Вторая половина 20 века и начало 21 века характеризуются интенсивной технологизацией науки, в т.ч. и медицинской науки. Направления этой технологизации во многом предопределяются известным принципом, согласно которому рост объёма любого ресурса неизбежно влечёт за собой ускорение обращения этого ресурса. Так во времена расцвета Британской империи движение материальных ресурсов обеспечивалось в основном морскими судами. Тогда как рост экономики США базировался на развитии сети железных дорог. Европа же поднимала свою экономику благодаря развитию сети автомобильных дорог. Именно использование, ускоренное обращение ресурса способно обеспечить прирост как данного ресурса, так и многих других ресурсов.

«Точки роста» технологизации науки определяются также степенью концентрации того или иного ресурса. Например, если в начале человеческой цивилизации хранителем и «транспортёром» знания выступал сам человек, то в дальнейшем, по мере концентрации знания, появились язык, письменность и библиотеки. Одна из первых библиотек принадлежала фараону Рамсесу II, правившему в Египте во ІІ в. до н.э., и называлась она «Аптека для души». По мере накопления информации глиняные таблички в таких библиотеках сменялись папирусом, пергаментом, бумагой и т.д.

Отметим, что книгопечатание совместило функции хранения и транспорта информации. А в 20 веке для хранения и транспорта информации стали использовать магнитную запись, оптические диски и многие другие материалы. Концентрация знания привела к появлению такого важнейшего элемента цивилизации, как университеты , которые совмещают несколько информационных функций. Во-первых, хранение информации. Во-вторых, транспорт информации в социум, путём обучения студентов. В-третьих, генерация нового знания на базе уже собранной информации [1]. Однако рост объёма знаний приводит к тому, что при одновременном расширении фронта исследований, происходит сужение специализации исследователей.

   По мере роста объёма человеческих знаний растёт потребность в углублении и концентрации этого знания, и ускорении его оборота. Фактически каждая из наук занимается решением этих проблем. Современным решением этой проблемы в медицине и стала доказательная медицина (ДМ). Термин «доказательная медицина» был предложен учёными  университета Мак-Мастера г. Торонто (Канада) в 1990 г.  ДМ  – это технология сбора, обобщения и анализа медицинской информации, которая позволяет формулировать научно обоснованные решения в медицине. Реальные же предпосылки ДМ возникли гораздо раньше. Кризис медицины в начале 19 века очень точно описан в работе [2]. «В медицине пока так и не появился свой Ньютон, и, к сожалению, мы вправе опасаться, что никогда не увидим гения, который способен привнести в медицину то, что физика нашла в алгебре, а химия – на чашках лабораторных весов. Медицина продолжает оставаться тем, чем были эти науки столетия назад – набором не связанных между собой тезисов». Одним из важнейших инструментов ДМ является статистика. Отношение медиков к статистической технологии  и достижениям этой технологии выступает в качестве лакмусовой бумажки их отношения к ДМ в целом [3].

Медицинская общественность долго не желала признавать этих достижений, отчасти потому, что статистика приуменьшала значение клинического мышления. Подобный подход ставил под сомнение компетентность врачей, опирающихся на постулаты неповторимости каждого больного, и, следовательно, неповторимости выбранной терапии. Особенно это было заметно во Франции – стране, которая подарила миру множество исследователей, изучавших проблемы вероятности: Пьера де Ферма, Пьера-Симона Лапласа, Авраама де Муавра, Блеза Паскаля и Симеона Дениса Пуассона.

Однако дальнейшее наращивание объёма информации в медицине и биологии показало, что статистика является мощнейшим инструментом концентрации знания в этих науках, и, как следствие, средством ускорения обращения этого ресурса. В первую очередь это обусловлено тем, что медицинская наука, базирующаяся на биологии, по своей сути является наукой экспериментальной. Типичными примерами таких экспериментов являются клинические испытания лекарственных препаратов. И поэтому статистика выступает в таких исследованиях в роли концентратора информации о наличии множества взаимных связей между характеристиками процесса. Эту информацию о связях можно считать наиболее ценной, поскольку именно она позволяет исследователю решать задачи прогноза, управления и оптимизации результата. «Знать, чтобы предвидеть, предвидеть – чтобы управлять»  – эти слова французского философа и социолога Огюста Конта как нельзя лучше иллюстрируют ценность информации о зависимостях признаков. Один из современных методов анализа таких зависимостей описан в нашей статье [5].

            К середине 19 века уже были разработаны основные принципы статистики и известно понятие вероятности событий. В книге «Общие принципы медицинской статистики» («Principes Generaux de Statistique Medicale») Жюль Гавар писал, что вывод о преимуществе одного метода лечения перед другим должен не основываться только на умозрительном заключении, но вытекать из результатов, полученных в процессе непосредственного наблюдения достаточного количества больных, получавших лечение по сравниваемым методикам. Необходимо, как указывал Гавар, исходить из закона больших чисел. Фактически Жюль Гавар сформулировал основные положения концепции доверительных интервалов и статистической значимости.

