Anonim

Anmerkung des Herausgebers : Im vergangenen Monat hat Medscape vor einem Live-Publikum im Rainbow Room in New York City ein spezielles Einzelinterview mit Dr. Siddhartha Mukherjee gedreht. Während des Interviews diskutierte Dr. Mukherjee sein neues Buch The Laws of Medicine: Feldnotizen aus einer unsicheren Wissenschaft (Simon & Schuster / TED Books, 2015) mit Eric J. Topol, Chefredakteur von Medscape.

Dr. Mukherjee bietet einen aufschlussreichen Einblick in die Unsicherheit, Unvollkommenheiten, Prioritäten, Ausreißer und Vorurteile, die sein neues Buch The Laws of Medicine ausmachen, und wie diese Gesetze die Praxis der Medizin beeinflussen. Unten finden Sie eine Abschrift dieser Diskussion, die der Übersichtlichkeit halber bearbeitet wurde.

Wenn Medizin eine Wissenschaft ist, muss sie Gesetze haben

Dr. Topol : Ich hatte das Glück, einige der interessantesten Menschen in der Welt der Medizin zu interviewen, aber nur eine Person wurde zweimal von mir interviewt, weil er der interessanteste und talentierteste Schriftsteller in der Medizin unserer Zeit ist. Heute Abend werden wir über sein zweites Buch, The Laws of Medicine, sprechen, und wir werden auch auf sein drittes Buch eingehen, das im nächsten Frühjahr erscheinen wird. Kommen wir zu diesem Buch. Es ist eine sehr interessante, kurze Lektüre, nicht wie das Werk Der Kaiser aller Krankheiten. Was war der Anreiz für Sie, die Gesetze der Medizin zu tun?

Dr. Mukherjee : Danke, dass Sie mich haben. Ich genieße diese Gespräche. Sie sind wie Kamingespräche. Die Gesetze der Medizin begannen als sehr einfaches Projekt. Die besten Bücher beginnen nicht als Bücher. Als ich ein junger Bewohner war, las ich ein Buch, das gleichzeitig sehr lustig und sehr bissig war - das berühmte Haus Gottes. Wie viele Menschen haben das Haus Gottes gelesen? Es ist ein auffallend wichtiges Buch. Der Autor, Samuel Shem, schrieb diese sehr bitteren Gesetze im Haus Gottes. Gesetz Nummer 10 lautet: Wenn sowohl der Radiologe als auch der Praktikant eine Läsion auf dem Röntgenbild sehen, bedeutet dies, dass die Läsion nicht existiert.

Dr. Topol : Ein anderer war GOMER (Raus aus meiner Notaufnahme).

Dr. Mukherjee : Ein weiteres wichtiges Gesetz, an das ich mich oft erinnere, ist das Gesetz Nr. 3 oder 4, das besagt (und ich könnte hier falsch zitieren): "Der Patient ist derjenige mit dem Problem." Das ist in der Medizin sehr wichtig, weil wir es oft vergessen. Wir denken, dass es unser Problem ist, wenn tatsächlich der Patient das Problem hat. Ich beabsichtige nicht, dass diese Bemerkungen humorvoll sind. Wir nehmen sie sehr ernst.

Die Gesetze waren sehr streng, aber sie waren auch sehr wichtig, weil sie eine Denkweise in Bezug auf Medizin formulierten. Ich wollte einen Rahmen finden. Ich wollte keine "L" -Gesetze oder Gebote machen. Ich wollte eine Richtung für mich, als ich durch ein Feld navigierte, das von Grund auf unsicher und voller Dinge war, die ich nicht verstand. Und ich wollte die Frage stellen: "Wie stellen wir uns vor, welche Prinzipien für die Zukunft gelten?" Der Rahmen, den ich verwendet habe (und der hier wichtig ist), war, dass wir umgangssprachlich von der "Wissenschaft der Medizin" hören. Wenn es eine Wissenschaft der Medizin gibt, dann hat die Wissenschaft Gesetze. Die Physik hat Gesetze. Chemie hat Gesetze. Die Biologie hat Gesetze.

Die einfache Frage war: Wenn das der Fall ist, was sind dann die Gesetze der Medizin? Dies waren keine universellen Gebote. Dies sollten Erkundungen über Prinzipien sein, die für die Medizin heute und für die Zukunft der Medizin gelten könnten. Das war der Rahmen für dieses Buch.

