"Неразумная обезьяна". Глава из книги

Глава 13. Просеивание сигнала

В 1973 году колледжу Беркли в Калифорнии вчинили иск в связи с дискриминацией по половому признаку. Все доказательства, казалось, были налицо, как и все основания для обвинения. Из мужчин, подавших заявления на поступление в этот престижный университет, было принято 44 процента, в то время как для женщин этот процент был равен 35. Такой перекос казался очень подозрительным и вроде бы свидетельствовал о сексизме руководства университета. Было возбуждено судебное дело для расследования и противодействия этой предвзятости. Однако расследование привело к весьма любопытным выводам: когда данные о поступлениях абитуриентов были проанализированы по факультетам, выяснилось, что "на большинстве факультетов имело место небольшое, но статистически значимое пристрастие в пользу женщин".

Как такое возможно? Ведь два эти утверждения явно противоречат друг другу! Если женщин принимали с той же (или даже несколько большей) вероятностью, что и мужчин, то почему этот факт не нашел отражения в первоначальной статистике? Решение этого парадокса станет очевидным, если наблюдатель попробует глубже разобраться в стратифицированных данных о поступлениях. В этих данных скрывалась закономерность, которая не была очевидной в простой "процентной" статистике. Мужчины в среднем чаще подавали заявление на факультеты с меньшей конкуренцией за места, например, на факультеты инженерного профиля, куда поступали почти все желающие. Женщины наоборот стремились поступить, к примеру, на факультет английского языка, где конкурс был несоизмеримо выше даже среди наиболее подготовленных абитуриентов.

Проблема в данном случае была не в гендерной дискриминации, а в наличии скрытой переменной (или путающей переменной) гендерного предпочтения в определенных специальностях, что исказило суммарный результат по оценке числа и доли отказов в поступлении по половому признаку. Как заметили авторы исследования, "количественная оценка пристрастий и предвзятости обычно является более трудной, чем представляется, а выводы иногда противоположны ожидаемым". Все это отнюдь не отрицает вредоносную роль сексизма, и авторы специально оговаривают данный факт, отмечая, что "отсутствие явного предубеждения в системе приема студентов не дает основания для вывода о том, что гендерные пристрастия не проявлялись в ходе учебного процесса или при дальнейшем построении профессиональной карьеры". Неожиданный результат исследования обусловлен так называемым парадоксом Симпсона — противоречащим интуиции феноменом, согласно которому очевидный тренд, наблюдаемый в отдельных группах данных, может исчезать и даже извращаться при объединении этих групп.

В настоящее время мы столкнулись с весьма любопытной и курьезной проблемой: хотя никогда прежде сбор данных не был столь же легким и простым, как сейчас, недопустимо упрощенная интерпретация доступной информации и трендов создает впечатление полного несоответствия реальности. Парадокс Симпсона часто дает знать о себе в сферах политики, социологии и медицины, и происходит это, когда отношения причины и следствия некорректно выводятся из частотных данных. Например, доля людей, умирающих в больницах, намного выше, чем доля людей, умирающих на почте, но было бы абсолютно недопустимо (и это, к счастью, абсолютно очевидно) делать из этого вывод о том, что почтовое отделение является более подходящим для лечения больных местом, чем больницы. Выведение причинно-следственных связей из статистических данных задача, как известно, очень трудная: единственная путающая переменная может привести неискушенного наблюдателя к полностью ложным выводам. Классический пример — это статистически достоверная связь числа смертей от утопления с ростом продаж мороженого. Эта связь абсолютно достоверна, но было бы очень странным допускать, что мороженое может привести к утоплению. Скрытая переменная здесь — теплая солнечная погода, которая увеличивает как продажи мороженого, так и число посетителей морских пляжей.

Из всех ловушек, в которые можно угодить при оценке статистических данных, самая распространенная — это ошибка, связанная с оценкой причинности. Мы уже встречались выше с логической ошибкой типа post hoc ergo propter hoc, но в контексте статистических данных эти ошибки не всегда столь же очевидны, как в риторике. Если ошибку в оценке причинной связи в ходе спора или дискуссии обнаружить относительно легко, то — из‑за нашей коллективной математической неграмотности — в статистике такие ошибки часто проскакивают незамеченными. Несмотря на то, что публика часто обожествляет статистическую информацию и статистические тренды, она столь же часто забывает, что делать вывод о наличии причинно-следственных связей — занятие очень трудное. Как правило, решение подобной задачи осложняется присутствием множества скрытых переменных, и потому обнаружить причинную связь оказывается непросто (разумеется, при условии, что она вообще есть). Надо всегда иметь в виду старое предостережение: "Наличие корреляции не подразумевает причины".

