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医生能提供什么
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如果医学博士都这么不擅长理性思维，那药物怎么会减轻我们如此多的痛苦、挽救那么多人的生命呢？我太过关注那些引人注目的案例——前列腺癌、心脏手术——在这些案例中，药物会不断进行调整；我也太过关注那些特别困难的问题，一些会暴露认知弱点的问题。但实际上也有很多医学成功的案例，例如免疫防护、感染治疗、器官移植、预防保健和神经外科（正如我们在第4章讲到的萨尔瓦托雷·亚科尼斯）。
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事实上，如果出现某些问题，你不会去查阅资料书，而是会去找医生。行医既是一种艺术也是一门科学。一些医生会运用贝叶斯定理，但他们实际上并不知道自己在干什么。他们运用接受的训练与观察能力来进行模式匹配——他们知道病人已经匹配某种症状，然后他们会冒着风险因素进行诊断和预后判断。
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正如加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的顶级神经学家斯科特·格拉夫顿所说的那样，“经验与隐性知识真的都很重要。最近，我曾与两名急诊室的医生查房。这两位医生都拥有超过50年的临床经验。没有卡尼曼和特韦尔斯基的口舌之争，也没有任何形式逻辑，他们只是指出了一个问题。通过刻苦学习，他们已经掌握了本领，获得了卓越的有关模式识别系统的知识。放射学家通过X射线很容易理解这种模式识别。对于任何临床医生来说都是这样的。他们根据多年的经验分析测试结果、检查身体、了解病人的病史，然后据此生成非常准确的贝叶斯可能性”。一位好的医生已经接触了数千个这种案例，形成了丰富的统计历史（贝叶斯称为先验分布），他们可以给新病人提出建议。好的医生不需要任何努力就可以运用这种原理，然后得出有利于病人的最佳治疗方案。
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格拉夫顿接着说：“贝叶斯与启发式论据的问题在于，他们无法意识到医生需要学习直接从病人身上获取信息，并制定个性化的决策方案。这种方式非常有效。当一位优秀的医生走进病房时，他会闻到死亡的味道。”例如，许多医生走进重症监护室，他们都会看一些重要的指标与图表；当格拉夫顿走进重症监护室时，他会看看病人，用他人类的本能来了解他人的内心与身体状态。
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优秀的医生会与他们的病人交谈，了解他们的病史与症状。他们会巧妙地运用模式配对。科学会告诉他们怎样判断，但他们不会依赖任何检查。在之前所提到的蓝脸、绿脸以及视力模糊的故事中，我掩盖了一个现实医学决策中重要的因素。你的医生不会要求你接受检查，除非他认为根据检查以及病史，你很可能已经患上了这种疾病。在我所编造的模糊症的案例中，尽管基础概率是1/10000，但这并不是模糊症患者走进医生办公室进行检查的人数。如果基础概率为1/9500，你可以重新填充四格表，然后，你会发现患模糊症的概率会从1/201下降到1/20。这就是贝叶斯更新——找到与你相关的数据并利用这些数据。你可以将问题限制在与你在某些维度上相似的一组人，然后得出可能性预测值。例如，问题不在于“我中风的概率是多少”，而是“与我年纪、性别、血压、血糖都相似的人，中风的概率为多少”。这就需要将医学这门科学与艺术相结合。
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尽管针对某些疾病，医药效果并不明显，但我们不能否认过去几百年来医药所取得的巨大成就。位于美国亚特兰大的疾病预防控制中心曾报道了一起几乎被完全消除的疾病的报告——发病率下降了99%——1900—1998年，导致成千上万美国人死亡的9种疾病：天花、白喉、破伤风、麻疹、腮腺炎、风疹、流感嗜血杆菌、百日咳和脊髓灰质炎。白喉从175000例下降到1例，麻疹从500000例下降到大约90例。在人类大多数历史中，从公元前1万年到1820年，我们的寿命延长了25年；在那之后，世界平均寿命已经增加至60多岁；自1979年以后，美国人均寿命从71岁上升到了79岁。
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那些更多医生干预的疾病呢？毕竟，寿命的长短可以得益于其他因素，例如卫生条件的改善。在战场上，即使武器越来越具破坏性，但士兵的治愈率仍然能够大幅提升战争的胜算：在美国内战与世界大战中，士兵因伤死亡的比例为1∶2.5；在伊拉克战争中，这个比例已经下降到1∶8.2。婴儿、新生儿以及不到一周岁的新生儿的死亡率都已经大大降低。1915年，每1000个新生儿就会有100个在满周岁之前死亡；2011年，这一数字降至到了15。尽管前列腺癌、乳腺癌、胰腺癌都很难治疗，但儿童白血病的存活率已经从1950年的0上升到了现在的80%。
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显然，医药发挥了很大的作用，当然其背后还有科学的力量。但现在，假药仍然是一个灰色地带，存在很多问题，因为它会让真正需要医学治疗的病人的病情判断蒙上阴影，这个区域的管理太混乱了。
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替代疗法：违背知情同意
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知情同意是现代医疗最核心的原则之一——你已经完全知晓自己所接受的治疗的利弊；你已经知晓所有的信息，以便做出明智的决定。
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不幸的是，知情同意并没有在现代医疗中真的实现。在情感最脆弱的时候，我们被信息轰炸，大多数信息都是不完整、有偏见和不公平的，我们还没来得及准备好处理这些信息。对替代药物与替代疗法而言，更是如此。