Die "Inspiration" von Lewis Thomas

Dr. Topol : Wir werden über drei Gesetze sprechen. Aber zuerst scheint das Buch von Lewis Thomas inspiriert worden zu sein. Können Sie uns mehr über Lewis Thomas erzählen? Hattest du ihn getroffen?

Dr. Mukherjee : Ich habe Lewis Thomas nie getroffen, aber ich war von seinem Buch inspiriert.

Dr. Topol : Er hat ein Buch mit dem Titel The Youngest Science: Notes of a Medicine-Watcher geschrieben. Das schien den Ton anzugeben.

Dr. Mukherjee : Sogar der Titel wird in diesem neuen Buch wiederholt. Lewis Thomas arbeitete an der New York University und anschließend am Memorial Sloan Kettering, wo er das Memorial Sloan Kettering leitete. Lewis Thomas war für mich und viele junge Ärzte sehr einflussreich. Er schrieb einige unglaublich wichtige Bücher, darunter The Lives of a Cell. Aber das Buch, das ich für sehr interessant hielt und das mich inspirierte, war The Youngest Science, in dem Thomas behauptete, Medizin sei die jüngste Wissenschaft.

Lewis Thomas wurde in den 1930er und 1940er Jahren ausgebildet und begann in den 1950er Jahren, Medizin zu praktizieren. Er erlebte einen absoluten Wandel in der Medizin. Er stammte aus einer Zeit, in der die Medizin beobachtend war. Wenn Sie in den 1930er Jahren einen Herzinfarkt hatten und danach eine Herzinsuffizienz hatten, würden die Ärzte Sie ins Krankenhaus einweisen. Sie hatten vier oder fünf Interventionen. Sie könnten dich in ein Sauerstoffzelt bringen. Wenn Sie eine starke Volumenüberlastung hatten, könnten sie eine Nadel einführen und mehrere ml Blut entfernen und wegwerfen. Auf diese Weise würden sie die Volumenüberlastung heilen. Im schlimmsten Fall haben sie alle möglichen Dinge benutzt, um dich zu enttäuschen. Es gab Gerüchte, dass sie Patienten dazu bringen würden, Kaffee zu trinken, um zu versuchen, sie zu heilen.

Dr. Topol : Sie spielen auf die drei Ps an: Placebo, Palliativ und Sanitär. Und es gab einen therapeutischen Nihilismus.

Dr. Mukherjee : Richtig. Thomas beschrieb dies als therapeutischen Nihilismus, weil er sagte, dass Ärzte nichts zu tun hätten. Aber wie ich in meinem Buch erwähne, war der therapeutische Nihilismus in der Medizin äußerst wichtig, weil es so war, als würde man einen Radiergummi nehmen und sagen: "Die Vergangenheit ist die Vergangenheit. Es hat nicht funktioniert. Das alles war Unsinn. Beobachten wir einfach unseren Patienten und nichts tun. " Also sage ich, dass sich das Diktum (der hippokratische Eid) von "Zuerst keinen Schaden anrichten" zu "Zuerst nichts tun" wandelte und nur hinschaute. Zu Thomas 'Zeiten in den 1930er Jahren beschlossen Leute wie William Osler von Johns Hopkins eine Zeitlang, die Vergangenheit zu löschen und nichts zu tun. Sie würden nur beobachten.

Was geschieht? Was ist die natürliche Krankheitsgeschichte? Diese Idee war mit unsinnigen Interventionen kontaminiert, von denen die Hälfte nicht funktionierte. Es gab keine Versuche. Nichts zu tun war daher wie eine Reinigung. Sie taten nichts und beobachteten. Was passiert, wenn das Herz versagt? Was sind die Folgen? Was sind die Folgen eines Herzinfarkts? Was passiert, wenn jemand eine bakterielle Lungenentzündung bekommt? Was ist die Naturgeschichte einer bakteriellen Lungenentzündung?