Для того чтобы отделить причину от следствия, порой требуются трудоемкие изыскания. Корреляция может, конечно, дать намек на связь, но парадокс Симпсона и существование скрытых переменных наглядно показывают, что с имеющейся информацией надо обращаться очень аккуратно. Неправильная интерпретация может породить неверные представления в умах несведущих людей. Статистик Дэвид Эпплтон и его коллеги приводят очаровательный пример, касающийся смертности среди женщин английской деревни Уикхэм; смертность оценили сначала в семидесятых годах, а затем еще раз через двадцать лет. При поверхностном взгляде на таблицы со статистическими результатами могло сложиться впечатление, что курение благотворно сказывается на долголетии, так как среди некурящих смертность за истекший период составила 43 процента, а среди курящих — всего 38 процентов. Однако этот странный результат испаряется, если учесть влияние парадокса Симпсона: когда все женское население разделили на возрастные группы, то выяснилось, что во всех группах курение отрицательно сказывается на здоровье и повышает смертность. Дело было в том, что курящие женщины, которых учитывали в первом наблюдении, были в среднем моложе, чем курящие, которых учитывали при повторном наблюдении. На таких примерах мы отчетливо видим, как небрежность может искажать истину, — особенно если такая манипуляция выполняется преднамеренно.

Ложные причинно-следственные связи обнаруживаются везде, но нельзя делать умозаключения на основании одной только корреляции, не исключив предварительно влияния скрытых переменных. Корреляция и сама по себе, даже в отсутствие путающих переменных, требует тщательного анализа для выявления истинной причины; можно, например, установить вполне отчетливую корреляцию между зонтами и дождем, но будет ошибкой объяснять дождь ношением зонтов. Ложные связи можно использовать для создания комических эффектов. Скажем, Тайлер Виджен находит тесную корреляцию между такими абсолютно не связанными между собой данными, как потребление сыра и удушение простынями ночью во сне, или между числом самоубийств и числом адвокатов в Северной Каролине. Бобби Хендерсон, основатель сатирического культа Летающего макаронного монстра, объявил, что пиратов надо награждать высшими регалиями и почитать как святых, потому что имеет место обратно пропорциональная зависимость между общемировым числом пиратов и среднегодовой общемировой температурой воздуха; значит можно утверждать, что пираты предупреждают развитие глобального потепления¹.

Здесь я сделаю небольшую паузу, так как боюсь, что невольно создал впечатление, будто статистические корреляции абсолютно бессмысленны. На самом деле ничто не может быть дальше от истины. Статистическую корреляцию можно рассматривать как важный элемент детективного сюжета. Представьте себе, что была совершена серия преступлений. Статистическая корреляция может показать, что подозреваемый каждый раз оказывался поблизости от места преступления. Само по себе это не является доказательством вины, но зато дает прекрасный повод для начала разработки этого человека. Точно так же, если нет никакой статистической связи между преступлениями и перемещениями какого-то человека, то его можно исключить из числа подозреваемых. Просто нам всегда надо помнить, что использование статистических методов должно быть корректным — то есть для начала следует избавиться от всех запутывающих влияний. Вернемся ненадолго к нашей детективной аналогии: вполне возможно, что при расследовании нескольких убийств выявится корреляция между перемещениями убийцы и перемещениями следователя, но — если нет веских оснований считать следователя серийным убийцей — было бы неразумно спешить обвинять последнего только на этом основании.

