Каждый день пользователи Интернета сталкиваются с лавиной сомнительных медицинских советов, как от производителей препаратов, так и от обычных людей – в соцсетях или семейных чатах. Разобраться во всей этой информации не так просто, особенно не имея медицинского образования. Врач-невролог Зейне Кульбаева из Казахстана во время специального вебинара рассказывает, как ориентироваться в этом потоке данных и распознавать медицинскую дезинформацию без соответствующего диплома.
Этот вебинар прошел в рамках проекта «Фактчекер: разоблачение лжи в цифровом пространстве» Фонда культурных инициатив Тимура Бекмамбетова.
Пирамида доказательности
Основной принцип, на который опирается современная медицина, — это доказательность. Доказательная медицина — это подход, при котором врач принимает решения о диагностике и лечении на основе самых надёжных и доступных научных данных, а не основываясь на личном мнении.
Чтобы ориентироваться в этих данных, существует так называемая пирамида доказательности. Это иерархия, по которой оценивается сила научных исследований. Важно понимать: не каждое исследование или статья в интернете имеют одинаковую ценность.
На вершине пирамиды — систематические обзоры и метаанализы. Это своего рода выжимка из всех доступных исследований по конкретной теме. Например, если вас интересует влияние обезболивающих во время беременности, систематический обзор объединит и проанализирует десятки или сотни исследований на эту тему. На подготовку таких обзоров уходит минимум два года, и они считаются наиболее надёжным источником данных.
На следующем уровне — рандомизированные контролируемые исследования (РКИ). Это когда участники случайным образом распределяются по группам: одна получает препарат, другая — плацебо. Затем сравниваются результаты, чтобы выяснить, действительно ли лечение эффективно.
Далее следуют когортные исследования — длительные наблюдения за группами людей, например, курящими и некурящими, чтобы выявить влияние определённых факторов на здоровье. Чуть ниже по надёжности находятся исследования типа «случай–контроль». Они позволяют изучать уже имеющихся пациентов, выявлять, как они жили, питались, какие у них были привычки — и делать выводы о возможных причинах болезни, например, о связи между трансжирами и диабетом.
Чем выше исследование в этой пирамиде — тем больше оснований ему доверять.
Другие исследования
Ниже в иерархии — описания клинических случаев, которые применимы в основном к редким заболеваниям. Это интересные наблюдения, но не всегда применимые в повседневной практике. Они помогают фиксировать необычные случаи, но не дают оснований для широких выводов.
Исследования на животных также относятся к низкоуровневым. Результаты, полученные на мышах или других животных, не всегда можно экстраполировать на человека. Существуют модели и формулы для пересчёта дозировок и эффектов, но различия между видами сохраняются. Например, одно из недавних исследований показало, что голодание может усиливать эффект химиотерапии при лечении рака — но это наблюдение сделано на мышах. Даже там подчёркивается: речь идёт не о замене терапии, а лишь о возможном дополнительном эффекте, и только в сочетании с традиционным лечением.
Наименее надёжный источник — это мнение эксперта. Несмотря на опыт и авторитет специалистов, их точка зрения всё же остаётся субъективной. Исключение — когда мнения нескольких экспертов анализируются в рамках систематического обзора: тогда они могут стать частью доказательной базы. Но полагаться на мнение одного человека — особенно в условиях потока противоречивой информации — крайне рискованно.
Где искать информацию?
Поскольку основой доказательной медицины являются научные публикации, для поиска информации в первую очередь стоит обращаться к специализированным базам данных. Две ключевые — это PubMed и Cochrane Library.
PubMed — крупнейшая бесплатная платформа с доступом к миллионам статей. Однако доступ к некоторым публикациям платный. Этот ресурс больше ориентирован на профессионалов, но может быть полезен и обычным пользователям.
Cochrane Library — база, где собраны систематические обзоры и метаанализы. Доступ к статьям чаще всего платный, но аннотации открыты: они содержат цель, методологию и основные выводы исследований. Этого достаточно, чтобы получить общее представление о теме.
На основе таких публикаций создаются клинические рекомендации, в том числе в международных базах. Один из примеров — UpToDate. Это профессиональная платная база данных, где собраны протоколы, алгоритмы диагностики и лечения.
Тем, кто не связан с медициной, подойдут более понятные и открытые ресурсы:
- ВОЗ — сайт Всемирной организации здравоохранения, где размещена достоверная информация по заболеваниям, вакцинам, профилактике и статистике.
- FDA (Управление по контролю за продуктами и лекарствами США) — глобальный регулятор, чьи рекомендации определяют допуск препаратов и медицинских устройств на международный рынок. Сайт содержит разделы как для специалистов, так и для пациентов. Здесь можно найти сведения о лекарствах, пищевых продуктах, косметике и даже мыле.
- CDC (Центры по контролю и профилактике заболеваний США) — источник информации по инфекционным заболеваниям, мерам безопасности и вопросам общественного здоровья.
Кроме того, существуют профессиональные сайты отдельных медицинских ассоциаций — например, Европейская кардиологическая или неврологическая ассоциация и т.д.