Thomas beobachtete, wie der therapeutische Nihilismus zuerst die Disziplin der Medizin reinigte, und dann beobachtete er, wie die ersten begründeten wissenschaftlichen medizinischen Interventionen in die Welt kamen. Er gibt ein schönes Beispiel. Zu seiner Zeit, wenn ein Patient eine Streptokokkeninfektion hatte, würde das erste, was passieren würde, sein, dass der Patient ins Krankenhaus eingeliefert würde. Die Aufgabe des Praktikanten bestand darin, die Streptokokkeninfektion anhand der Agglutininreaktion zu typisieren. Blut würde entnommen und an das Pathologielabor geschickt. Ihre Aufgabe an diesem Abend war es, den antigenen Subtyp des Streptokokken zu identifizieren. Wenn Sie es nicht richtig gemacht hätten, hätten Sie am Morgen einen toten Menschen, der möglicherweise ein 30-jähriger Mann ist, der eine zufällige Streptokokkeninfektion entwickelt hat. Sie würden die ganze Nacht damit verbringen, die Agglutininreaktion und den Antikörper, mit dem sie kreuzreagieren würde, herauszufinden, damit Sie diesen Patienten am nächsten Morgen mit dem Rekonvaleszenzserum (Antikörper) eines anderen Patienten transfundieren könnten, der denselben Streptokokken-Subtyp hatte Infektion.

Stellen Sie sich Folgendes vor: Ihre Aufgabe als Praktikant war es, den Patienten zu retten und diese Reaktion zu finden, damit Sie den Patienten am nächsten Morgen injizieren können. Wenn Sie die richtige Antwort erhalten, wird der Patient geheilt und steht am nächsten Morgen von einem buchstäblichen Sterbebett auf. Eine Streptokokken-Pneumonie mit Empyem war eine tödliche Infektion. Nach der Injektion würde der Patient eine lebhafte immunologische Reaktion zeigen, die Bakterien entfernen und von den Toten auferstehen. Thomas beobachtete dies zuerst bei Infektionskrankheiten und dann bei Herzkrankheiten. Plötzlich haben Sie den Patienten nicht nur in ein Sauerstoffzelt gesteckt. Sie haben angefangen, echte Diuretika und Antiarrhythmika zu verabreichen - all diese neuen Medikamente, die entwickelt wurden.

Schließlich begann er zu beobachten, wie dies bei Krebs passiert. Die Patienten erhielten eine Chemotherapie. Sie würden in Remission gehen. Er sagte: "Hier beginnt eine Wissenschaft, denn was aus der Vernunft (den ersten Prinzipien) begann, dann die Pathophysiologie identifizierte und schließlich von der Pathophysiologie zur Therapeutik überging."

Die Kraft der vorherigen Wahrscheinlichkeit

Dr. Topol : Das ist es, was ich an Ihrem Schreiben liebe. Sie nehmen Lehren aus der Geschichte. Es sind reichhaltige Lektionen, die oft vernachlässigt werden oder einfach nicht bekannt waren. Dann integrieren Sie dies in Ihre eigene klinische Erfahrung mit Patienten, was Sie in diesem Buch ziemlich oft tun.

Sprechen wir über die Gesetze. Der erste handelt von Priors. "Eine starke Intuition ist viel mächtiger als ein schwacher Test." Erzähl uns davon.

Dr. Mukherjee : Das Buch ist eigentlich Thomas Bayes gewidmet. Ich war fasziniert von der Idee, dass ein Geistlicher aus dem 18. Jahrhundert, der allein in einer Kirche arbeitet, die Idee herausfinden könnte, dass die vorherige Wahrscheinlichkeit die hintere Wahrscheinlichkeit bestimmt. Wie anwendbar ist das heute auf die Medizin, auf Pferderennen, Bankgeschäfte und alles, was wir tun? Die Idee fasziniert mich. Lewis Thomas hatte einen Punkt erreicht, an dem er sagte: "Wir haben alle diese Tests. Die Tests werden mit Medikamenten abgeglichen, und dann werden wir das medizinische Problem lösen. Dies wird die Wissenschaft der Medizin sein." Wir reden die ganze Zeit über Präzisionsmedizin. Angenommen, Sie kommen herein und werden einen Test machen. Der Test wird übereinstimmen, und das wird uns helfen, die Krankheit zu verstehen. Wir werden die Pathophysiologie verstehen, die auf ein Medikament abgestimmt ist. Sie werden die Medizin bekommen. Du wirst glücklich nach Hause gehen. Alle sind glücklich; Das ist das Ende der Geschichte.