Для того чтобы избежать ложных умозаключений, статистическая информация должна быть тщательно проанализирована. Например, в середине девятнадцатого века в мышлении врачей продолжала господствовать теория миазмов (болезни якобы возникают вследствие дурного воздуха). Эта убежденность нашла свое выражение в кратком афоризме известного социального реформатора сэра Эдвина Чедвика, который говорил: "Всякий запах — это болезнь". Как мы уже видели на примере малярии, вера в миазмы была всепроникающей и вездесущей и подкреплялась тем наблюдением, что вспышки болезни сопровождаются появлением зловонных испарений. Чедвик был либеральным защитником беднейших слоев населения Лондона и в 1842 году совершенно справедливо назвал санитарно-гигиенические мероприятия важнейшей задачей здравоохранения. Под его руководством Столичный комитет по проведению канализации начал постепенно усовершенствовать лондонскую канализационную систему; при этом было засыпано более 200 тысяч выгребных ям.

Любопытно, что хотя теория миазмов абсолютно неверна, реформы канализации на какое‑то время укрепили веру в ее справедливость благодаря значимой — но и вводящей в заблуждение! — корреляции: вспышки холеры прекратились как раз там, где были ликвидированы выгребные ямы. Чем не подтверждение положения о том, что дурной воздух является разносчиком холеры и других заболеваний? Приблизительно в то же самое время та же самая убежденность во вредоносности миазмов привела к возрождению Парижа и усовершенствованию парижской канализации. Вспышки инфекционных заболеваний помогли оправдать усилия Жоржа-Эжена Османа, который перестроил Париж, превратив его из тесного, мрачного и темного города в настоящую европейскую столицу — просторную, с широкими бульварами, роскошными садами и разумной планировкой жилых кварталов, — что и сделало Город света таким, каким мы знаем его сегодня.

Но даже в то время находились люди, которым не нравилась теория миазмов. Одним из таких скептиков был лондонский врач Джон Сноу. К 1854 году модернизация канализационной системы еще не добралась до района Сохо, а быстрый приток новых жителей привел к огромной скученности населения. Выгребные ямы переполнились. 31 августа 1854 года на Броуд-Стрит был зафиксирован первый случай холеры. За три дня умерли 127 человек. Началась паника, и в течение следующей недели Сохо покинули три четверти его обитателей. К середине сентября 1854 года эпидемия убила 500 человек; смертность достигала 12,8 процента.

Хотя практически все тогда полагали главной причиной вспышки дурной воздух, Джон Сноу был с этим не согласен. С помощью преподобного Генри Уайтхеда он приступил к тщательному расследованию причин. Беседуя с переболевшими и проследив перемещения жертв холеры, Сноу смог выявить некоторые закономерности, позволившие установить связь между всеми случаями заболевания; источником заразы оказалась водоразборная колонка на Броуд-Стрит. Джон Сноу посчитал этот факт весьма странным: ведь, несмотря на то, что теория миазмов представлялась ему сомнительной, до открытия Пастером инфекционной теории эпидемических заболеваний оставалось еще семь лет. То есть в медицине девятнадцатого века существовал пробел в понимании механизмов распространения болезней. Тем не менее у Сноу, использовавшего передовые статистические методы и составившего подробную карту распространения болезни, злосчастная колонка вызвала серьезные подозрения.

Конечно же, в этом деле присутствовала скрытая путающая переменная. Оказалось, что не заболели ни местные монахи, ни рабочие местной пивоварни. Продолжая свое расследование, Сноу узнал, что монахи пили только пиво, которое сами и варили, а на пивоварне вся вода была ферментированной. Процесс ферментации (брожения) убивает холерные вибрионы, и это объясняет устойчивость монахов и пивоваров к болезни². Были и другие странности; например, множество заболеваний со смертельным исходом наблюдали вблизи другой колонки, но Сноу смог выяснить, что тамошние жители предпочитали пользоваться колонкой на Броуд-Стрит, так как им нравился вкус ее воды. Все эти данные позволили с большой долей вероятности предположить, что именно колонка на Броуд-Стрит и была источником заразы. Местные власти, которых убедили доводы Сноу, удалили рычаг колонки, и вспышка холеры пошла на убыль.

