# 《医学的随机行为》5：日常决断者

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中国有句话叫“不为良相，便为良医”，说医生都是宰相之才。为啥呢？我理解是医生这个工作会做很多权衡利弊的事情。

比如有一位老年患者心脏病发作，一检查发现是冠状动脉堵塞。医生的工具箱里对此有几个办法：一个是用药物治疗不做手术；一个是在冠状动脉中安装支架，缓解堵塞，算是个微创手术；而可能更根本性的办法则是绕过堵塞的动脉，在旁边增加一根血管，提供一个新的血流途径，叫做「冠状动脉搭桥（CABG）」，是个大型开胸手术。

你选哪个办法呢？你不但要考虑病情的严重程度，还得考虑手术的风险。这是一个很艰难的选择。

这就好比说某国经济陷入低迷，政府的工具箱里也有若干个办法：你可以继续自由放任等待经济复苏；也可以让中央银行搞个积极的货币政策，比如降低利率；还可以直接出手弄个财政政策，比如举债搞基础设施建设……刺激小了吧你怕不起作用，刺激大了吧这叫政府扰乱市场秩序。那你是用凯恩斯，还是哈耶克呢？

再比如说，有种常见的慢性心律失常叫房颤，就是心房颤动。房颤患者很有可能在心脏里形成血栓，血栓流入大脑就可能导致中风。你有个办法防止血栓，那就是用抗凝剂，它能阻止血液凝固。

使用抗凝剂可以预防中风……但是，抗凝剂会增加患者出血的风险，毕竟血不容易凝固就不容易止血。而万一患者脑部、胃肠出现出血，那个危险可能比预防中风的好处还要大。

好，现在你面前的患者有房颤，请问你要不要给他用抗凝剂？

对应到经济上，这就好比说现在市场上的货币流通速度很低，大家都不愿意投资不愿意消费，那政府是否应该降低利率呢？降低利率似乎可以刺激投资和消费，但利率低，资金就可能流往国外，汇率也会降低。这招你用还是不用？也得权衡。

所以你看医生是不是宰相之才，尤其你权衡的利弊都是人命关天。三百六十行中并非所有职业都需要权衡利弊，比如程序员就很少权衡利弊，安排给你一个什么需求你干就完事了，照样拿高薪。

医院，是个研究人类决策的好地方。

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医学院专门有课程教授科学决策，像丹尼尔·卡尼曼说的那些认知偏误，很多医生都学过。

美国有些住院医生会定期参加一种学习叫「临床推理练习（Clinical Reasoning Exercise，简称C-REX）」，也就是作为一个医生，在护理病人、做出诊断和决定治疗方案时应该如何思考。这是元认知训练，也就是对自己思维过程的理解。

还有一种模拟决策训练。有时候用模型有时候用演员，说患者出现心跳骤停，数据是这些，现场有真实的医疗设备，看你怎么办……事后队友和观察员会评估你的决策，研究怎样改进。

但真正的科学决策总是很难的。一般医生面对我们上面说的那些情况，都是怎么决策的呢？耶拿和沃舍姆的《医学的随机行为》这本书研究了两种医院常见的决策方法，其中都有很大的问题。

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第一个方法是划线决策，也就是根据一个数字做判断，相当于是看着包装袋上的过期时间决定食品是否还能吃。当然你知道食品的有效期是人为规定的，不可能说这个东西到了这一天会突然变质 —— 医生也完全理解这一点，但是他们会受到强烈的影响。

对医生来说，你最重要的划线数字，是年龄。

比如你是个急诊科医生，刚刚接治了一位病人，他呼吸很急促，说感到胸闷。你必须迅速判断他大概是什么病，该做哪些检查。

如果这个病人是二十多岁的年轻人，你可能会判断他得了哮喘。而如果这个病人是个七十多岁的老人，你会更可能判断他是心脏病发作。

当然这只是个初步判断，你会安排进一步的检查。但是这个初步判断会强烈影响接下来治疗的走向。你看，同样的症状，只是因为年龄不同，走向就不一样。

医生心目中心脏病的年龄划线在40岁：40岁以上的患者得心脏病的概率比较高，40岁以下的患者则被认为得心脏病的概率比较低……那么这里就有一个自然实验了。

一个刚刚过了40岁生日的患者，和一个差几天就到40岁的患者，按理说他们的身体状况应该没有本质区别 —— 毕竟人不可能在过生日这天突然变老 —— 但是这两个患者在心脏病检查和心脏病诊断上，会不会有显著差异呢？

书中有一项研究，就把急诊患者的年龄以三个月为单位进行细分，看看从35岁到45岁之间各个年龄段的患者被要求做心脏病检查的概率大小，结果如下图所示 ——

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图中非常清楚，年龄越大的患者越有可能被做心脏病检查，本来是一条连续变化的直线 —— 但是在40岁这个点上，那条线有个突然的跳跃。跟差一点点到40岁的患者相比，刚刚过了40岁患者的被要求做心脏病检查的概率，相对提高了9.5%。

而且诊断也是如此。40岁时，一个人被诊断为心脏病的概率就突然增加了19.3%。这可能跟检查有关，也可能跟医生在检查之后的主观判断有关。

你的心脏当然没有在40岁生日这天突然发生了什么重大变化。这是医生的认知偏差。

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这个偏差很像是我们专栏前面讲过的「左位数字偏误」[1]，定价9.99元跟定价10元其实没区别，但是你在心理上感觉上了一个台阶。这种划线效应跟前面讲学生入学生日的那个「代表性偏差」正好是相对立的：之前是医生在诊断ADHD的时候没有考虑到年龄差异，而这里却是夸大了年龄差异。