Aber in Wirklichkeit hat die Medizin nicht so einfach geklappt. Eine Sache, die nicht einfach geklappt hat, ist, dass kein Test, wie wir herausgefunden haben, ein reiner Test ist. Tests haben falsch negative Ergebnisse. Sie haben falsch positive Ergebnisse. Dies ist ein wesentliches Merkmal des Testens. Unabhängig davon, ob Sie einen PSA-Spiegel (Prostata-spezifisches Antigen) oder eine BRCA1-Mutation messen, können wir nicht mit 100% iger Sicherheit vorhersagen, ob eine Frau mit BRCA1-Mutation an Brustkrebs erkrankt. Wir können natürlich nicht vorhersagen, ob Sie einen hohen PSA-Wert haben, ob Sie Prostatakrebs haben oder ob Ihr Prostatakrebs der aggressive oder der nicht aggressive träge Typ ist. Die erste Idee, die ich in dem Buch vermitteln wollte, ist, dass wir nur lernen, wie man Tests verwendet, indem wir Vorkenntnisse verwenden. Das Beispiel, das ich benutze, ist sehr einfach und eines, das sogar Bayes verstanden hat.

Du gehst zu einer Straßenmesse und jemand wirft Münzen. Die Münze landet beim ersten Mal, beim zweiten, dritten, vierten und fünften Mal wieder. Wenn Sie einen reinen Statistiker fragen: "Wie groß ist die Chance, dass die Münze beim nächsten Mal Köpfe landet?" der reine Statistiker sagt "50/50". Aber wenn Sie ein Kind fragen, sagt das Kind: "Dumm, die Münze ist manipuliert." Richtig? Deshalb landen die Köpfe die ganze Zeit. Das Kind weiß mehr als der reine Statistiker, weil das Kind versteht, dass die vorherige Wahrscheinlichkeit die hinteren Wahrscheinlichkeiten bestimmt.

Diese Idee war selbst für Ärzte in der Medizin schwer zu verstehen, dass wir mit den Dingen, die wir tun, so kompliziert erscheinen - Genomsequenzierung, epigenomische Sequenzierung, komplexe Kartierung der Familiengeschichte usw. - nur versuchen, Tests durchzuführen und ihre zu wechseln vorherige Wahrscheinlichkeit. Das ist die wahre Botschaft, die wir zu verstehen versuchen.

Wir können die neuen Daten nicht ohne den Kontext interpretieren. Deshalb gibt es Medizin. Eine Sache, die ich schließe, ist, dass Medizin existiert, weil Sie diesen vorherigen Kontext brauchen. Wenn Sie als Patient in eine Arztpraxis kommen, ist eines der ersten Dinge, die sie tun, eine Anamnese zu erhalten. Deshalb beginnt das medizinische Datenblatt mit der Anamnese, nicht mit Tests. Es beginnt mit Geschichte und physisch, nicht mit Test und physisch oder Schlussfolgerung und dann physisch.

Das ist das erste Gesetz. Es ist wirklich eine Bayes'sche Idee, aber eine Bayes'sche Analyse dahingehend, wie wir in Zukunft genomische Informationen, Familieninformationen, Informationen über die besonderen Risikofaktoren einer Person und umfangreiche Daten über ihre Expositionen, ihre epidemiologische Vorgeschichte, ihre genetische Vorgeschichte und ihre Rassengeschichte integrieren Verwenden Sie dies auf vernünftige Weise, um die richtigen Fragen über die Zukunft zu stellen.

Lieferanten gegen Ausreißer

Dr. Topol : Das ist großartig. Diejenigen, die sich nicht für Bayes'sche Prinzipien interessieren, werden dies sehr gut von den Gesetzen der Medizin erfahren. Das zweite Gesetz handelt von Ausreißern, aber ich möchte auch, dass Sie uns von Ausreißern erzählen, weil mir dieser Begriff gefällt. "Normalen" lehren uns Regeln. Ausreißer lehren uns Gesetze.

Dr. Mukherjee : Diese zweite Idee ist aus meiner eigenen Erfahrung entstanden. Ich werde mit einer einfachen Analogie beginnen. Vieles, was heute in der Medizin passiert, ist, dass wir das, was ich das "Inlier-Problem" nenne, ziemlich effektiv gelöst haben. Lieferanten ist ein Wort, das ich erfunden habe. Das frühere Problem ist, dass wir eine relativ gut abgegrenzte Vorstellung vom normalen Bereich der Physiologie haben. Es gibt einen normalen Bereich von Blutdruck, Größe, Gewicht usw., der auf großen Bevölkerungsstudien basiert.

