Почему - Саманта Клейнберг (2017)

Без подобного понимания человек, перед которым просто вывалили беспорядочную кучу информации из базы и сказали «Ройся в ней, как твоей душе угодно», может ошибочно обнаружить, что низкая температура – индикатор улучшения состояния пациента, потому что медсестры после случая с выскользнувшим катетером начинают уделять ему больше внимания и быстро устранять проблемы. Действия на основе подобной корреляции способны стать причиной неэффективных вмешательств, когда охлаждение пациентов приблизится к опасному уровню.

В добавление к необходимости определять корректность значения переменной, узнавать, что она означает и когда ее нет, тоже может оказаться сложнее, чем представляется. Практически все вычислительные методы исходят из допущения, что общие причины измерены и мы располагаем «правильным» набором переменных. Этого, однако, недостаточно, если данные не показательны в отношении истинного состояния переменной или если общее следствие – единственный надежный индикатор того, что причина имела место.

Среди прочего, диагноз может упоминаться в медицинской карте пациента для выставления счета, потому что это предполагаемый диагноз или данные наследственности, а также по иным причинам (например, ошибка копирования)[410]. Даже если значение указано, оно может неэффективно экранировать последствия причины, наличие определенного заболевания отражается неточно, а если не указано, это может быть результатом недосмотра регистратора. Если пациент болен диабетом, но это неадекватно отражено в документации, можно вывести некорректное соотношение между высоким содержанием сахара в крови и инсулином.

В некоторых случаях необходимо обладать обширными знаниями, чтобы проводить различие между переменными, измеренными в разных временных рамках (сюда входят все теоретически измеримые временные точки), и теми, для которых недостает данных. Биллинговые[411] коды в медицинских картах могут сказать, от чего лечился пациент, а иногда в картах содержатся перечни патологических состояний пациента.

Если в ходе одного визита к врачу астма указывается, а в ходе другого нет, как это истолковать? Маловероятно, чтобы астма обладала свойством истинности только в один конкретный момент: это хроническое состояние. Однако пациент мог получать соответствующее лечение только в одном случае (и, следовательно, счет выставили только за этот визит). Все же, чтобы узнать, какие сведения упущены (врач некорректно не указал астму в списке проблем), а какие ложные (острое состояние вроде гриппа со временем ослабевает), нужно понимать не только саму проблему, но и как именно генерируются данные[412].

Наиболее оптимистичный сценарий – когда ошибки представляют собой просто случайные помехи, влияющие на все переменные в равной степени. В реальности, однако, устройства имеют разные уровни помех, а люди могут отвечать на одни вопросы точнее, чем на другие. К примеру, если мы спросим некую группу, курят ли они, одни солгут, а другие решат, что их спрашивают, курят они сейчас или курили ли в прошлом. Измерения артериального давления печально известны своей ненадежностью, поэтому мы можем обнаружить, что лекарство от гипертензии – лучший индикатор, указывающий, страдает ли человек от повышенного давления на самом деле. Конечно, затем мы увидим корреляции между этим препаратом и другими состояниями, а не между гипертензией и сопутствующими патологиями. Необходимы знания в конкретной области, чтобы понять: лекарство – просто индикатор гипертензии, оно не может быть причиной заболеваний.

Наконец, корреляции, выведенные на основе крупных наборов данных, которые изначально не предназначались для научных целей, могут отличаться низким уровнем обобщаемости, ограничивая нашу способность применить новое знание к будущим ситуациям.