事实证明身体有病的患者的年龄对医生的判断影响极大。

比如冠状动脉搭桥手术，做与不做的划线年龄是80岁。医生普遍认为80岁是个坎：80岁以上的患者更不适合做搭桥手术，下面的图中统计证明了这一点 ——

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做冠状动脉搭桥手术的概率在患者的80岁生日附近突然有个跳跃，但在78、79、81、82岁的生日附近就没有跳跃。难道说医生决定给不给你做手术，需要考虑你是上周过的80岁生日还是下周过生日吗？……是的。

如果一个肾脏捐献者的年龄哪怕差一点不到70岁，他的肾脏都很有可能被留用；而如果他刚好过了70岁，就很可能被弃用。尽管你如果把两个肾的各项指标对比一番，会发现其实都是一样的。

直肠癌的关键年龄则是60岁：一个59岁、还不到60岁的患者得了直肠癌，医生会让他接受比较激进的治疗方法，什么手术、放化疗一起上；但如果患者已经过了60岁，医生就更可能采取更保守的治疗。

还有一个重要年龄是18岁。对医院来说，未满18岁的患者是儿童，年满18岁则是成人，这两种人的治疗方法、包括看的医生都可能是不一样的。一个最典型的差别就是会不会给他开阿片类止疼药。

我们看下面这张图，在18岁前后一个月之间，患者被开阿片类止疼药的概率突然从不到14%，跳跃到超过15%。

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划线决策是粗暴的决策。按理说，具体到这个病人怎么治，医生应该综合评估患者的身体状况，什么身高、体重、心肺机能、有没有基础病等等全面考虑 —— 但是医生手里没有那么复杂的模型。

上学、招工、退休什么的不也都看年龄吗？年龄是个简单有力的标准……它必然导致粗暴决策。

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还有一种决策方法叫「赢留输换启发式（“win-stay/lose-shift” heuristic）」。比如我的工具箱里有A、B两个手段，这一次我用A手段，如果成功了，那我下次很可能继续用A手段；如果失败了，那我下次就更可能换用B手段。这听起来好像有道理，其实没道理。

假设你是一位妇产科医生。你每天为接生的每一个产妇都必须做的一个重要决策，是她应该顺产还是剖腹产。当然你会综合一系列因素科学判断，但是如果你的上一个产妇刚刚在顺产时发生了并发症，你会不会更有可能让下一个产妇剖腹产呢？

从理论上讲，两个产妇之间没有任何关系，你的每次判断应该是完全独立的。但是经济学家经过大量样本的统计，发现医生的判断存在一个很微弱的「赢留输换」倾向：如果上一个产妇用这种方式生产发生了并发症，医生要求下一个产妇使用另一个方式的可能性会略微增加一些。

总数不多，但是，的确有这么多婴儿，他们之所以是以这种方式出生，只不过因为负责的医生的上一个产妇用了另一个方式。

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研究表明，前面说到的房颤和抗凝剂决策，就有明显的赢留输换特征。这表现在如果医生给一个房颤病人开了抗凝剂，结果这个病人发生了出血，那么医生在面对下一个房颤病人时开抗凝剂的概率就会降低 —— 而且他在未来一年之内都变得不太敢用抗凝剂。

这不是一朝被蛇咬十年怕井绳，这是过度吸取教训。

第一次世界大战结束后，德国一方面为了支付凡尔赛合约的战争赔款，一方面也是刺激经济，采用了非常宽松的货币政策 —— 说白了就是大量印钱。结果一不小心马克印多了，引发了剧烈的通货膨胀，老百姓十分愤怒……这个情绪，是后来希特勒能上台的重要原因。

然后德国吸取了教训。这个教训使得一直到今天，德国政府再也不敢用宽松货币政策的手段，就怕通货膨胀。其实在经济学家看来一定的通货膨胀有时候是个好事，但德国政府的工具箱里绝对没有这个手段。

有意思的是，赢留输换的另一面并不成立：如果医生没给房颤病人使用抗凝剂，而这个病人后来果然中风了，这并不会增加医生下一次使用抗凝剂的概率。

为啥呢？因为你的不作为而导致的坏事发生，和因为你的作为导致的坏事发生，这两种情况带来的心理感受是不一样的。是，你没给开抗凝剂，但患者中风可能有各种原因，也许他的体质早晚都会中风；可是如果因为你开了抗凝剂而导致患者出血，那就绝对是你的责任。

可是你知道，这个内心的算计其实只是心理上的 —— 那个决策本来应该左右对称才对。

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医生是职业性的、高频率的、性命攸关的决策者。他们想了很多办法提高决策水平，他们接受过专门的训练，甚至还知道强迫自己站在自己的反方考虑问题……但他们也只是人，他们不可能是完美的决策者。

关于决策的话题我们专栏以前讲过很多次，以后还会继续讲。对医生来说，你的工作要求你有宰相之才，可你做的又是日常之事，这其实有点不公平。但医生就是这样一个职业。

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注释

[1] X.99价格标签上的心理较量

## 划重点

1.两种医院常见的决策方法：「划线决策」和「赢留输换启发式」，其中都有很大的问题。
2.医生是职业性的、高频率的、性命攸关的决策者。他们想了很多办法提高决策水平，他们接受过专门的训练，甚至还知道强迫自己站在自己的反方考虑问题……但他们也只是人，他们不可能是完美的决策者。