Hin und wieder haben wir jedoch Leute, die außerhalb davon liegen. Es gibt zum Beispiel Menschen, die einen sehr hohen Blutdruck haben, aber noch nie einen Schlaganfall oder Herzinfarkt hatten. In der Vergangenheit wurde dies als Zufall abgetan, und sicherlich ist ein Teil davon Zufall. Ein Teil davon ist auf zufällige Effekte zurückzuführen. Mit der Zeit ist dies wie die Person, die kommt und sagt: "Ich habe mein ganzes Leben geraucht und keinen Lungenkrebs bekommen. Daher können Zigaretten unmöglich Lungenkrebs verursachen." Und Sie können sagen: "Nun, das ist offensichtlich nicht wahr, weil wir aus großen Datenmengen wissen [dass sie es tun]." Aber das Gegenteil ist sehr interessant, nämlich die Frage zu stellen: "Warum haben manche Menschen, die schon lange geraucht haben, keinen Lungenkrebs?"

Ein Teil davon ist eindeutig zufällig, ein Teil jedoch nicht. Und wenn Sie diese Personen identifizieren, erhalten Sie neue Einblicke in die Pathophysiologie von Krebs. Man könnte das Gleiche über Herzkrankheiten oder Schlaganfälle sagen. Der Punkt über das zweite Gesetz ist, dass wir viel Zeit damit verbracht haben, dieses Verständnis des Inlier-Problems zu schaffen. Aber was wirklich interessant ist, ist, die Ausreißer zu finden und herauszufinden, was sie uns über die tiefere Struktur der Pathophysiologie einer Krankheit erzählen.

Dr. Topol : Wie der außergewöhnliche Responder bei Krebs.

Dr. Mukherjee : Ich verwende den außergewöhnlichen Responder als Beispiel. Krebs ist eine hochgenetische Krankheit. Offensichtlich lösen Umweltkarzinogene genetische Ereignisse aus. Am längsten verbrachten wir viel Zeit in der Krebsbiologie und in klinischen Studien und sagten: "Wer ist der typische Responder?" Das war sehr hilfreich, weil es Ihnen sagt, wer reagiert - es ist Präzisionsmedizin. Wer reagiert auf Tamoxifen? Wer reagiert auf eine Kombination von Medikamenten?

Mit all diesen neuen Tools können wir nun beginnen, die Fragen zu beantworten: "Wer reagiert nicht auf die Standardtherapien und wer reagiert auf einige außergewöhnliche Therapien?" Diese sind sehr interessant, weil sie auf tiefere Prinzipien der Pathophysiologie und tiefere Prinzipien der Medizin hinweisen, die von diesen außergewöhnlichen Respondern hervorgehoben werden.

Die Bias-Jäger

Dr. Topol : Im dritten und letzten Gesetz geht es um Voreingenommenheit. Für jedes perfekte medizinische Experiment gibt es eine perfekte menschliche Tendenz. Was meinst du damit?

Dr. Mukherjee : Das dritte Gesetz wurde von einer Idee inspiriert, die ich hatte, als ich Medizin praktizierte - wirklich, als ich als Bewohner Medizin lernte. Ich wurde von einem sehr wichtigen Buch namens Microbe Hunters (Harcourt, Inc., 1926) von Paul de Kruif inspiriert. Wenn Sie die wichtigsten wissenschaftlichen und medizinischen Köpfe von heute fragen, welche Bücher sie inspiriert haben, werden sie wahrscheinlich Lewis Thomas 'Die jüngste Wissenschaft oder das Leben einer Zelle oder Paul de Kruifs Buch Microbe Hunters beantworten, in dem er die Geburt von Mikrobiologie und Infektionskrankheiten beschreibt .

Ich dachte mir, wenn die Ärzte der 1930er oder 1950er Jahre Mikrobenjäger waren oder Jäger verursachen, was machen wir heute? Was machen wir heute, wenn wir uns all diese klinischen Studien ansehen? Mir wurde klar, dass eine Sache, die wir tun (nicht die einzige), die Jagd auf Voreingenommenheit ist. So viele Informationen kommen aus klinischen Studien zu uns, und die populäre Presse ist voller Informationen.

