От этого зависит ваша жизнь. Как правильно общаться с врачами и принимать верные решения о здоровье

Для начала я их успокоила. Я говорила истины, с которыми они точно были согласны, — например, что необходимы совместные действия, чтобы пациенты были хотя бы отчасти вовлечены в проблемы своего здоровья: врачи должны делать все возможное, чтобы объяснить, а пациенты — чтобы понять. Таким образом я заложила почву. Я хотела, чтобы моя аудитория примерила на себя роль получателя вероятностной информации. Я привела пример про погоду — классический в теории принятия решений: «Вероятность дождя составляет 30 процентов»[192]. На слайде была картинка облака, хотя с тем же успехом можно было просто попросить аудиторию посмотреть в окно: на улице моросил дождь. «30-процентная вероятность дождя». Звучит просто, не так ли? Тогда столь же простым должно быть и объяснение того, что эта формулировка означает.

Я предложила присутствующим три варианта ответа.

1. Дождь будет идти на 30 процентах территории.

2. Дождь будет идти в течение 30 процентов времени.

3. 30 процентов дней с аналогичными погодными условиями будут дождливыми.

Хм-м-м…

Слушатели притихли. Почему так трудно ответить на этот вопрос? Сейчас объясню. Да, мы часто слышим фразу «30-процентная вероятность дождя», но референтный класс, обозначающий, к чему конкретно относятся эти проценты, никогда не прописан и, следовательно, не ясен. Служат ли проценты для обозначения территории, времени, числа дней?

Вероятность предоставляет абстрактную информацию о мире в целом. В данном случае вероятность позволяет обобщить имеющуюся информацию обо всех днях с подобными погодными условиями и сделать вывод, что дождь будет идти в 30 процентах таких дней. Вот о чем нам сообщает вероятность. Так что, если вы выбрали третий вариант, вы были правы.

Но жизнь — это не вопрос на слайде презентации. Когда вы утром собираетесь выйти из дома, абстрактные размышления о днях и о происходящем в мире вас абсолютно не заботят. Вы просто хотите знать, брать ли с собой зонтик — весь зонтик, не 30% от него — и какую обувь надевать — резиновые сапоги или легкие босоножки.

Проценты вероятности дают информацию о целом классе событий, сообщают обо всех днях с аналогичными погодными условиями. Но вам нужно не это: вы хотите знать об одном событии, о конкретном дне, чтобы принять решение по поводу зонтика и обуви. Неудивительно, что чем больше мы углублялись в вероятности, тем сильнее расстраивалась моя аудитория.

Все присутствующие узнали что-то новое о теории вероятностей. Они также узнали о Томасе Байесе, чей портрет смотрел на них со следующего слайда. На момент моего выступления Байеса не было в живых уже почти 250 лет, но его труды сделали его бессмертным. Английский пресвитерианец, священник, философ и статистик был первым, кто использовал сложную вероятность, которая известна как формула (или теорема) Байеса. Эта теорема лежит в основе выводов Байеса.

Приведем пример. Вы кашляете. Пациенты, болеющие COVID-19, тоже кашляют. Есть ли у вас COVID-19? Согласно формуле Байеса, чтобы узнать это, вам нужно вычислить вероятность наличия COVID-19, умножить ее на вероятность кашля при COVID-19 и разделить на общую вероятность кашля.

К счастью, эта общая вероятность значительно выше, чем вероятность наличия COVID-19.

Я записала формулу Байеса на доске, отчасти для того, чтобы помочь моей аудитории ее запомнить, а отчасти для того, чтобы сложные математические обозначения спустили их с небес на землю.

P(A|B) — это не то же самое, что P(B|A).

P = вероятность.

A = то, что мы ищем (болезнь, например туберкулез).

B = то, что мы наблюдаем (симптом, например кашель).

Теорема Байеса выглядит следующим образом:

Я дала аудитории некоторое время просто посидеть под благосклонным взглядом преподобного Байеса. Затем я пошла в наступление, предложив им на рассмотрение следующую ситуацию.

• Вероятность наличия у человека рака толстой кишки составляет 0,3%.

• Если у человека есть рак толстой кишки, вероятность положительного результата анализа на онкомаркер составляет 50%.

• Если у человека нет рака толстой кишки, вероятность положительного результата анализа на онкомаркер составляет 3%.

• Какова вероятность того, что у человека рак толстой кишки, если результат анализа на онкомаркер положительный?

Я заявила: «Ник только что узнал, что у него положительный результат анализа на онкомаркер рака толстой кишки». Я дала аудитории переварить эту информацию, а затем спросила: «Значит ли это, что у Ника рак толстой кишки? Стоит ли Нику позвонить жене и сказать, что им пора потратить все свои сбережения и отправиться в путешествие, о котором они всегда мечтали?» Я сделала драматичную паузу и задала последний вопрос: «Пора ли Нику заказывать надгробие?»

Этот пример я позаимствовала из работы Ульриха Хоффраге и Герда Гигеренцера[193]. Примеры про жену, поездку и надгробие я добавила от себя, чтобы добавить рассказу драматизма. Так аудитория может понять, что ставится на кон в подобных ситуациях.