   Гавар писал: «Диапазон значений сужается по мере увеличения числа наблюдений; его величину можно определить по количеству больных, с которым производили статистические расчеты.  … Для того, чтобы предпочтение было отдано какому-либо вмешательству, оно должно не только приводить к лучшим результатам, чем сравниваемые методы лечения, но различие в эффективности должно превышать определенную пороговую величину, которая зависит от числа наблюдений. Если различие ниже этой пороговой величины... его следует игнорировать и считать несущественным. Подводя итог, можно сказать, что Гавар фактически разработал статистический подход, на котором в наши дни основывается доказательная медицина»[6].

             Подход Ж. Гавара о контролируемых клинических испытаниях использовался в действительности задолго до этой публикации. «Известно, что Фредерик II, император римлян и Король Сицилии и Иерусалима, живший с 1192 до 1250 г. и  интересовавшийся эффектами физических упражнений на пищеварение, взял двух рыцарей и дал им одинаковую пищу. После этого одного из них он отправил охотиться, а другого – в постель. Через несколько часов он умертвил обоих рыцарей и изучил содержимое их пищеварительного тракта; в желудке спящего рыцаря пищеварение происходило более  интенсивно. В XVII веке Жан Баптиста ван Хельмонт, врач и философ,  оспорил практику кровопускания. Он предложил, наверное, первое клиническое испытание с большим числом участников, рандомизацией и статистическим анализом. Предполагалось вовлечение 200-500 бедных людей, которых планировалось разделить случайно путем жребия на две группы, в одной из которых избегалась флеботомия, а в другой —  пациентам делали столько кровопусканий, сколько врачи считали нужным. Эффективность кровопускания предполагалось оценивать по числу  похорон в каждой группе. История умалчивает, почему этот  замечательный эксперимент не был выполнен. Современная научная медицина имеет корни в Париже середины ХIХ столетия в работах и учении Пьера Шарля Александра Луи (Pierre Charles Alexandre Louis). Он ввёл принципы статистического анализа в оценке медицинского лечения и показал, что кровопускание является бесполезным видом лечения…» [7].

             Говоря о ДМ, следует различать медицинскую науку и медицинскую практику. Медицинская наука является генератором и поставщиком новых медицинских технологий для медицинской практики. И уже один этот факт налагает на представителей медицинской науки более высокие требования. В отличие от медицинских ошибок и правонарушений, влекущих за собой юридическую квалификацию и ответственность, некомпетентность исследователя никаких юридических последствий не несёт. Единственным последствием в таких ситуациях является неодобрение подобной деятельности со стороны коллег исследователя.  

   Современные медицинские вузы, обучая студентов, готовят из них будущих врачей,  а не исследователей, учёных. И в силу этого уровень подготовки будущих врачей по статистике и должен определяться как раз спецификой их будущей работы. В частности, эти знания должны позволить им критически оценивать публикации в медицинской периодике, содержащие выводы, построенные на результатах использования методов статистики. Тогда как гораздо более высокий уровень знаний и навыков в области статистики должны иметь исследователи в области биомедицины. Очевидно, что такой уровень знаний должны обеспечивать аспирантура и докторантура. Однако это не означает, что медик-исследователь должен быть при этом ещё и профессиональным биостатистиком. Это две совершенно различные профессии, для обретения которых необходимы, соответственно, и  разные образования.

3. Экскурс в историю

            Автор этих строк уже более 30 лет занимается применением статистики в биологии и медицине, а также  в таких науках, как технология, химия, геология, лингвистика, история и т.д. За это время был проведён анализ нескольких тысяч диссертаций, книг и статей по данной тематике. Целью  этого анализа была оценка относительных частот применения авторами русско-  и англоязычных журналов различных методов статистики, а также реконструкция модели статистической парадигмы, доминирующей в российской биомедицине на основе анализа структуры этих частот. Первой публикацией с результатами такого анализа была наша статья «Долгое прощание с лысенковщиной», написанная 20 лет назад [8]. Анализ показал, что современная медицинская наука, развивающаяся на постсоветском пространстве, всё больше отстаёт от передовой медицинской науки.  Так за 111 лет с момента учреждения Нобелевских премий  в 1901 г., только один российский учёный – И.П. Павлов (в 1904 г.) был удостоен этой премии. Этому способствует крайне низкий уровень подготовки и аттестации научно-педагогических кадров. Можно констатировать, что эта сфера превратилась в бизнес, разрушающий нормальную организацию науки, например, в форме услуг по написанию диссертаций «под ключ». Другая сторона этого бизнеса – платная публикация статей в журналах.  Эта ситуация очень детально описана в статье Е. Балацкого [9].