Будущее медицины: Ваше здоровье в ваших руках

Несмотря на проблемы с GFT, подобные шаги никуда не ведут. Альтернативный и более поздний подход – это предсказание вспышки заболеваемости с использованием меньшей базы людей, которые активно поддерживали связь в Twitter, – так называемых «центральных узлов», когда люди по сути выступают в качестве датчиков^21а. Это позволило обнаружить вспышки вирусных заболеваний на семь дней быстрее, чем когда рассматривалось население в целом. Точно так же алгоритм HealthMap, который проводит поиск в десятках тысяч социальных сетей и новостных СМИ, смог предсказать вспышку лихорадки Эбола в 2014 г. в Западной Африке на девять дней раньше Всемирной организации здравоохранения^21b. Я углубился в историю, связанную с Google и гриппом и вспышками заразных болезней, потому что они отображают ранние этапы пути, по которому мы идем, и показывают, как мы можем заплутать, используя большие массивы данных для предсказаний в медицине. Но знать, как мы сбились в пути, важно, если мы собираемся по нему двигаться.

Предсказания на индивидуальном уровне

По сравнению с данными по всему населению, как в случае Google Flu Trends, более мощный эффект достигается комбинацией детальных данных отдельного человека^21с с детальными данными остального населения. Вы уже сталкивались с этим раньше. Например, компания Pandora располагает базой данных с предпочитаемыми песнями по более чем 200 млн зарегистрированных пользователей, которые в общей сложности нажали на кнопки «нравится» или «не нравится» свыше 35 млн раз²². В компании знают, кто слушает музыку, когда ведет машину, у кого Android, а у кого iPhone и где живет каждый из них. В результате можно предсказать не только какая музыка понравится слушателю, но даже его политические предпочтения, и компания уже использовала это в целевой политической рекламе во время президентской избирательной кампании и выборов в конгресс. Эрик Бишке, главный научный сотрудник Pandora, cчитает, что их программы по сбору данных позволяют проникнуть в самую суть своих пользователей. И это действительно так, поскольку, чтобы дойти до сути, они интегрируют два слоя больших данных – ваши данные и данные миллионов других людей²².

Используя компании, торгующие данными, типа Acxiom (которые обсуждались в предыдущей главе), Медицинский центр Питтсбургского университета проводит углубленный анализ данных своих пациентов, включая характерное поведение во время шопинга, для предсказания вероятности пользования услугами пунктов оказания первой помощи²³. Подобным образом поступает и Организация здравоохранения Северной и Южной Каролины, собирая данные о кредитных картах клиентов – 2 млн человек в своем регионе, чтобы определить пациентов с высокой степенью риска заболеваний (например, через покупки фастфуда, сигарет, спиртных напитков и лекарств)²⁴. Предиктивная модель, используемая в Питтсбурге, показала, что потребители, которые делают больше всего покупок через Интернет и заказывают товары по почте, чаще обращаются в пункты оказания первой помощи, чего организации здравоохранения отнюдь не приветствуют. Обнаруженные взаимосвязи со временем обрастают новыми подробностями, когда информация о нынешних пациентах поступает повторно и большее количество пациентов включается в систему, чтобы лучше предсказывать определенные процессы. Но вопросы конфиденциальности и этичности остаются.

Эти примеры могут рассматриваться как рудиментарная форма искусственного интеллекта – машин или программного обеспечения, демонстрирующих интеллект, подобный человеческому. Другие примеры, которые, возможно, уже окружают вас, включают личных цифровых помощников типа Google Now, Future Control, Cortana²⁵ и SwiftKey²⁶, которые сводят информацию из электронных писем, СМС, ежедневников, записных книжек, истории поисковых запросов, местоположений, покупок, того, с кем вы проводите время, ваших пристрастий в искусстве и вашего поведения в прошлом²⁷. Основываясь на том, что они узнают из этой информации, эти приложения появляются на вашем экране, чтобы напомнить о предстоящей встрече, показать пробки на вашем маршруте или сообщить новости по поводу вашего авиарейса. Читая то, что пишут в Twitter, Future Control ваши друзья, вам могут дать совет: «Ваша девушка грустит, пошлите ей цветы»²⁸. SwiftKey даже вычисляет ваши ошибки при наборе текста и исправляет их, если вы все время нажимаете не на ту клавишу. Google Now работает с авиалиниями и организаторами мероприятий, чтобы иметь доступ к информации о билетах, и может даже слушать звук вашего телевизора, чтобы заранее обеспечить вас программой телевидения²⁹. Как вы можете догадаться, это гораздо более мощные возможности, чем поиск соответствий, приводящий в действие Google Flu Trends, и они имеют непосредственное отношение к медицине.