Всего в ходе этой локальной эпидемии умерли 616 человек, но быстрая реакция Сноу и Уайтхеда спасла куда больше жизней. Необходимо отметить и роль, которую в этой истории сыграла наука: "карты заболеваемости" были основным элементом эпидемиологии — научной отрасли, концентрирующейся на медицинском внимании к встречаемости, распространенности и причинам болезни. Деятельность Сноу стала наглядной демонстрацией того, что даже очевидную корреляцию надо проверять и анализировать, чтобы не ошибиться с настоящим источником заражения. С точки зрения медицинской науки, вспышка холеры в Сохо — это похоронный звон по теории миазмов, так как расследование Сноу показало, что вода может быть переносчиком заразы — вопреки твердой прежней уверенности в том, что таким переносчиком может быть только дурной воздух. Открытие микроорганизмов всего несколькими годами позже вогнало, так сказать, последний гвоздь в гроб этой теории и открыло путь к современной медицине.

Много позже выяснилась истинная причина той вспышки холеры, и она оказалась весьма неприятной. Дело было в том, что колонка на Броуд-Стрит располагалась всего лишь на один метр выше старой выгребной ямы, откуда и проникали в воду, разнося болезнь по всей округе, опасные бактерии из фекалий. И тут я хочу сделать к вышеизложенной истории одно примечательное добавление, которое, впрочем, вряд ли удивит проницательных читателей, наблюдающих за действиями политиков. Как только непосредственная опасность была устранена, местные власти тут же принялись энергично опровергать все доказательства Сноу и снова прикрутили рычаг к колонке, проигнорировав реальную опасность повторной вспышки. Это отвратительное поведение было порождено пустой обидчивостью, а также политическим расчетом, ибо согласиться с выводами Сноу означало согласиться с возможностью фекально-оральной передачи инфекции. Очевидно, местная администрация посчитала, что это может шокировать общественность, продемонстрировав тем самым верность давнишнему обычаю политиков всех времен и народов придавать большее значение мнению публики, чем объективным данным, — и при этом причинять ей вред.

Подобное активное неприятие безрадостных статистических данных характерно не только для политиков, и с течением времени оно отнюдь не исчезает. Славное возвышение — и позорное падение! — звезды Кремниевой долины Элизабет Холмс произошло уже в наши дни. С ранней юности у Элизабет проявились незаурядные предпринимательские способности: еще учась в средней школе, она основала компанию, продававшую C++-компиляторы в китайские университеты. В 2004 году, в возрасте всего 19 лет, она бросила учебу в Стэнфорде и потратила деньги, предназначенные для обучения, на создание первоначального капитала второго своего предприятия. У этого стартапа были далеко идущие цели: революция в здравоохранении. Для того чтобы привлечь общественное внимание к своему начинанию, Холмс выбрала звучное название, составленное из двух слов: "терапия" и "диагноз". В итоге родилось имя, которое со временем обрело печальную известность: "Теранос".

Холмс быстро обзавелась знакомствами среди венчурных капиталистов, горевших желанием инвестировать в очередное многообещающее предприятие по производству медицинского оборудования. К концу 2004‑го в портфеле инвестиций "Теранос" скопилось 56 миллионов долларов; к 2010 году инвесторам была обещана доля в размере 92 миллионов — и это несмотря на то, что компания работала в обстановке патологической секретности, даже без собственного сайта! Но так было задумано с самого начала. Холмс хотела, чтобы ее считали кем‑то вроде "технологической ясновидящей", беря при этом пример со Стива Джобса и подражая ему в том числе и в манере одеваться (она, например, носила водолазки с высоким воротом). Подобно Джобсу, она настояла на соблюдении высочайшего уровня секретности, запретив сотрудникам обсуждать между собой то, чем они занимались, даже если они работали над одной проблемой. Несмотря на эту секретность, деньги от инвесторов продолжали течь рекой, так как Холмс без устали нашептывала им о невероятных перспективах соблазнительной затеи, а именно — о создании простого теста, с помощью которого можно будет диагностировать целый ряд заболеваний по всего лишь нескольким каплям крови, что позволит избежать пункции вен — этого тяжкого наследия прошлого.

Холмс уверила инвесторов, что такие тесты быстры и надежны: всего одна капля крови — и компания "Теранос" гарантирует точную диагностику дюжины болезней! В совет директоров были привлечены такие политические титаны, как Генри Киссинджер и Уильям Перри. По мере того как росла привлекательность новой компании, совершалась и метаморфоза обожествленной Холмс: формировался почти религиозный культ ее личности. Деньги и престиж шли к ней рука об руку. Чем выше восходила ее звезда, тем громче пели ей панегирики популярные СМИ. Самоуверенное поведение Холмс и ее обещания фундаментально изменить лицо медицинской диагностики буквально зачаровали журналистов; о Холмс начали писать передовые статьи Forbes, Fortune, Wall Street Journal и Inc; в этих статьях Холмс именовали не иначе как "вторым Стивом Джобсом".

