Читать книгу Принцип «черного ящика». Как превратить неудачи в успех и снизить риск непоправимых ошибок онлайн | страница 17
Вспомним, что сказал о произошедшем доктор Эдвардс: «Мартин, у нас возникли проблемы с анестезией. Иногда такое бывает. Анестезиологи сделали все от них зависящее, но ничто не сработало. Это редчайший случай. Мне очень жаль».
Это не ложь. В самом деле, Эдвардс мог даже верить в то, что говорил. В конце концов, врачам действительно не повезло. Пациент со сведенными челюстными мышцами – и правда необычное явление. Невезение проявилось и в том, что у Илэйн были заблокированы дыхательные пути, так что интубация трахеи была затруднена. Анестезиологи сделали все от них зависящее, не так ли? Что тут еще сказать?
Подобные рассуждения демонстрируют, как в общих чертах формируется отрицание чьей-либо ошибки. Самооправдание в сочетании с обширной культурной аллергией на ошибки превращается в практически неодолимый барьер для прогресса[5].
Для многих людей, травмированных потерей близкого человека, история на этом закончилась бы, особенно в Великобритании, где врачей редко привлекают к ответственности. Скорбящей семье непросто настаивать на расследовании, когда эксперты утверждают, что необходимости в этом нет.
Но Мартин Бромили не сдался. Почему? Потому что он всю жизнь работал в сфере с другим – необычным – отношением к неудачам. Мартин – пилот. Он 20 лет управлял самолетами на коммерческих авиалиниях. Он даже читал лекции по системной безопасности. Он не хотел, чтобы уроки, которые можно было извлечь из плохо проведенной операции, умерли вместе с его женой.
Поэтому Мартин стал задавать вопросы. Он писал письма. Узнав больше об обстоятельствах смерти своей супруги, он стал подозревать, что это вовсе не «редчайший случай». Он осознал, что у ошибки имеется «структура», слабо определяемая модель, которая, если ее определить, может в будущем спасти чьи-то жизни.
Отвечавшие за операцию врачи могли не знать об этой модели по простой, хотя и невероятной причине. Исторически сложилось так, что медицинские учреждения обычно не собирают информацию об обстоятельствах неблагоприятных событий и в результате не могут ни определить значимые модели, ни извлечь их них пользу.