如果乳腺X光筛查呈阳性,真的患上乳癌了吗?

作为保险人,我们常常遇到客户或者客户的亲人朋友们患上各种严重疾病前来咨询,多多少少我们要懂一点医疗常识,有时候我们也能适当地起到医疗科普的工作。

有一次朋友的亲戚被确诊了某个癌症,她说:人生真心无常啊!她的这个亲戚明明不久之前还做过体检,检查出来啥事都没有,怎么不久之后突然间被确诊癌症了呢?

其实对应的还有另外个问题:如果癌症筛查呈现阳性,就真的患上癌症了吗?

我先把答案告诉你:未必,甚至概率比你想象得还要低!所以先不用慌张。这个结论很重要。因为很多人在被诊断出癌症之后,身体情况极速下降,可是之前明明都没有什么症状啊?怎么会恶化得那么快?道理很简单:因为恐惧,甚至过度医疗。这也是为何癌症筛查这回事一直在被人质疑,也是为何某些癌症筛查最好到一定年龄之后再去做。

我们来看一道统计数学题(来自于参考资料[1]):

有一位女士,年龄50岁,没有任何临床表现,做了一次例行的乳腺X射线检查,检查结果呈阳性。她非常得惊慌失措,问医生她是不是得了乳腺癌,或者患病的概率是多少?为了回答这个问题,我给你一些医学统计数据做参考:

  • 女性患乳腺癌的概率是1%(发病率)。
  • 如果一位女性得了乳腺癌,其检查见过呈阳性的概率是90%(敏感度)。
  • 如果一位女士没有患乳腺癌,但其检查结果仍呈阳性的概率为9%(错误率)。

除了检查结果之外,你对这位女士日常生活和健康一无所知。现在问:这位呈阳性结果的女性患乳腺癌的概率是多少?

A. 90%;B. 80%;C. 10%;D. 1%

听到这样的统计题,是不是开始头大了?事实上很多医生都不知道检测结果意味着什么,无论是国内还是国外医生,都会过度信任科技给予的答案。这个题是典型的贝叶斯定理,但把复杂的统计化语言转换成大白话,其实你不用公式也能够清楚地算出患病的概率。

  • 假设有1000位女性,那么其中就会有10个女性患有乳腺癌(1%的发病率)。
  • 在这10个患有乳腺癌的病人中,9个做癌症筛查时会呈现阳性(敏感率)。
  • 在其他990个健康的女性中,也会有89个人的检查结果呈现阳性(9%的错误率)。

那么,在1000个女性中,会有98个人(9+89)的检查结果为阳性,而事实上只有9个人确实患上了乳腺癌。那么概率是多少呢?9/98,接近10%。换言之,如果乳腺癌的统计数据的确如此的话,那么哪怕被乳腺癌症筛查检查出是阳性,都只有1/10的机会确诊患上了乳腺癌。

那么这个乳腺癌筛查的统计数据正确吗?我在北京大学肿瘤医院的网站上看到下面这则快讯。说明,假阳性率偏高,的确是个事实。

类似的概率问题也存在于艾滋病的筛查上,因为存在假阳性和假阴性的问题,导致哪怕艾滋病筛查为阳性,也未必真的感染了艾滋病,而是要进行进一步的检查确诊。可由于很多医生和患者,对于概率这回事都没有正确的认知,导致病人情绪上产生极大的冲击。

你想一下,如果假阳性的概率是10%,那么10次检查是不是有很大的几率会遇上一次阳性呢?一旦检测出阳性,然后要折腾做穿刺检查,结果证明没有患有乳腺癌。可未来继续每年做体检时,一定还是会做筛查,这时候的心理负担会如何?不难想象吧?同样的,由于存在假阴性的情况,所以为何就算是筛查结论是正常的,也有可能已经患上癌症。所以医学界有在争议对于乳腺癌和前列腺癌的癌症筛查的必要性。

医生们争论,跟我们普通人的关系不大。但从这件事上,我们可以得到三个启发。

第一,当体检时真的发现某些重要指标呈现阳性时,问医生或者自己检查三个数据:发病率、假阳性率,以及假阴性率(假阴性率=1-敏感率),然后用“1000个人”的算法去算一下患病概率到底是多少?先不要惊慌失措。

第二,如果指标呈阴性,显示一切健康,也不要忘记:筛查技术有漏网之鱼。我们还是要保持健康的生活习惯,一旦有症状,还是要及时就医。

第三,当我们听到很多吓唬人的宣传语中呈现各种概率的时候,仔细想一下他们是不是在欺负你不懂概率呢?重视风险是件好事情,但是对真实风险缺乏正确的认知,就会导致被有心人利用。

很多大牛在不同的场合都说过,对普通人而言,数学里最有用的一门学科就是概率统计,它会影响我们的思考,而思考则影响了我们的健康和财富。所以,有机会,还是去学点概率学知识喔!

参考读物:

【1】《风险与好的决策》, 格尔德·吉仁泽,中信出版社,2015年

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