刘博谈验证：概率是诊断的基石

概率是诊断的基石。

诊断性测试和从该测试中所获得的信息常常被医生和患者视为理所当然，他们一般认为测试结果是对真实情况的真实表述，但这已经犯下了非常严重的错误。

需要明确的一点是，大多数诊断信息是不完美的，尽管它改变了医生对患者的看法，但医生仍然不确定患者的真实状态。

举一个例子，我们假设存在这样一个诊断性测试，通过这个测试，10%的患者会有一个阴性的结果（假阴性结果），而10%的健康人会有一个异常的结果（假阳性结果）。

因此，当诊断结果为阳性时，临床医生不能确定患者是否患有该疾病：阳性结果在患者和健康人中都会出现。如果诊断结果为阴性，也有类似的不确定性。

只要诊断是不完美的，这种不确定性就会在诊疗体系中一直存在，而且，需要指出的是，这并非诊断性测试带来的问题，而是由于生物本身的多变性带来的问题，对于一个复杂体系而言，完美的诊断是不存在的。

承认诊断是不完美，又会带来新的问题，那就是，“基于这个测试结果，有多大的把握对该患者采取合适的治疗手段？”

幸运的是，有一种方法可以回答这个问题，那就是概率理论。

我们开始的这个新的部分，就是应用概率理论来解释检验结果，以及决定在诊疗过程中应该采取什么样的动作，如什么都不做、需要进行诊断性测试和需要进行治疗。

该部分内容包括以下六个部分：

（1）进行诊断测试的原则；

（2）如何用测试后患病概率解释测试结果；

（3）估计测试前患病概率；

（4）评估测试的性能；

（5） 预期价值决策；

（6） 在测试、开始治疗或什么都不做之间做出选择。

让我们开始这段统计之旅吧。