Книга: Почему

6. Вычисления. Как автомаизировать поиск причин

Какие лекарства, принятые вместе, вызывают побочные эффекты?

Выборочные испытания лекарственных препаратов мало скажут об этом, поскольку, как правило, исследователи стараются не давать участникам несколько лекарств сразу. Чтобы спрогнозировать некоторые взаимодействия, можно использовать моделирование, но для этого требуется внушительное базовое знание. Можно протестировать некоторые пары медикаментов экспериментально, но с учетом затрат времени и средств это реально только для небольшого набора комбинаций. Хуже того, из миллионов доступных пар всего несколько способны интенсивно взаимодействовать и лишь у определенных групп населения.

Однако, после того как лекарство выведено на рынок, пациенты, фармацевтические компании и медицинские учреждения доводят подозрительные случаи до Управления по контролю за качеством пищевых продуктов и лекарственных препаратов (Food and Drug Administration, FDA), а там их вводят в базу данных[227]. И если вы начинаете принимать лекарство от аллергии, а через несколько дней получаете сердечный приступ, то вы или ваш лечащий врач смело можете подавать соответствующее заявление. Следует знать, что такие заявления не верифицируются (не проверяются). Может быть, сердечный приступ у человека в действительности произошел из-за отрыва тромба, а недавний репортаж в новостях о том, как лекарства провоцируют сердечные приступы, придал объяснению правдоподобность.

Во многих ситуациях данные содержат мнимые причинные зависимости. Возможно, к сердечному приступу привели какие-то другие факторы в жизни пациента (например, невыявленный диабет); сведения могли быть неверны (например, загрязненный образец для анализа или неверная постановка диагноза); имела место некорректная последовательность событий (например, лабораторные исследования обнаружили повышенное содержание сахара в крови, но показатель повысился еще до принятия лекарства). Кроме того, многие реальные неблагоприятные события остаются незарегистрированными, если никто не додумался связать их с приемом препарата или если пациент не обращается за врачебной помощью и сам о факте не сообщает.

Но, даже если некоторые заявления и некорректны, такие данные помогают формулировать гипотезы для проверки. Если мы решили экспериментально подтвердить результаты – на пациентах, которым прописана комбинация лекарственных средств или каждое из них по отдельности, – это может привести к запоздалому выявлению взаимосвязи и, соответственно, риску для большего числа пациентов. Но, если вместо этого использовать другой набор наблюдательных данных – из больниц, – мы выясним в точности, что происходит, когда нуждающиеся в лечении принимают лекарства одновременно.

Именно это и сделали исследователи из Стэнфорда[228]. Взяв сведения по неблагоприятным событиям из базы данных FDA, они обнаружили, что определенный препарат для понижения холестерина в крови и антидепрессант (а именно правастатин и пароксетин) способны при одновременном приеме повышать сахар в крови. Затем, используя больничные карты, ученые сравнили результаты лабораторных тестов пациентов, принимавших лекарства вместе или по отдельности, и выяснили, что сахар в крови повысился гораздо сильнее при совместном приеме препаратов.

Мы не можем знать наверняка, что больные пили предписанные им лекарства; или, возможно, те, кто принимал комбинацию препаратов, чем-то отличались от других. Для подобного вида данных есть немало ограничений, но результаты были подтверждены на основании сведений, полученных из трех разных больниц и после испытаний на мышах[229].

В этом исследовании ученые не отталкивались от гипотезы о возможном взаимодействии медикаментов, а вывели гипотезу на основе данных. Напротив, все работы, которые мы обсуждали до сих пор, предусматривали анализ конкретных каузальных утверждений: к примеру, требовалось определить, действительно ли избыточное потребление сахара провоцирует диабет.

Но если мы не имеем понятия, что вызывает успешные взаимодействия, почему растут повторные поступления пациентов в больницы или что влияет на посещаемость сайтов, то что и когда мы можем узнать из баз данных, таких как обмен сообщениями на сайтах свиданий, клинические медицинские карты или поисковые запросы в Сети?

С помощью комбинации вычислительных возможностей и методов эффективного обнаружения причин на основе данных мы можем перейти от оценки одной причины к интеллектуальному анализу данных, чтобы вскрыть многие каузальные отношения одновременно. Методы автоматизации также помогают выявлять более сложные взаимодействия, чем те, которые человек способен наблюдать непосредственно. К примеру, нам удастся обнаружить последовательность этапов (и каждый включает множество необходимых компонентов), которая приводит к восстановлению сознания у пациентов, перенесших инсульт.

В этой главе мы исследуем методы перехода от данных к причинам. Первое, что нужно обсудить, – вопрос о том, какие сведения пригодны для каузального осмысления. Не каждый набор данных позволяет делать корректные умозаключения, поэтому мы рассмотрим, какие необходимы допущения (чтобы быть уверенными в достоверности результатов) и к каким выводам можно прийти, если допущения не выполняются.

Известно множество методов причинного осмысления, но мы ограничимся двумя основными категориями: теми, в задачу которых входит поиск модели, объясняющей данные (и, в конечном счете, одновременное изучение всех заключенных в ней причинных взаимосвязей), и теми, которые фокусируются на оценке силы каждой индивидуальной взаимосвязи. Главное, что нужно осознать, – нет варианта, который в любой ситуации окажется лучше всех. Хотя в вычислительных методах уже произошел крупный прорыв, эта область по-прежнему открыта для исследований, а проблема абсолютно точного причинного осмысления в отсутствие базового знания для всех случаев без исключения остается нерешенной.

Оглавление книги