К 2014 году стоимость "Теранос" достигла 9 миллиардов долларов. Так как сама Холмс владела 50 процентами акций, Forbes оценил ее личное состояние в 4,5 миллиарда долларов и назвал самой молодой в истории женщиной-миллиардером, самостоятельно сколотившей состояние. Холмс не просто обещала взорвать отрасль медицинской диагностики — она намеревалась сделать это, прикрывшись выбором потребителей. Холмс заключила договор с сетью универмагов Walgreens, где начали в розницу торговать диагностическими тестами. Докучливые юридические ограничения, препятствовавшие такому нарушению законодательства, были быстро обойдены — в 2015 году в Аризоне, не без участия самой Холмс, приняли дополнительный закон, согласно которому пациенты получили право заказывать диагностические тесты без назначения врача. Холмс была в восторге от нового закона, дававшего, по ее словам, "каждому доступ к собственному здоровью". Однако более проницательные наблюдатели заметили, что этот закон открыл невиданные финансовые перспективы для компании "Теранос", вознамерившейся производить тесты с помощью своего чудодейственного аппарата, предмета особой гордости Холмс: с помощью машины Эдисона.

Несмотря на безудержные славословия и феноменальные инвестиции в эту технологию, научное сообщество обуревали серьезнейшие сомнения. "Теранос" отказывалась раскрывать какие бы то ни было детали своих революционных тестов, утверждая, что это может навредить бизнесу. Но для ученых подобное объяснение было пустым звуком. В 2015 году Джон Иоаннидис в редакционной статье, опубликованной в "Журнале Американской медицинской ассоциации", раскритиковал непрозрачность "тайного тестирования" и выразил озабоченность по поводу теоретических и научных основ этого широко разрекламированного проекта. По мнению Иоаннидиса, "главным мотивом тут представляется продвижение товаров и услуг, а не ознакомление с научными достижениями и открытиями". Иоаннидис был не одинок в своем скептицизме: подобные опасения высказали и многие другие ученые. Вдобавок скоро выяснилось, что результаты машины Эдисона оказались настолько ненадежными, что "Теранос" пришлось воспользоваться оборудованием конкурентов. Эта новость произвела впечатление разорвавшейся бомбы. В дополнение ко всем неприятностям Холмс в Wall Street Journal — то есть в том же журнале, который всего за несколько месяцев до этого печатал хвалебные статьи о женщине-миллиардере, — появилось разоблачительное расследование лауреата Пулитцеровской премии Джона Каррейру.

"Теранос" заняла воинственную позицию, обвинив автора статьи в непрофессионализме и использовании наветов недовольных сотрудников компании. Но этого было явно недостаточно для убедительной, серьезной отповеди, и через пару недель ручеек бед превратился в бурный поток. В январе 2016 года "Центры оказания медицинской помощи и предоставления медицинских услуг" направили в адрес "Теранос" результаты инспектирования лабораторных мощностей компании, в ходе которого были вскрыты факты недопустимой неточности результатов анализов, "что с большой вероятностью могло создать угрозу здоровью и безопасности пациентов". В том же году на "Теранос" были наложены санкции, в соответствии с которыми Холмс было запрещено владеть лабораторией или использовать ее для работы в течение двух лет. Дальнейшее расследование бросило тень сомнения и на другие результаты работы машины Эдисона, что заставило "Теранос" аннулировать большое число тестов. Бывший партнер, Walgreens, вышел из сделки и вчинил компании иск на сумму 140 миллионов долларов в качестве компенсации убытков от расторжения контракта.