Als Ärzte müssen wir herausfinden, wie wir kritisch über diese Studien nachdenken und skeptisch gegenüber ihnen sein können und sagen: "Schauen Sie, das ist eine wichtige Information, aber lassen Sie mich Ihnen sagen, wie voreingenommen diese Informationen sind. Ich kann jetzt die größere Menge an Informationen aufnehmen und sie auf einen einzelnen Menschen, auf einen einzelnen Patienten anwenden. " Ich werde Ihnen ein Beispiel geben. Eine große randomisierte Studie wird an Patienten durchgeführt und zeigt deutlich, dass Tamoxifen sehr gut zur Vorbeugung von Brustkrebs in Hochrisikopopulationen geeignet ist.

Zehn Tage später kommt eine afroamerikanische Frau in Ihre Klinik, erfüllt die Profilkriterien und sagt: "Doc, soll ich Tamoxifen einnehmen? Ich habe es 2 Monate lang eingenommen und hatte eine schreckliche Reaktion darauf. Ich hatte schreckliche Nebenwirkungen. Ich will es wirklich nicht tun. Es hat mein Leben miserabel gemacht. Aber wenn du denkst, dass es nützlich ist, werde ich es tun. " Eine dumme Sache zu sagen ist: "Hier ist der Prozess. Es heißt, dass Frauen, die diese Droge nehmen, einen Vorteil haben. Sie sind eine Frau. Lassen Sie mich Ihnen die Droge geben."

Der viel interessantere und viel wichtigere Weg besteht darin, all diese Informationen zu integrieren und zu sagen: "Nun, warten Sie eine Sekunde. Diese Studie wurde an weißen Frauen in Kansas durchgeführt. Wie hoch sind die Chancen, dass die Ergebnisse dieser randomisierten Studie - obwohl dies der Fall ist?" eine kraftvolle, gezielte Studie - werden Sie sich bewerben, ein 36-Jähriger, der nicht zur Anfangsgruppe gehörte und einen ganz anderen rassischen und genetischen Hintergrund hat? "

Unsere Aufgabe im Moment ist es, sehr komplexe Daten zu interpretieren, einige randomisierte, einige nicht randomisierte und andere Informationen, und sie alle in die Behandlung einer Person einzubeziehen, die in Ihrem Büro sitzt und Hilfe benötigt. Das ist im Grunde das dritte Gesetz.

Eine unvollkommene Wissenschaft lehren

Dr. Topol : Sie haben diese zusammengestellt - Prioritäten, Ausreißer, Vorurteile und andere Gesetze der Unvollkommenheit in der Medizin. Es gibt viele Implikationen Ihrer Gedanken hier. Eine, auf die ich eingehen möchte, bezieht sich auf die medizinische Ausbildung und die Auswahl von Ärzten, denn wie Sie hervorheben, ist die Fülle der Daten, über die wir verfügen, Wissen, aber nicht unbedingt Weisheit. Sollten wir anhand einiger dieser Punkte verschiedene Arten von Menschen als Ärzte der Zukunft auswählen?

Dr. Mukherjee : Ich bin nicht sicher, ob es interessant ist, wen wir auswählen oder nicht. Interessant für mich ist, wie wir die Menschen ausbilden, die wir auswählen. Wie können Personen nach der Auswahl der Personen - Ärzte in Ausbildung - mit grundlegend unvollständigen Informationen umgehen? Das ist die Wissenschaft der Medizin. Die Wissenschaft der Medizin sagt uns, dass Unsicherheit, Unvollkommenheiten, Prioritäten, Ausreißer und Vorurteile endemisch sind. Sie werden heute, morgen oder in 50 oder 100 Jahren nicht mehr weggehen. Je früher wir diese Ideen in uns selbst, unsere Schüler und unsere Patienten einfließen lassen, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir uns viel mehr gemeinsam bemühen, die Hauptprobleme menschlicher Krankheiten zu lösen. Das müssen wir tun.

Wir müssen uns dem mit der Demut nähern, mit der Thomas Bayes sein zentrales Problem angegangen ist. Thomas Bayes war eine zutiefst religiöse Person, aber er sah keinen Konflikt zwischen Religion und Wissenschaft. Er war Wissenschaftler, Mathematiker und auch eine religiöse Person. Er sagte sich (und ich finde das sehr bewegend): "Es gibt keine Möglichkeit, den Geist Gottes a priori zu kennen. Aber ich kann das aktuelle Wissen über das Universum und die Welt um mich herum nutzen, um zu raten. Ich kann es nutzen." Vorwissen, um absolutes Wissen zu erraten. Und es wird immer der Fall sein, dass ich niemals das absolute Wissen finden werde. Dies ist eine Selbstverständlichkeit. Aber es wird auch immer der Fall sein, dass ich genug Vorwissen bei mir habe, das ich versuchen kann zu abstrahieren und zu erraten, was das wahre Wissen sein wird. " Was für eine schöne Idee.

