怎么用融资买股票 看透医学的随机行为，在不确定中与医生一同治愈病症_研究_寿命_影响
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2008年，经过了6场鏖战，湖人在总决赛输给了凯尔特人怎么用融资买股票，与NBA总冠军失之交臂，赛后的采访中，科比说他们一整年努力的目标是夺得总冠军，人们事后铭记的也只会是总冠军，并甩出了这样一句话“You know the second place just means you are the first loser”，虽然略有些不合逻辑，但在成王败寇的极致竞技体育中，亚军就是冠军的头号背景板，是所有输家中那个最容易被记住、最显眼、也是最痛苦的。
一名喜剧演员也曾说：如果我是一名奥运选手，我宁愿得最后一名，也不愿拿银牌，仔细想想：赢得金牌，那感觉肯定很好；赢得铜牌也行，可以告诉自己，好吧，至少我有收获；但如果获得的是银牌，恭喜你，你差点就赢了，在所有的失败者中，你是第一名，你是头号失败者。
有人把银牌诅咒当作笑话，也有人把它当作科学去研究，在一项针对奥运冠军的数据调研中，金牌和铜牌得主的期望寿命相差无几：铜牌得主寿命为74.8岁，金牌得主为73.2岁——从统计学角度看，两者之间的差异并不明显。然而银牌得主的期望寿命只有70.8岁，显著低于金牌和铜牌。也许“未能成为世界第一”的心理影响会让人减寿数年。
展开剩余90%可笑吧，得了银牌反倒还不如铜牌。这项研究出自于两名美国医生合著的《医学的随机行为：影响医生、患者和塑造我们健康的隐藏力量》，可能很多人会觉得，得奖牌跟生命结束之间掺杂了太多因素，并不能简单的将统计信息作为因果关系的证明。那来看看书中另一个有趣的实验——“短命的总统”。
作者收集了1722年英国大选到2015年的所有选举数据。目标是收集候选人的平均寿命数据，对比获胜者与落选者的情况，在这个过程中，必须考虑一些更为复杂的因素，比如消除不同国家和不同时期的期望寿命差异。更重要的是，需要考虑到选举时候选人的年龄和性别差异。
为了解决上述问题，实验首先记录选举获胜者在选举之后活了多少年（即他们去世时与首次当选时的年龄差），将这个数据与选举当年同性别人的剩余期望寿命进行比较——这样就得出了选举获胜者在当选之后生存年数与预期生存年数之间的差异。对落选者也做同样的处理。结果显示，选举获胜者比落选者平均少活了2.7年。
当总统会短命？这个因果关系显然也会引起人的怀疑。不过先搁置这个结论，在这个实验中，主要的两个关键的理念——“自然实验”和“等效反事实”。
在医学领域，随机对照试验是科学的黄金标准。研究人员将受试者随机分配到医疗组或对照组，对他们进行跟踪研究。这是研究因果关系最有力、最受欢迎的工具，是我们了解干预措施是否真正有效的最佳途径。几十年来，医学界一直使用这种研究来证明当今使用的降压药、癌症疗法和疫苗的疗效。
但随机对照试验并不完美，它可能在实际操作中存在各种困难，比如费用昂贵、要耗费大量时间，甚至与伦理道德完全相悖。设想一下，你想要研究空气污染对人类健康的影响，但作为科学家你不可能简单地将人类实验对象分配到空气污染不同的地区，然后观察结果。
因此一些领域（尤其是经济学家）的研究人员在工作中开始依赖“自然实验”。自然实验之所以是“自然”，是因为其发生过程不受任何操纵者的影响。比如研究者不可能故意让人们暴露在污染的空气中，但如果科学家能够分离出一个自然发生的过程、一种随机现象，让其中部分特定人群暴露在空气污染程度高于另一部分人的环境中，如此一来就可以从这些结果中得出可靠结论。
自然实验是一个好的办法，但它也有另一个问题，当我们想要研究是否当选总统对人的寿命影响的时候，最直观的方法应该是找到一个总统，查看他的寿命，同时做出假设——如果他没有当总统，他的寿命会怎样呢？哲学上，描述“如果事实不是这样，则会发生什么”的概念被称为“反事实”（实际发生的事情则是“事实”）。