Как искать?
Можно просто ввести в поисковике или в научной базе слово «мигрень» — но вы получите «информационный салат» из сотен нерелевантных публикаций. Чтобы получить действительно полезные результаты, важно уметь правильно формулировать запрос.
В медицине, как и в любой науке, поиск начинается с грамотно заданного вопроса. Научные базы лучше «понимают» запрос, если вы используете ключевые слова и логические операторы:
AND — найдёт статьи, где встречаются все заданные слова. Например: migraine AND pregnancy — покажет материалы, где рассматриваются мигрени во время беременности.
OR — выдаст статьи, где есть любое из указанных слов. Например: migraine OR pregnancy — включит всё, что касается мигрени и всё, что касается беременности, но не обязательно вместе.
NOT — исключает лишние темы. Например: migraine NOT headache — уберёт статьи про головную боль.
Также важно фильтровать по дате публикации. В медицине срок годности информации — около 5 лет. Исключение — фундаментальные исследования, которые могут оставаться актуальными до 10 лет и дольше. Но в большинстве случаев ориентируйтесь на свежие данные.
Что искать?
Наиболее полезный тип публикации — систематические обзоры и метаанализы. Они дают краткую выжимку из всех исследований по заданной теме. Например, если вы введёте systematic review migraine, вы получите статьи, где уже проведён анализ всех доступных данных о мигрени. Это лучший выбор для немедиков, чтобы не тонуть в необработанном массиве научных работ.
Если не фильтровать по типу исследования, вы получите тысячи результатов разного уровня качества. Чтобы оценить, насколько исследование достоверное, смотрите:
- Цель и методология — чётко ли сформулированы задачи?
- Размер выборки — исследование на 10 людях неприменимо к широкой популяции.
- Результаты — дают ли они ответ на поставленный вопрос?
- Конфликт интересов — кто финансировал исследование? Были ли корпоративные интересы?
Как проверять сайты?
Если вы ищете информацию не в научных базах, а в интернете, подход тот же:
- Кто автор? Указан ли источник? Есть ли контактная информация?
- Откуда данные? Есть ли ссылки на научные журналы?
- Насколько профессионально написан текст? Есть ли признаки рекламы?
- Прозрачна ли структура? Указаны ли источники внизу?
Проверяйте всё: от даты публикации до уровня оформления. Надёжный сайт — это не просто красивый интерфейс, а чёткая структура, профессиональный язык и ссылки на научные источники.
И главное: не полагайтесь на первую попавшуюся статью в поиске. Даже при запросе в Google важно уметь анализировать — кто стоит за этим текстом и на каких данных он основан.
Как искать медицинскую информацию с помощью ИИ
Искусственный интеллект — это мощный инструмент, который может значительно упростить поиск медицинской информации. Он способен:
- анализировать медицинские данные,
- отвечать на конкретные вопросы,
- формировать краткие обзоры,
- помогать как пациентам, так и врачам.
Но при этом важно помнить: ИИ не заменяет врача.
Даже самые точные ответы ИИ — это не диагноз и не инструкция к лечению. Только специалист может взвесить риски, определить целесообразность терапии и назначить лечение.
Как правильно использовать ИИ для поиска медицинской информации
ИИ будет полезен только в том случае, если вы правильно формулируете запрос. Иначе он выдаст огромный массив случайной и непроверенной информации.
Вот ключевые шаги:
Чётко формулируйте вопрос. Избегайте общих фраз вроде «вред вакцины». Вместо этого: «Что говорят международные рекомендации о применении парацетамола при беременности?» просите ссылаться на авторитетные источники. Уточняйте, что вас интересуют только данные из:
- научных журналов (PubMed, Cochrane и др.),
- клинических протоколов (например, WHO, CDC, FDA),
- систематических обзоров и метаанализов.
Проверяйте источники. После того как ИИ дал ответ — просмотрите, на что он ссылается. Указанные статьи или документы желательно перепроверить вручную в открытых базах или на официальных сайтах.
Критически оценивайте информацию. Задайте себе три вопроса:
- Кто автор?
- Где опубликовано?
- Насколько высок уровень доказательности?
Как распознать псевдонаучные утверждения
Фейковая медицинская информация может выглядеть убедительно, особенно если она технически грамотно оформлена. Вот «красные флаги», на которые стоит обратить внимание:
- отсутствие ссылок на исследования;
- громкие заявления без оговорок («лекарство от всего»);
- использование ненаучных или эмоционально окрашенных терминов;
- активное продвижение через рекламу, а не через научные каналы.
Важно помнить, что ИИ — это инструмент, а не источник информации. Его возможности огромны, но только при корректном использовании и критическом подходе со стороны пользователя.
Весь вебинар можно посмотреть по ссылке:
Вебинар Зейне Кульбаевой состоялся в рамках регионального проекта «Повышение устойчивости аудитории через достоверные истории (CARAVAN)», финансируемого Европейским Союзом и реализуемого Internews.
