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本文格式為Word版,下載可任意編輯——醫(yī)療數(shù)據(jù)的背后朱婉婷

2021年5月12日的《洛杉磯書評(píng)》網(wǎng)站上,刊載了克里斯托弗·J·菲利普斯的文章,題為《數(shù)字的背后:新冠疫情時(shí)代的累加風(fēng)險(xiǎn)》。在文中,菲利普斯對(duì)疾病統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史及其意義進(jìn)行了評(píng)析。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和模型的運(yùn)用如今十分普遍,從理論上說(shuō),我們能夠借助這些數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)自己的健康風(fēng)險(xiǎn),但所有這些數(shù)據(jù)卻并非準(zhǔn)確,它們所針對(duì)的,其實(shí)并非你的個(gè)人健康風(fēng)險(xiǎn),而是與你在年齡、性別、種族和街區(qū)等諸多方面相仿的一群人的累加概率。對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)這一學(xué)科而言,累加的概念是其核心,但累加的過程,同時(shí)也是系統(tǒng)地抹除某些信息的過程,換言之,就是在得出數(shù)據(jù)平均數(shù)的同時(shí),你也就抹除了每次單個(gè)測(cè)量的信息,進(jìn)而你所得出的數(shù)字也與單個(gè)觀測(cè)的狀況不同。而在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,被抹除的往往是關(guān)乎個(gè)人的細(xì)節(jié)——也就是使你與眾不同的地方,而你希望得到醫(yī)生的關(guān)注,也正是由于你認(rèn)為自己是獨(dú)特的個(gè)人。反過來(lái)說(shuō),二十世紀(jì)的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)想要做的,就是使你將自身與和你共享某些特征的人聯(lián)系起來(lái),并達(dá)成這樣的認(rèn)知,即群體風(fēng)險(xiǎn)就是個(gè)人風(fēng)險(xiǎn),即使前者只是對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的估算,并不可避免的既不清楚也不準(zhǔn)確。舉例而言,你可能與一群人共享某些變量,且平均風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于所有人來(lái)說(shuō)都一樣,但總有一些未被測(cè)量的變量能夠透露人與人之間的差異,譬如家庭病史或飲食結(jié)構(gòu)可能十分重要,但卻不在這些變量的范圍之中。而這也正是累加風(fēng)險(xiǎn)與個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)之間的區(qū)別:你可以做測(cè)量、看數(shù)據(jù)并計(jì)算疾病風(fēng)險(xiǎn),但假如并不明了其在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的分布狀況(即你在多大程度上接近平均水平),那么你對(duì)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知就會(huì)較低。

所有這些探討對(duì)于新冠疫情來(lái)說(shuō)又意味著什么呢?從正面來(lái)看,疫情期間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、數(shù)字模型等,的確為我們的日常決策提供了基本依據(jù):今天要不要出門?出門要避開那些地方?是否乘坐交通工具?乘坐哪種交通工具?有多少人注射了疫苗?疫苗的有效率是多少?不注射疫苗則風(fēng)險(xiǎn)幾率有多大?等等。但某種反諷情境依舊無(wú)可避免:我們所生活的時(shí)代,數(shù)字模型更優(yōu)、數(shù)據(jù)更為易得可靠、治療也更為有效,但所有這些,都無(wú)法抵御人類最古老的要挾之一——流行病。在此前的流行病時(shí)期,人們可以一面基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來(lái)吁求公共醫(yī)療服務(wù),一面仍舊堅(jiān)信個(gè)人對(duì)自己染病負(fù)有責(zé)任:正如有學(xué)者在研究1980年代的艾滋病時(shí)所發(fā)現(xiàn)的,關(guān)于流行病的核心敘事之一,就是人們會(huì)借助某種既存的道德確信和精神假設(shè)來(lái)解釋誰(shuí)得病、誰(shuí)康復(fù)。如今,對(duì)于個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)與集體風(fēng)險(xiǎn)的此類區(qū)分已經(jīng)不再為人所熟知,我們也不太會(huì)說(shuō)誰(shuí)得病、誰(shuí)康復(fù)是由于他/她有著不同的生活習(xí)慣或者精神信仰。面對(duì)新冠疫情,我們借助統(tǒng)計(jì)學(xué)能對(duì)一般的公共健康狀況有更多了解,但

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