如果把反事实用在自然实验里，就会遇到麻烦，自然中一个人怎可能存在既当总统，又不当总统的“薛定谔的总统”状态呢？所以必须要利用科学的方法来找到“等效反事实”，比如在“短命的总统”实验中，就去找到那个在总统竞选当中失利的人，作为当选总统寿命的参考，从而创造出一个可能的实验比较空间。
不过跟前面“悲惨的亚军”统计结合起来看，也会发现一些矛盾。如果说，总统的期望寿命少2.7年，是因为操劳，那么没有选上总统的人，会不会也因为懊悔缩短期望寿命？毕竟奥运亚军的比冠军的期望寿命也少了2.4岁。不过这种矛盾的存在，同时也契合了两位作者在《医学的随机行为:影响医生、患者和塑造我们健康的隐藏力量》中的主要观点——医学以及医疗的基础并不如大多数人想象中的那般坚固，它们同样受到非常多随机因素的影响，不论是在数据统计、研究以及诊断和给出治疗方案上。
两位医生作者很明确的提出：我们常常认为，如果做正确的事情——吃得健康、系好安全带、戒烟、按时按量遵医嘱吃药，我们就能掌控自己的健康和生命。医生也是这么想的。医生通常认为自己为病人作出的决定，如开药、做手术、做检查，都是基于科学研究和统计数据，并经过深思熟虑的。但现实是，医学治疗也可能是混乱的、复杂且不确定的，随机性会在很大程度上影响我们提供和接受的医疗服务。
机会在不经意间闯入我们的生活。回想一下，我们或许都能想起人生中那些使生活走向不同的道路、或好或坏的随机事件。这些事件有很多常见的名称：随机性、韵琪、凑巧、机缘巧合、意外或侥幸。
我们当然希望疾病都是独立的事件——医生能够找到罪魁祸首，明确致病原因，然后帮助患者治愈疾病。然而，作为医生，我们的经验是，现实中的疾病通常非常复杂。医院中的病人很少只出现一个问题，病人的病情还可能在毫无征兆的情况下突然恶化。医生往往必须利用不完善的信息迅速采取行动来拯救病人。
特别是在医院的急诊治疗过程中，在各种特殊情况下应该采取什么措施，往往缺少确凿的科学依据。医务工作者常常不得不依赖自身对人体知识的了解、从业经验和直觉做出快速反应。还好在大部分情况下，这样做出的医疗决策都是有效的。但医生和患者可能都没有意识到，在这样的场景中随机事件可能会带来多大的风险，我们应该从中汲取经验和教训。
实际上，这些随机事件带来的并不是不确定性，而是不确定的确定性。举个简单例子，作者研究了98万次的手术，其中约2000次是在外科医生的生日当天进行的。比较医生在手术当天是否是生日两种情况（合理推断生日当天医生下班后会有一些庆祝活动，导致医生在做手术的时候分心），生日当天手术的患者术后30天的死亡率为7%，而在其他时间的死亡率为5.6%。
手术当天医生是否过生日，是一种随机带来的不确定性，但经过统计发现，在医生生日当天做手术的病人的死亡率升高，也就是说医生可能会犯错的可能性增大，这又变成了确定性，或者说形成了一些可以预见的趋势。
除了医生过生日，患者的年纪也会带来随机影响，在书中，两位医生作者举了一大一小两个年龄段的例子，也很有参考性。
马尔科姆·格拉德威尔在《异类》一书中提到一种生日效应——青少年曲棍球运动员会按照出生年份被分成不同的组别，这意味着1月出生的孩子会和一群与他同年出生但又比他小的孩子一起打球。对青少年来说，几个月的年龄差异在身体和心理发育上都会产生显著影响。
这种所谓“相对年龄效应”造成的后果就是，那些年纪轻轻就在曲棍球运动中表现出色的孩子（相较于那些比他们年纪略小的同队孩子，他们发育的更好），很有可能会进入竞争更激烈的联赛，获得更多展示和提高自己技能的机会，从而不断进步，成为更卓越的球员。在1982-83赛季，全美曲棍球联盟中62.8%的球员出生在上半年。一项对德国网球运动员的研究发现，那些排名靠前的球员中，有29.6%是在1到3月出生的，在全美范围则高达42.1%。
如果某个地区规定幼儿园新生必须在9月1日前满5岁才能上学，那么这一个班的同学将包括年龄相差几乎一岁的孩子，即在同一个班级中，8月31日出生的孩子会比9月1日出生的孩子小整整364天。这么小的年纪，年长一岁可不是件小事，年龄最大的孩子在地球上的经验可能比年龄最小的孩子多出20%，更不用说一年内身体上的成长了。