Было начато и уголовное расследование — на основании убедительных свидетельств того, что компания "Теранос" умышленно вводила в заблуждение государственные органы и инвесторов относительно точности и надежности своего оборудования. Счастье изменило "Теранос": компания, которая умудрилась успешно поменять законодательство Аризоны, сама стала объектом судебного преследования, возбужденного генеральным прокурором этого штата из‑за "умышленного создания мошеннических законодательных актов и предоставления ложных данных" относительно аналитического диагностического оборудования. Сотрудники были быстро уволены, а лаборатории "Теранос" закрыты, что позволило Холмс избежать дальнейших проверок. К июню 2016 года Forbes решительно пересмотрел свои данные относительно капитализации "Теранос" и личного состояния Холмс. Они оказались равными нулю долларов, что, естественно, куда больше соответствовало действительности.

Машина Эдисона оказалась не чем иным, как механическим турком³; на первый взгляд это была высокая технология, а по сути — всего лишь дешевый салонный фокус. Об этой саге — со всеми ее обманами, некомпетентностью и высокомерием⁴ — написано очень много, но у нее есть важная подоплека, о которой нам ни в коем случае нельзя забывать. Заоблачный взлет "Теранос" произошел в основном благодаря астрономическим суммам, которые сумела привлечь Холмс, но тревожные сигналы звучали много раньше. Наиболее серьезный из них — это обещание выполнять точные и надежные анализы с использованием ничтожного количества крови: существуют объективные и хорошо известные химические и физические причины, по которым работать с маленькими капельками крови очень трудно, и об этом твердили многие специалисты. Тем не менее все‑таки была надежда, что создателям машины Эдисона удалось совершить рывок в технологиях анализа микроскопических количеств жидкости, и инвесторы позволили себя в этом убедить.

Но есть и более тонкие причины, по которым заявления "Теранос" должны были вызвать тревогу, и они являются еще более важными. При всей осведомленности прожженных инвесторов о высоких технологиях трехминутного разговора с профессиональным статистиком было бы достаточно для того, чтобы они насторожились. "Теранос" пыталась представить свой подход к диагностике, определяемый словами "пальба из всех орудий", как достоинство, но в действительности эта идея была изначально обречена на неудачу. Почему? Ну, во‑первых, надо признать, что медицинские анализы сами по себе редко позволяют точно и сразу установить верный диагноз; обычно анализы назначают, когда есть другие симптомы, указывающие на возможность искомого заболевания. Стремление выполнять скрининговые тесты до появления клинически явных симптомов выглядит очень привлекательно, однако с медицинской точки зрения такой скрининг часто оказывается бесполезным, а в отсутствие симптомов подобное тестирование может в лучшем случае ввести в заблуждение, а в худшем — причинить вред.

Для того чтобы понять, почему это так, будет полезным ввести два важных понятия. Первое понятие — это чувствительность, то есть мера того, насколько положительный результат является верным при его получении. По этой причине иногда говорят о "частоте истинно положительных результатов": если в ходе выполнения какого‑то анализа получают 100 положительных результатов, но только 90 из них являются истинными, то это означает, что чувствительность анализа равна 90 процентам. Обратным по отношению к чувствительности является понятие специфичности, определяемой как доля отрицательных результатов, оказавшихся истинно отрицательными; этот показатель называют "частотой истинно отрицательных результатов". В идеале тесты должны быть на 100 процентов чувствительными (то есть давать только истинно положительные результаты) и на 100 процентов специфичными (то есть давать только истинно отрицательные результаты, не давая ложно отрицательных). Но, увы, наш мир от природы не идеален — даже самые высококачественные тесты не достигают этой цели; на практике тесты, позволяющие получать 90‑процентную чувствительность и специфичность, считаются хорошими. Очень важно, что их нельзя оценивать изолированно: результаты, взятые изолированно, могут служить основанием лишь для подозрения, но не для окончательного суждения.