Es ist erstaunlich, dass wir auch 2015 mit dieser Idee zu kämpfen haben. Wie verwenden Sie echte Informationen, um zu den wichtigsten und schönsten Informationen zu gelangen, die es gibt - Wahrheiten?

Die richtigen Fragen stellen

Dr. Topol : Wir stehen heute vor einigen sehr wichtigen Problemen, die darauf hindeuten, wie schlimm die Dinge im Jahr 2015 noch sind. Zum einen machen wir jährlich 12 Millionen schwerwiegende diagnostische medizinische Fehler, und das ist, wie wir wissen, unverändert, da To Err is Human ist wurde 1999 veröffentlicht. Es scheint, dass dies ohne Änderungen fortgesetzt wird, und es ist unmenschlich geworden, all diese Fehler zu haben. Unter den Top 20 Medikamenten, die vom Verkauf verschrieben werden, sind mindestens 80% der Menschen Non-Responder. Wir geben diese Medikamente. Wir haben Hoffnung, aber Tatsache ist, dass die Vielzahl der Patienten nicht reagiert.

Dann haben wir das Problem falsch positiver Ergebnisse beim Screening (Mammographie, PSA-Spiegel) mit Raten von mehr als 60%. Diese Tests werden jedoch jedes Jahr bei Millionen von Menschen durchgeführt. Das Gefühl, das ich aus Ihrem Buch bekam, war, dass Sie nicht glauben, dass wir dies zu sehr ändern können. Damit müssen wir leben.

Dr. Mukherjee : Das Gefühl, das ich beim Schreiben des Buches habe, ist nicht, dass wir damit leben müssen, sondern dass wir es verfeinern müssen. Wenn eine Person einen PSA-Test hat und es positiv ist, zu fragen, ob diese Person Prostatakrebs hat, ist eine dumme Frage. Die zu diesem Zeitpunkt zu stellende Frage lautet: Was sind die Risikofaktoren? Was wissen wir? Wer sind die Ausreißer? Mit anderen Worten, wie modifizieren wir Wissen, sodass Sie, zurück zum Bayes'schen Analysebeispiel, vom konkreten Testwissen zur Wahrheit gelangen?

Das Buch ist also ein Plädoyer für all diese Veränderungen im Kontext, das heißt, wir haben heute eine reiche Gelegenheit, einen außerordentlich tiefen medizinischen Kontext in das Informationssystem eines Menschen zu integrieren. Ich denke immer noch, dass wir Wahrnehmungsverzerrungen haben werden. Das wird sich nicht ändern.

Dr. Topol : Es ist schwer darüber hinwegzukommen.

Dr. Mukherjee : Es wird immer noch Ausreißer- und Inlier-Probleme geben. Tests werden immer noch unvollkommen sein. Aber wir haben die Möglichkeit, all diese unglaublichen Informationen zu integrieren und einen echten Unterschied in der medizinischen Versorgung zu bewirken.

Nicht groß auf Big Data

Dr. Topol : Ich weiß nicht, ob ich Sie gefangen habe, aber wir kommen zu dem Punkt, dass Sie nicht viel mit Big Data zu tun haben. In den letzten beiden Sätzen des Buches zitieren Sie Malcolm Gladwell und sagen, dass die politische Revolution nicht getwittert wird. Ihr letzter Satz lautet: "Nun, die medizinische Revolution wird nicht algorithmisiert." Das Problem, das ich sehe, ist, dass wir eine enorme Menge an Daten über jede Person haben, so dass wir diesen Kontext haben können, den wir noch nie zuvor hatten. (Das ist "Präzisionsmedizin", wenn Sie so wollen, oder individualisierte Medizin.) Kein Mensch kann so viele Daten verarbeiten, oder? Sie würden zustimmen?

Dr. Mukherjee : Ja, das ist richtig.

Dr. Topol : Glauben Sie nicht, dass Algorithmen und Rechenleistung - Maschinen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz - einen Platz haben werden, um uns über einige dieser Unvollkommenheiten hinweg zu bringen?