因此，老师更有可能针对一个班级中较为年幼的孩子提出他们是否患有ADHD（注意缺陷多动障碍）的疑虑，这种担忧可能会被传递给家长，并最终导致父母带着孩子前往医院。经过研究发现，以9月1日为入学截止日期的地区，与前一年9月出生的同班孩子相比，8月出生的孩子被诊断出患有ADHD并接受治疗的比例高出34%。
这是小的年纪带来的影响，而年纪大的影响也同样存在，并且也源自于医生认知的偏见。在超市中，人们会认为7.99元会比8.00元实惠的程度要远高于0.01。这种情况可以总结为我们大脑存在一种名为“左位偏差”的倾向，这也是代表性和可得性启发式之外的另一种认知偏差。因为大多数的文字中，都是按照从左到右的顺序读取数字，首先读取的是最大单位，然后再读取较小的单位。所以我们的大脑会将左边位置的数字放在一个“模拟刻度”或刻度线上，这个刻度线存在于潜意识中，能帮我们轻松分辨数量的大小以及它们之间的差异。
在医疗过程中，与30多岁的病人相比，医生更有可能怀疑40多岁的病人患有心脏病。数据显示，40岁时，心脏病的诊断率突然增加了19.3%。也就是说，如果你的年纪是39岁哪怕是零11个月，也要比40岁刚过生日的人，在医生诊断时被考虑心脏病的机会要低。这可以说这是个既可以理解，又很荒谬的结论。
当我们离医疗体系很远的时候，会有一种错觉——看病就像是修理钟表一样，通过精密的分析，找到出故障的零部件，要么修整、要么替换，进而让钟表可以重新正常运转。但随着陪诊、就医的经历的增加，越深入医疗体系，就越能深刻的体会到，诊断和治疗并不是科学、简单、高效的程序化工作，一个有效的治疗过程包含了医生丰富经验和精湛医术，但同时也必须病人带着足够清醒的头脑和认知判断，同时还要有一些好运气的陪伴。
诊断错误一直是医疗保健领域的常见缺陷，并且仍然普遍存在。在门诊就诊的美国成年人中，大约有5%的人会经历诊断错误，而其中10%的诊断错误可能导致患者死亡，此外高达17%的医院不良事件可以归因于诊断错误。随着对医疗事故追责的愈发严格，医生在给出治疗建议的时候会更加谨慎。
通常病人会遇到医生的给出的方案就是，这种病激进一点呢，可以手术，保守一点呢，可以用药观察。两种方案都可以，最后选择权又交给了病人。当然，这还是病情能确诊的情况下，如果问题稍微复杂点，医生可能就会给出这个症状背后的原因，可能是A、B、C，基于A会有什么治疗的办法a1和a2，基于B可能会有什么办法，最后形成了一个在数学意义上的治疗办法集合，相信到这一步，绝大多数病人的理性已经不够用了，更何况在患病的情况下，人的理性本身就会受到干扰。
在这样的情况下，病人看病就不能一条道走到黑，在医院进行草率的决策。对病人更有效地方法是，在疾病还没有那么紧急到必须马上治疗的前提下，通过选择不同医院或不同医生进行诊断以及得到治疗方案，进行方案上的对比，并最终得出对自己治愈概率更大的治疗方案。所以病人看病时候的选择，就变成了一道略有些复杂的逻辑题。这也是未来医疗系统发展当中，极其有潜力的服务机会。
上个世纪，美国医生特鲁多筹资建立了全世界第一家肺结核病疗养院，他自己就是一名肺结核病患者。当时肺结核是绝症，没有特效药。他把自己的疗养经验教给患者，取得了较好效果。他的墓志铭上，刻着他将一生的行医经验总结的三句话：“To cure，sometimes；to relieve，often；to comfort，always”，即“有时治愈，常常帮助，总是安慰”。
这三句话也真切地道出了医疗行业的真谛，很多时候，真正的治愈是不多的，医疗体系能给到病人更多的是在疾病的痛苦中的帮助和安慰。这并不是说医学不可靠，只不过在科学的背后，还隐藏着大量的偶然性与不确定性，大多数人，一生当中终究会作为病人走到那个位置上的时候，如果能早一点明白这些道理，也许对自己对抗疾病，会有着极大的帮助。
发布于：广东省