Игра в систему: этические дилеммы в трансплантации органов

Когда речь заходит о «игре в систему», это обычно подразумевает мошенничество с злым умыслом. Но когда критические ресурсы на исходе, даже добросердечные люди могут оказаться в ситуации, когда они начинают нарушать правила. В деликатном и неопределенном мире трансплантации органов, например, хирурги-трансплантологи иногда прибегают к подобной «игре в систему», стараясь спасти жизнь своим пациентам.

Проблема нехватки донорских органов

Органов для трансплантации никогда не хватает, и пациенты помещаются в списки ожидания, где их приоритизируют на основе оценки тяжести их заболевания. Это создает стимулы для некоторых врачей более свободно назначать определенные медицинские процедуры или вмешательства, чтобы поднять своих пациентов выше в очереди. Например, отправка пациентов в отделение интенсивной терапии (ОИТ), даже если это может быть несущественно.

Организация UNOS, некоммерческая организация, которая сопоставляет донорские органы с пациентами в ожидании, прекратила использование ОИТ как фактора приоритетности для пациентов с трансплантацией печени из-за злоупотреблений этой методикой. Как говорит Джеймс Шуммер, ассоциированный профессор менеджерской экономики и научных решений, «как только UNOS приняла это решение, количество ОИТ-процедур для пациентов с трансплантацией печени сократилось вдвое». Это показывает, насколько серьезной может быть проблема «игры в систему».

Коррекция искаженных стимулов

Многие врачи, которые играли в систему, просто старались сделать все возможное для своих пациентов. Но что, если существует способ исправить эти искаженные стимулы? Шуммер и Эдвин Муñoз-Родригес из Мексиканского колледжа предложили идею: зарезервировать небольшую долю доступных органов, которые обычно направляются самым высоким рисковым пациентам, и предлагать их пациентам с более низким риском. Это распределение, по мнению экономистов, может снизить стимулы врачей к чрезмерному лечению своих пациентов, увеличивая шансы на получение органов для пациентов с высоким риском.

Математическая модель и ее результаты

Чтобы проверить свою теорию, Шуммер и Муñoз-Родригес создали математическую модель пациентов, врачей, процедур и «планировщика», отвечающего за распределение донорских органов. Модель показала, что планировщик всегда может найти «золотую середину», где, даже если часть органов отводится для пациентов с низким риском, все пациенты в системе получат лучший шанс на получение органа — особенно самые тяжелобольные. Исследование показало, что их подход всегда дает лучшие результаты, чем традиционный метод, при котором приоритет отдается только самым высоким рисковым пациентам.

Эффект перегруженности

Заказ дополнительных медицинских процедур, таких как пребывание в ОИТ, для повышения места в списке ожидания не является тривиальным для пациентов. «Находиться в ОИТ, откровенно говоря, довольно неприятно. Вы не хотите быть там, если это не обязательно», — говорит Шуммер. Однако вред от игры в систему проявляется в том, что он создает «эффекты перегруженности». Эти эффекты возникают, когда вокруг желаемого ресурса образуется толпа, что делает его менее доступным для всех.

Шуммер сравнивает список ожидания трансплантации с движением на загруженной автомагистрали. Все движутся к одной цели — получению донорского органа, но некоторые находятся дальше впереди. Однако самые тяжелобольные пациенты должны иметь возможность добраться туда быстрее, как в специальной полосе для карпула. Но что, если одинокие автомобилисты начнут делать что-то ненужное, например, подбирать автоподборщиков, чтобы иметь возможность использовать эту полосу? Скоро эта полоса также станет перегруженной и не будет двигаться быстрее.

Изменение правил игры

Здесь на помощь приходит распределение. В модели исследователей планировщик, такой как UNOS, намеренно резервирует определенное количество органов для пациентов с низким риском. Это похоже на то, как если бы всем одиноким автомобилистам на автомагистрали сказали, что определенное количество из них, выбранных случайным образом, смогут выехать на обочину и проехать вперед.

Таким образом, менее больные пациенты могут сказать: «Я останусь в своей полосе, потому что теперь у меня есть шанс. Возможно, я получу орган; мне не нужно толкаться, чтобы увеличить свои шансы». Это помогает сбалансировать перегруженность, при этом все еще отдавая предпочтение более тяжелым пациентам.

Поиск золотой середины

Шуммер и Муñoз-Родригес обнаружили, что в ситуациях, когда множество отдельных врачей лечат отдельных пациентов, всегда есть идеальная настройка, при которой планировщик может зарезервировать достаточно органов для пациентов с низким риском, чтобы предотвратить «игру в систему». Эта настройка также максимизирует количество пациентов с высоким риском, которые на самом деле получают необходимые им органы.

Исследователи также адаптировали свою модель, чтобы проверить, будет ли их подход к распределению работать в условиях, более близких к реальному миру. Врачи были сгруппированы в более крупные «центры трансплантации», которые лечили множество пациентов одновременно. Шуммер и Муñoз-Родригес обнаружили, что подход к распределению не только обеспечивал лучшие результаты, но и работал еще лучше, чем в случае, когда отдельные врачи и пациенты конкурировали напрямую.

Путь вперед

Шуммер подчеркивает, что теоретические модели, даже многообещающие, как его, не могут быть мгновенно внедрены в реальный мир. «Это доказательство концепции», — говорит он. «Как адаптировать эту модель к любой конкретной ситуации, требует гораздо больше работы. Но это открывает двери для других исследователей». Модель также показывает, что при распределении дефицитных ресурсов, таких как органы, больший уровень конкуренции не всегда лучше — это противоречит традиционной экономической мудрости.

Таким образом, в этой области [распределения органов] меньше конкуренции между меньшим количеством центров трансплантации на самом деле лучше, так как это снижает количество людей, играющих в систему.

Заключение

Игра в систему в сфере здравоохранения, особенно в трансплантации органов, поднимает важные этические и практические вопросы. Исследования показывают, что перераспределение ресурсов может не только уменьшить злоупотребления, но и повысить шансы на получение необходимых органов для самых тяжелобольных пациентов. Применение математических моделей и стратегий распределения может стать важным шагом к улучшению результатов в этой критически важной области.