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越来越多的人在生病后都会寻找专业医疗—住院系统的替代疗法。由于这个产业监管不严，我们很难获取准确的数字，但《经济学家》预测，这项产业涉及全球600亿美元。四成美国人指出他们曾使用过替代疗法，包括草药、顺势疗法、精神或心理治疗疗法，以及其他以治疗为目的进行的身体及心理非医疗操作。鉴于替代疗法在我们生活中的突出地位，那些支持替代疗法的人有必要了解一些信息。
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替代药物通常是没有疗效证据的药物。一旦某种治疗方案被证实具有科学性，那么它就不再是替代药物——它就被称为医药了。在某种方案成为传统药物之前，它需要经过一系列严格可控的试验，以获取其安全有效的证据。但对于那些替代药物，研究者们还暂时没能发现任何疗效。如果某人认为某种特定的干预有效，那这种干预就会成为一种“替代”。知情同意意味着我们必须知晓方案的效果与潜在风险，但这一切都是替代药物所缺失的。
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公平地说，没有证据并不意味着方案无效，这只能说明效果还没有能够得到证实——我们是不可知论者。但“替代药物”这个名字本身就具有迷惑性。它是替代的，但不是药物。（这就不禁让人发问：那它替代的是什么？）
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科学与伪科学之间的差别在哪儿？伪科学通常采用科学的术语与观察，但它们往往不会运用严谨的试验控制与可证伪的假设。一个很好的例子就是顺势疗法药物。这是一种产生于19世纪的疗法，其中包含了很少剂量的（或实际没有剂量可言）声称能治愈病人的有害物质。这种疗法有两大好处。第一，当一个人出现失眠、胃痛、发热、咳嗽或颤抖的反应时，服用正常剂量引起这些症状的药物可以治疗这些疾病。但这种结论没有任何科学论断。如果你服食了有毒的常春藤，我会给你更多的有毒的常春藤，我能做的就是给予你更多的有毒的常春藤。这不是治疗——这是一个大问题！第二，反复稀释物质可以让原来物质的残余变得活跃且具备疗效，稀释次数越多，物质的疗效越好。根据顺势疗法的说法，原物质的“震动”把能量传输到水中并且留下对原始物质的记忆。
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此外，物质的稀释还需要遵循某些特殊的步骤。顺势疗法技术人员取出一份化学物质，倒入10份水，上下、左右、前后各晃动10次；然后再取出一份溶液，倒入10份水稀释，然后按照上面的做法再次稀释。他需要反复如此20次，得到一个含有一份化学物质、100000000000000000000份水的溶液。用于出售的溶液的规格为1后面再加30个0，你经常还会得到1后面1500个0的溶液。这就好比将米碾碎成粉末，然后将其放入太阳系大小的碗中。我还忘记了：这一过程还需重复26次。顺势疗法的产生早于阿伏伽德罗定律的发现。这一定律由意大利科学家阿莫迪欧·阿伏伽德罗发现，并以他的名字来命名，该定律阐述了溶液（6.02×1023）中原子或分子的数量。按照这个标准，用于销售的顺势疗法溶液中完全不存在原始物质。但这对顺势疗法而言却是一个好消息，稀释次数越多，疗效越好。这一切都引来专业怀疑论者詹姆斯·兰迪的怀疑，过量服用顺势疗法药物的方法就是什么也不吃（兰迪连续10多年，提供100万美元用于奖励那些能提供证据证明顺势疗法有用的人）。
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顺势疗法是伪科学的原因是：（1）它经不起控制试验的检验；（2）它采用科学的语言，如稀释和分子；（3）它的原因与效果都没有任何科学意义。
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撇开顺势疗法不谈，某些严重疾病，如癌症、感染、帕金森病、肺炎，或甚至更温和的疾病，如普通感冒和流感，没有任何证据表明替代医学是有效的。英国研究科学家恩斯特查阅了大量研究数据发现，95%的治疗与没有接受治疗效果一样——这些替代疗法相当于安慰剂（剩余有疗效的5%也许也是出于试验误差，因为科学研究通常都存在一个误差值）；维生素和营养物质也没有任何效果。经过多年的医学试验以及各种不同的试验研究，研究者们已经发现，复合维生素实际上是没有任何效果的；实际上，维生素还可能造成伤害：维生素E和叶酸会增加癌症风险；过量的维生素D会增加患心脏炎症的概率；过量的维生素B6与神经损伤有关。在正常食量下——如果我们没有依靠补充物质——这些维生素都不是问题，但补充物质及非处方维生素片却可能是有害的。尽管数以百万计的美国人声称，他们会在觉得要感冒时服用维生素C或紫锥菊，这能让他们感觉更好，但很少有证据表明这些物质真的起到了某些作用。他们为什么会这么认为呢？
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我们的大脑已经进化到让我们足以发现事件之间的并发关系，但我们一直缺乏关注事件发生规律的能力。这就与我们之前看到的四格表有关：大脑天生会关注左上角的方格——心理学家称之为虚假相关效应。
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虚假相关效应产生的原因在于，左上角的方格并没有我们所需要的做出最佳决定的信息。想象一下，当感觉自己要感冒时，你会开始服用大量紫锥菊。你会注意到自己真的没有感冒症状了。一旦这一事件出现5次，你就会认为紫锥菊是有疗效的。你的四格表就会是这样的：
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表6–6 5次第二天感觉一切良好填入后的四格表
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这种四格表太令人印象深刻了。但这里面存在一些问题：如果你什么也不做，有些感冒自己也会消失。你肯定遇见过这种情况：你感觉自己快要感冒了，什么也没做，然后你快速遗忘了这件事。如果你在进行某项科学研究的话，你会比普通人收集到更细致的数据。也就是说如果从科学角度出发，你的四格表剩下部分的信息是这样的：
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表6–7 填入更细致数据后的四格表