Понимать риски. Как выбирать правильный курс

Мы уже видели, что использование понятия естественной частоты события помогает нам понять, что означает положительный результат ВИЧ-тестирования и что выгоднее менять первоначальный выбор в задаче Монти Холла. Почему это так? Давайте более внимательно рассмотрим два способа предоставления информации о результатах маммографического тестирования, которые я использовал на занятиях с врачами, занимавшимися по программе НМО. Первый, запутавший многих людей, использует понятие условной вероятности. Объяснения таких условных вероятностей, как чувствительность и показатель ложных положительных результатов, можно найти на рис. 9.2. Тестирование может иметь 4 последствия: 1) результат положительный, пациент болен; 2) результат положительный, пациент не болен; 3) результат отрицательный, пациент болен и 4) результат отрицательный, пациент не болен. Вероятности возникновения этих 4 результатов получили название: а) чувствительности; б) доли ложных положительных результатов; в) доли ложных отрицательных результатов и г) специфичности обнаружения (вероятность правильного необнаружения или доля истинных отрицательных результатов). Например, чувствительность обнаружения – вероятность получения положительного результата, если человек действительно болен, – обозначается как p (положительный результат/болезнь). Такая вероятность называется условной, потому что она представляет собой не просто вероятность события А, но вероятность события А при условии наступления события В.

Рис. 9.2. Возможное распределение результатов тестирования

Чтобы понять смысл условных вероятностей, нам нужно выполнить сложные вычисления, которые многим из нас покажутся трудными (о чем свидетельствует грустное лицо в левой части рис. 9.3). Эта формула получила название правила Байеса по имени английского священника-раскольника Томаса Байеса (около 1702–1761), которому приписывается ее открытие{144}.

Как мы уже видели, значительно доступнее передать ту же информацию, использовав значения естественных частот. Для представления задачи в терминах естественных частот вы количество людей (в данном случае 1 тыс. женщин) разделяете на две группы – те, кто соответствуют, и те, кто не соответствуют условию (наличие рака груди), далее эти группы разбиваются на подгруппы в зависимости от новой информации (результатов тестирования). Четыре числа в нижней части левого дерева представляют собой значения условных вероятностей (см. рис. 9.2). В отличие от условных вероятностей (или относительных частот) общая сумма естественных частот всегда соответствует числу в верхней части дерева. Их польза состоит в том, что они выполняют за вас большую часть расчетов, облегчая понимание результатов (о чем говорит улыбающееся лицо на рис. 9.3).

Рис. 9.3. Вероятность заболевания раком груди в случае положительного результата маммографического обследования

Инструменты для размышлений

В течение многих лет психологи утверждали, что именно из-за своих ограниченных когнитивных способностей люди неправильно понимают смысл задач, подобных той, о которой шла речь, – оценке вероятности наличия болезни при получении положительного результата тестирования{145}. Этот аргумент использовался для оправдания патерналистской политики, о которой говорилось в главе 1: не позволять людям принимать важные решения, имеющие отношение к рискам, как медицинским, так и политическим. Однако нам не нужен такой патернализм; нам нужно научить людей пользоваться инструментами, позволяющими мыслить самостоятельно.

В 1990-х гг. мы с психологом Ульрихом Хоффраге впервые продемонстрировали, что проблема находится не просто в сознании людей, но и в способах распространения информации. Когда те же задачи формулируются при помощи такого показателя, как естественные частоты, люди понимают их намного лучше. Обнаружив эту закономерность, я и мои помощники стали обучать не только врачей, но и судей, пациентов и многих других понимать этот простой метод. В нескольких странах в учебники включены объяснения деревьев естественных частот, помогающие детям правильнее размышлять о рисках. В некоторых классах дети учатся использовать собственноручно нарисованные деревья естественных частот{146}. Сегодня крупные медицинские организации, такие как Cochrane Collaboration, International Patient Decision Aid Standards Collaboration и Medicine and Healthcare Products Regulatory Agency (британский аналог американского Управления по надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, FDA), рекомендовали использование естественных частот.

Если бы каждый следовал этим рекомендациям, а не обращался с другими людьми так, как если бы они страдали неисправимой рисковой неграмотностью, то многие бы избавились от ненужного чувства тревоги из-за ложных результатов медицинских анализов, а также получили бы более прочную базу для принятия обоснованных медицинских решений.

Пренатальный скрининг