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凡事预则立,不预则废。
(资料图片)
这里的“预”,既包括“ 预备 ”,也包括“ 预测 ”。两者紧密相关,脱离预测,预备难以进行。
来看一个医学领域情境。妇产科医生知道,如果婴儿在出生后几分钟内无法正常呼吸,就会有很大脑损伤甚至夭折风险。
婴儿出生后几分钟无法正常呼吸,是一个 概率事件 ,可以预测到,在一定条件下会发生。预测到这一点,我们就知道要相应去做准备。
问题来了:怎样预测判断一个新生儿呼吸是否正常?
最常用的方法是 临床预测 ,意思是: 基于自身经验、以主观印象为主的预测 。
例如,我们在和一个人交流时,基于对方表情动作、言语表达等,判断对方是善意还恶意、能力是高是低、经验是多是少,就是在做临床预测。
不同人临床预测水平有高有低,专家高、新手低。不过,在很多情境中,即便是专家,临床预测偏差也会较大。
以新生儿呼吸风险预判为例,传统上内科医生和接生人员一直采用临床预测方法,根据自己经验判断,经常错过危险信号,导致许多新生儿不幸夭折。
怎么办?这就需要引入“ 机械预测 ”。意思是, 设定指标再加权平均的公式化预测方法 。具体流程分为三步:
第一步,确定评价指标。
第二步,指标逐一打分。
第三步,加权计算总分。
以新生儿呼吸风险预判为例,1953年麻醉学家弗吉尼亚·阿普加开发出一个机械预测方法,用以评估每一个出生1分钟婴儿。
具体来说,阿普加确定5个变量,也就是5个评价指标,包括心率、呼吸、表情反应、肌肉张力和肤色。
每个指标分值设定为三档,包括0分、1分和2分,分别代表各个变量稳健度。例如肤色,全身粉红是2分,四肢青紫是1分,全身青紫是0分。
每个指标逐一打分后,再将5个指标评分加总得到总分。如果总分在7分以上就是健康,4到6分就不太健康,0到3分就需要立即采取急救措施。
事实证明,阿普加这个机械预测方法,简易、有效、快速,对于减少婴儿夭折率起到重要作用,至今一直在运用。
即便不是儿科专家,一个新手医生,甚至于作为门外汉的普通家长,稍加学习,也能准确预判一个新生儿呼吸风险是高是低。
效果可谓“ 不是专家,胜似专家 ”。一个非专家学习阿普加机械预测方法,预测准确度、快速度,可能超过一个依赖临床预测专家。
机械预测之所以命名为“机械”,是因为采用简易算法进行公式化预测,看起来有点“机械”,不像临床预测运用 直觉思维 那么灵活。
虽然“机械”,但效果很好。2000年有人综合调查分析136项研究,包括黄疸病诊断、服兵役适应性、婚姻满意度等,其中63项是机械预测更准确,65项是机械预测和临床预测一样好,只有8项是临床预测比机械预测好。
专家很少,即便是专家,如果采用临床预测,往往也不如机械预测准确。也就意味着,作为不是专家的普通人,积累和开发一些简易有效机械预测方法,更加富有价值。
诺贝尔经济学奖获得者、心理学家丹尼尔·卡尼曼归因认为,专家临床预测不如机械预测,原因在于 信息噪音 偏大,专家经验好处不足以弥补。相反,机械预测能够有效消除信息噪音,判断准确性更高。
做一个类比,预测就像是打靶。命中靶心视为精准,没有命中视为存在错误。这些错误由偏差和噪音共同构成。公式化表达是: 错误=偏差+ 噪音 。
其中,偏差属于 系统风险 ,产生 系统错误 ,导致都往一个方向偏。例如,枪的准星有问题,子弹都往左下偏。
噪音属于 个体风险 ,产生 离散错误 ,随机分布。例如,由于看错、手抖等各种原因,导致弹孔围绕靶心波动。
类似的,如果专家不采用机械预测,而是采用临床预测,容易受各种随机因素,例如新生儿其它特征、专家自身心理状态等噪音影响,导致预测无法命中靶心。
相反,机械预测抓住评估新生儿呼吸风险关键指标,不受噪音影响,就有条件提高预测准确率和快速度。
以上是关于机械预测部分内容,更完整内容可点击阅读词条《1662:机械预测》。
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