Dr. Mukherjee : Dem stimme ich zu. Ich habe das schon einmal gesagt. Ich habe kein Problem mit Big Data. Ich glaube oder glaube nicht an Big Data. Big Data existiert. Ob ich an Big Data glaube oder nicht, ist nicht relevant. Relevant ist: Verwenden wir Intelligenz zur Interpretation von Big Data? Big Data ist eine Verführung, bei der sich ein Mangel an Intelligenz zeigen kann. Ich gebe Ihnen das klassische, historische Beispiel - das große Argument zwischen Galton und Mendel. Das bringt mich zu dem neuen Buch.

Galton war ein klassischer Big-Data-Mann. Er hat Dinge gemessen. Er ging um die Welt und sagte: "Wie sehen die Formen oder Größen der Nasen aus?" Und er zeichnete eine glatte Kurve für die Größe der Nasen, und sie sah aus wie eine große glockenförmige Kurve. Er sagte: "Wie sieht Intelligenz aus? Wie sieht IQ aus?" Und sicher ist es eine glockenförmige Kurve. Wie sieht die Struktur oder Farbe der Haut aus? Glockenförmige Kurve. Wenn Sie all diese Informationen nehmen, würden Sie denken, dass die menschliche Vererbung durch glockenförmige Kurven von Mensch zu Mensch übertragen wird.

Es brauchte einen Mönch, der größtenteils keine Erfahrung mit Statistik hatte, der zwei Erbsen kreuzte, die kleinsten kleinen Daten - und feststellte, dass sich die Dinge tatsächlich nicht so verhalten. Sie überqueren eine kurze Pflanze und eine hohe Pflanze; Sie erhalten keine glockenförmige Kurve. Du bekommst eine kurze Pflanze. Es ist sehr diskret. Sie kreuzen eine gelbe Erbse und eine grüne Erbse, und Sie erhalten keine Erbse mit mittlerer Farbe. Du bekommst nur eine Erbse. Der Punkt ist, dass Big Data ohne intelligente Interpretation von Daten verführt wird.

Ich habe kein Problem mit Big Data. Mein Problem ist, dass wenn Sie keine Intelligenz zur Interpretation von Big Data verwenden, diese Big Data Unsinn erzeugt. Es produziert mehr Big Data. Und die Aufgabe von Big Data ist es nicht, mehr Big Data zu produzieren. Es soll Weisheit, Wissen und Wahrheiten hervorbringen.

Diskussion eines anderen neuen Buches

Dr. Topol : Ihr nächstes Buch wird nächsten Mai oder Juni erscheinen? Und es heißt The Gene? Können Sie uns etwas darüber erzählen?

Dr. Mukherjee : Ich bin jetzt froh, dass das Buch vollständig ist. Es ist fertig. Es ist ein viel tieferes, größeres Buch. Sie könnten es auf jemanden werfen und ihn töten. Ich hoffe, dass es mit der gleichen Intensität liest und die Leute hineinfallen. Es öffnet ein Universum und das Buch handelt davon, was passiert, wenn wir lernen, das menschliche Genom zu lesen und zu schreiben. In Ihrem Labor, wie in unserer eigenen Praxis und in unserem Labor, lesen wir jetzt Genome für Krebs und andere Krankheiten auf eine Weise, die wir vorher nicht konnten. Und wir schreiben Genome. Wir bearbeiten und verändern Genome mit einer Einrichtung, die wir vorher nicht hatten.

Die Frage ist: Nun, da diese Werkzeuge verfügbar sind und wir wissen, wie tief das Genom mit der menschlichen Identität verbunden ist, was passiert, wenn wir beginnen, es zu ändern? Das ist die Frage des Buches. Es beginnt bei Mendel und geht in die Zukunft.

Fazit

Dr. Topol : Lassen Sie mich nur sagen, dass dies wirklich anregend war und das Buch The Laws of Medicine großartig ist. Es ist eine kurze Lektüre, aber es ist eine wirkungsvolle Lektüre. Und wir freuen uns auch auf das nächste große Stück, The Gene, denn das wird auch ein sehr wirkungsvolles Buch. Die Art und Weise, wie Sie als Forscher, immer noch als medizinischer Onkologe und Autor jonglieren können - ich weiß nicht, wie Sie das tun.

Vielen Dank, dass Sie zu uns gekommen sind.

Dr. Mukherjee : Danke.