Мы сталкивались с таким примером выше, когда рассматривали тесты на ВИЧ, которые обладают практически идеальной специфичностью, то есть крайне редко дают ложноотрицательные результаты. Но, как мы уже видели, даже при такой высокой чувствительности, достигающей 99,99 процента, пятьдесят процентов положительных результатов в когорте лиц из группы низкого риска являются ложноположительными. Диагностическая сила любого теста должна оцениваться на основании чувствительности и специфичности, но надо в каждом случае тщательно интерпретировать эти показатели. Дело осложняется еще и тем, что эти параметры никак не связаны с распространенностью заболевания, а положительная или отрицательная предсказательная ценность теста зависит именно от того, насколько распространено данное заболевание, и для того, чтобы рассчитать этот показатель, надо применить теорему Байеса. В диагностике бессистемная, без учета множества факторов, стрельба по площадям картечью является внутренне порочной. В своей редакционной статье Элефтериос Диамандис очень доходчиво изложил суть проблемы:

Далекий от медицины человек, у которого в крови выявлена концентрация PSA около 20 мкг/л, скажет, что он с вероятностью 50 процентов страдает раком предстательной железы и что ему показана биопсия. Однако если несколькими днями ранее концентрация PSA в крови этого человека была равна 1 мкг/л, то шансы на рак у данного пациента практически равны нулю, а причиной повышения концентрации специфического простатического антигена является, вероятно, острый простатит — заболевание доброкачественное и поддающееся консервативному лечению. Наверное, мужчина, у которого оказывается положительным тест на беременность, будет несколько смущен, но опытный врач начнет прицельно искать рак яичка.

Холмс поставила своей амбициозной целью создание "демократизированного здравоохранения", призвав пациентов самостоятельно делать себе анализы, но, поступив так, она проигнорировала солидное разумное основание, на котором врачи назначают те или иные анализы, а медицинское сообщество стремится сократить число скрининговых тестов. Чем шире забрасывают сеть скрининга, тем больше число ложноположительных результатов. Захватывающие посулы "Теранос" относительно того, что ее тестовые наборы позволят по одной капле крови диагностировать до тридцати заболеваний, плохи тем, что при таком числе независимых анализов все недостатки многократно усиливаются. Чтобы это проиллюстрировать, скажем, что если каждый тест обладает чувствительностью 90 процентов, то шансы получить хотя бы один ложноположительный результат на фоне выполнения 30 анализов возрастают до тревожных 95 процентов. Даже если нам удастся довести чувствительность каждого теста до практически идеального уровня в 99 процентов, в двадцати пяти процентах случаев будет выпадать один ложноположительный результат. Это и есть присущая множественным независимым тестам ограниченность, когда каждый дополнительный анализ уменьшает предсказательную ценность всей системы и "заглушает" полезные сигналы бесполезным шумом.

Даже если бы чудодейственная машина и на самом деле выполняла заявленные функции, все ее обещания были бы подорваны суровой статистической реальностью. Идея, что можно, не имея никакой предварительной информации, просто сделать анализы обширной когорте пациентов и использовать результаты для пророческого предсказания, абсолютно иррациональна. Машина Эдисона, не избавив больных от визита к врачу, сделала бы их рабами ненужного страха. Перст, указующий на виновного во введении в заблуждение пациентов, законодателей и инвесторов, конечно, направлен в сторону Элизабет Холмс, и нет сомнения в том, что многие ее заявления граничат с сознательным обманом. Однако же, судя по ее возражениям критикам, она и сама была жертвой некоего умопомрачения. Обвинять одну только Холмс в скандале с "Теранос" было бы неверно. Если бы инвесторы проявили должное внимание и задали себе нужные вопросы относительно ее предложений, то едва ли бы они клюнули на них. Здесь особенно уместна поговорка "глупцы быстро расстаются со своими деньгами".

¹ Несмотря на то, что это всего лишь преднамеренная пародия и сарказм, мы видим, что в таких странах как Сомали, где существует проблема пиратства, выброс углекислого газа в атмосферу очень низок, ниже, чем в более богатых странах. Скорее всего объяснение надо искать в нищете и отсутствии промышленности, но я бы с радостью воспользовался любым предлогом, чтобы повеселиться под знаменами пиратов шестнадцатого века.

² Это очень важное наблюдение, касающееся качества воды: сомневаешься в ней — пей пиво.

³ Механическим турком назвали машину, созданную в 1770 году; эта машина якобы умела играть в шахматы. За почти 84 года своего существования она смогла выиграть у таких знаменитостей, как Наполеон и Бенджамин Франклин. Однако на самом деле это было всего лишь весьма хитроумное мошенничество: в недрах машины сидел спрятанный там игрок. В разные времена за машину играли самые выдающиеся мастера шахматной игры.

⁴ Права на создание фильма о "Теранос" были уже проданы.