологии выделилась отдельная специальность, цефалгологи.

Из специальности, которая раньше называлась невропатологом, выросло много отдельных, более узких. Сначала появились невролог, детский невролог и эпилептолог. От невролога отделились альгологи, альгологи разделились на вертебрологов и цефалгологов. А есть еще и интервенционные альгологи. Все это вместе формирует разветвленную структуру: нейроэндокринологи ничего не понимают в деменциях, а дементологи не могут сказать ничего актуального про боли в спине, потому что они вынуждены так часто следить за обновлениями в своей области, что полностью теряют всю остальную специальность. И если мы аккредитуем невролога, то это будет уместно только в отношении общего невролога, который сидит на амбулаторном приеме. Но этот врач не может на современном уровне знать все необходимое о головных болях и не может разбираться в эпилептологии как эпилептолог (существует более ста видов эпилепсии), не может как следует знать дефектологию, потому что сейчас выделяют более 160 вариантов расстройств аутистического спектра. Человеческая память не способна хранить информацию по такому огромному количеству направлений.

Представьте себе ситуацию, когда вы приходите в поликлинику на первичный прием к доктору. И врач, послушав вас, говорит: «Сейчас, секундочку, я посмотрю в интернете». Большинство подумает в такой ситуации, что столкнулись с недоучкой. Скажу больше: у нас есть жалобы на такие случаи: «врач на приеме ничего не знает и лезет в интернет». Большинство не в курсе, что если врач сейчас не лезет в интернет на приеме, то от него уже надо бежать.

С 2007 года, когда у меня появился первый смартфон, я не обхожусь без него практически никогда. 86% врачей в Америке используют интернет в профессиональной деятельности. В России такие исследования не проводились, но я думаю, что число должно быть гораздо меньше. Если наберется 8% — это уже хорошо. 53% американских врачей используют интернет на приеме как вспомогательный инструмент для принятия медицинских решений. Речь идет об уже аккредитованных специалистах, имеющих все необходимые компетенции. Они понимают, что в процессе работы обязательно должны использовать интернет для принятия правильного решения по каждому пациенту. 72% американских пациентов довольны этой ситуацией, они понимают, что в сегодняшнем информационном поле знать все просто невозможно.

Медицинские гаджеты активно развиваются последние 3-5 лет. Их огромное количество, и разрабатываются все новые и новые. Я более чем уверен, что 99% врачей вообще не представляют, как использовать информацию с этих гаджетов. А это уже сегодняшний день, а не завтрашний. Фитнес-гаджеты сегодня на руке у каждого второго, и эту информацию мы можем учитывать. Есть устройства, считающие калории и делающие анализ крови через кожу. Существуют тату-сенсоры, считывающие кучу параметров, включая биохимические показатели крови, есть футболки-ЭКГ, которые выдают постоянно во время ношения электрокардиограмму. Кто-нибудь из врачей слышал в институте, что такие вещи бывают? Конечно, нет. Если вы не занимаетесь самообразованием, вы никогда об этом не узнаете.

Уже сегодня существуют роботы, способные ставить диагноз и назначать лечение с большей вероятностью положительного исхода для пациента, чем врач. В компьютер заложен огромный объем информации, и алгоритмы оценки больших объемов данных выдают решения куда корректнее, чем человек. Уже давно известно, что при диагностике рака легких врачи подбирают лечение правильно в больницах США в 50% случаев. В остальных 50% предложенная терапия не самая оптимальная. А у компьютера IBM Watson точность выбора подходящего лечения 90%. То есть он практически в два раза точнее самого хорошего врача.

Через какое-то время наших знаний будет недостаточно по определению: нам нужны будут умения — работать с данными и давать компьютерам правильную информацию для того, чтобы они нам помогали в принятии решений при лечении наших пациентов.

Доклад был сделан во время VII Общероссийской конференции «Частное здравоохранение: состояние и перспективы развития».