мы узнали, что нам и нашим врачам требуется приложить немало усилий, чтобы сделать выбор. Иногда мы платим непомерную цену из-за ошибки или неправильно принятого решения наших врачей. Платим своим здоровьем. Мы выигрываем лишь в тех случаях, когда принятие решения не требует больших затрат сил. Но, как и в случае с вероятностями, именно руководство организаций здравоохранения, а не сами врачи должно усовершенствовать архитектуру выбора. К счастью для нас, компьютеризированные системы при правильном их использовании могут сделать свое дело.
В Англии, когда Национальная служба здравоохранения заметила, что людям, которых направляли к специалистам, иногда приходилось ждать приема более года, для решения проблемы привлекли Подразделение по изучению поведения (BIT) (неофициально известное как Nudge Unit). Сотрудники Nudge Unit связались с врачами и выяснили, что каждый раз, когда врач искал специалиста для пациента, в среднем предлагалось 99 вариантов. Учитывая все, что мы уже узнали о выборе, мы знаем, что врачи не могли эффективно сравнить такое большое количество вариантов. Именно поэтому многие использовали эвристический алгоритм и направляли своих пациентов в местную больницу по умолчанию, даже если такое решение предполагало мучительно долгое время ожидания.
Решением было изменить архитектуру выбора. Врачам, дающим направления, по-прежнему был представлен широкий спектр специалистов, но выбирать стало проще. Теперь в верхней части списка врачи видят зеленую рамку с тремя местными клиниками, которые предлагали ту же услугу с разумным временем ожидания. Выбрать из трех было легко (легче, чем из 99!). Если врач хотел направить пациента к специалисту, рядом с которым было красное поле, обозначающее чрезмерно долгое время ожидания, появлялось всплывающее окно, призывающее врача обсудить это с пациентом.
Количество обращений в переполненные больницы снизилось на 40% [370]. Такой подход к делу, впервые использованный в Восточном Лондоне, позже стал применяться по всей стране [371]. Появилась возможность сократить время ожидания для 40 тысяч человек в месяц, вместо того чтобы оставлять их ждать и страдать от боли, утешаясь чашкой чая.
Существуют медицинские рекомендации, которым теоретически должны следовать врачи при выборе решения, однако на практике им следуют далеко не всегда. В США в компании, предоставляющей медицинские услуги, Geisinger Health System, есть команда по фармацевтическим инновациям, роль которой в некоторой степени связанна с Nudge Unit, и заключается она в оказании помощи в решении проблем неоптимального или ненадлежащего назначения лекарств. Команда стремилась использовать данные из электронных медицинских карт от компании Epic, чтобы помочь врачам следовать новейшим медицинским рекомендациям и передовым практикам. В рамках одного проекта они подтолкнули врачей провести обследование детей в возрасте от 9 до 11 лет на предмет раннего выявления высокого уровня холестерина в крови и семейной гиперхолестеринемии, что позволило провести раннее лечение и профилактику неблагоприятных сердечно-сосудистых заболеваний в будущем.
Компания решила работать над подобными проектами, чтобы улучшить результаты лечения пациентов при одновременном снижении затрат или сохранении их на прежнем уровне. Амир Горен — руководитель программы группы по изучению поведения в Институте инноваций в области здравоохранения Стила в Гейзингере. Горен провел A/B-тестирование (случайным образом определяя A или B) сообщений, отправляемых врачам. Пациентам выслали два типа сообщений: напоминание о передовой практике с предупреждением о необходимости сделать запрос на скрининг уровня холестерина и без предупреждения. Количество запросов на скрининг увеличилось более чем в три раза в группе, получившей письмо с предупреждением [372]. Число скрининговых мероприятий увеличилось в 2,6 раза, потому что некоторые родители в конечном итоге не взяли своих детей на проверку. Медицинские решения продолжаются.
Некоторые решения не зависят от пациентов, но могут нанести им большой вред. Назначение лекарств пациентам на искусственной вентиляции легких сформировало еще один контекст, в котором архитектура выбора снизила нагрузку на врачей и одновременно улучшила результаты для здоровья с минимальными усилиями. Пациенты на ИВЛ подвергаются риску развития пневмонии, они ничего не могут с этим поделать. Их врачи должны назначить средство для полоскания рта с хлоргексидином, которое значительно снижает риск развития вентилятор-ассоциированной пневмонии. Это средство можно заказать в больнице Университета Бристоля и Фонда Уэстона Национальной службы здравоохранения, и все же только 55% пациентов смогли получить его. Архитектура выбора спешит на помощь! Когда средство для полоскания рта добавили в электронную форму заказа, которую врачи заполняли для пациентов, 90% смогли получить его [373]. Эти достижения в архитектуре выбора послужили врачам пищей для размышлений, а также упростили принятие правильного решения. Это позволило сократить прилагаемые врачами когнитивные усилия и спасти жизни большего числа пациентов.
Почему же столь важные моменты были упущены из виду? Врачи устали? Существовала ли проблема перегруженности выбора: нужно было решить слишком много? Я уверена, что врачи, которые направляли (или не направляли) пациентов к загруженным специалистам, которые отправляли (или не отправляли) детей на скрининг на высокий уровень холестерина и прописывали (или не прописывали) полоскание рта своим пациентам на ИВЛ, хотели лучшего для своих пациентов. Разумные подталкивания и варианты по умолчанию помогли достичь результатов.
ПОКАЖИТЕ ДЕНЬГИ
В первой части этой книги я обсуждала свойственную нашему уму лень. Мы являемся когнитивными скрягами, расчетливо сохраняем наши умственные ресурсы. Это и есть основная причина, по которой мы полагаемся на эвристические алгоритмы, варианты по умолчанию и «подталкивания». По этой причине мы часто идем на поводу у страха и надежды. Во второй части книги я показала, как это происходит, в третьей части рассказала о решениях, которые могут помочь нам принимать более разумные решения, касающиеся нашего здоровья.
Некоторые решения кажутся простыми. Но это впечатление обманчиво. Да, за использование маркера для написания цифры «3» на коробочке с каплями для глаз вы не получите Нобелевскую премию. Походы к пожилым людям домой с целью приклеить стикер на планшет на первый взгляд не имеют ничего общего с психологией и поведенческой экономикой. Тем не менее поведенческая экономика направлена на понимание наших мотивов и устранение барьеров на пути к желаемому поведению. Принципы поведенческой экономики помогают нам делать то, что мы собирались, но так и не сделали (это могут быть и какие-то важные действия, например накопления на пенсию или жизнь в обществе, где донорство органов широко распространено) [374].
Мы абсолютно точно являемся людьми. И мы абсолютно точно иногда совершаем ошибки. Даже когда на карту поставлено наше здоровье.
Доктор Кэтрин (Кэти) Милкман — профессор в Уортонской школе Пенсильванского университета, бывший президент Общества суждений и принятия решений и автор книги How to
