我這貓腦, 學醫靈光, 學數學不靈光, 哭死

可我的直覺不錯, 思維 OK 的.

鍵哥出題

假設某癌患病率是千分之五，也就是平均一千人裏有5人患癌，再假設我們有一種上佳的癌症測試方法，確診率高達99.5，也就是平均1000個真真癌病者中有995人能被檢測出陽性，而誤診率隻有1%，也就是平均100個健康人用此法測試有一人會誤呈陽性。現在某人做了測試，結果是陽性，請問其有多大可能真真不幸患上癌症? 大約 99%，大約 75%，大約 50%，大約 33%?

鈴蘭答不上來

這題目有個 bug, 如果確診率為 99.5%, 那麽誤診率就是 0.5%, 而不是 1%.

我從直覺出發，基於信息，得出 99% 患癌的可能性.

但是, 切切記住, 憑任何單一或 / 和單次的檢測, 是不能準確診斷疾病的. 人是一個複雜的生物, 不是機器, 不能完全靠數學推導出診斷和治療方案. 

奇了怪了, 鈴蘭上網明明輕鬆來著, 宣稱不學習的, 偏偏自投羅網, 鑽進這種燒腦, 內涵, 硬朗的圈套,還點讚了呢, 真是自虐得莫名其妙呀 

所有跟帖： 

• 患病率是關鍵。設想某病百萬人方一例，而誤診率為百分一，那麽呈陽性的絶大多數是偽陽了。 -中間小謝- ♂ (111 bytes) () 11/12/2023 postreply 19:13:15

• 腦火燭 ：） -酒後真言- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 19:25:17

• 記得學概率的時候，書上說這在醫學裏叫false Negative。關鍵在於不要忽略基礎概率，也就是千分之五的發病率。 -露重煙微- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 19:45:11

• 1 negative-positive；不少positive-positive，不確定。這是結腸癌嗎？ -AP33912- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 19:45:34

• 如果不是99%，那麽問題來了，”有一種上佳的癌症測試方法，確診率高達99.5“—— -dancingwolf- ♂ (89 bytes) () 11/12/2023 postreply 20:10:13

• 意思是得病的大多能檢測出來，但是沒得病的被誤診是另一回事。 -露重煙微- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 20:17:00

• 那道題誤診率的意思是本來沒病被測出來有病（1%），和有病但沒測出來（.5%)是兩個概率，不知道醫學術語上是怎麽用的。 -露重煙微- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 20:27:47

• 請見內 ~ ~ -鈴蘭聽風- ♀ (431 bytes) () 11/12/2023 postreply 20:52:25

• 原題的確診率我認為有誤導 -dancingwolf- ♂ (241 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:01:47

• 介個, 俺不曉得, 你快去把明白人老鍵抓來審問 -鈴蘭聽風- ♀ (331 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:05:14

• 狼，醫學用語得請教鈴蘭，所以貼中故意加了定義以免誤解 -老鍵- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:09:44

• 謝謝玲蘭，長知識了！那麽這道題裏我們能說假陽性的概率是1%，而假陰性的概率是0.5%嗎？ -露重煙微- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:20:00

• 不客氣. 這道題需要捋順一些. 檢測縱然不完美, 但臨床診斷需要現代實驗室的檢測. 了解一下預測值這個概念, 可能對你的 -鈴蘭聽風- ♀ (806 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:37:30

• 這確實是術業有專攻，要把專屬名詞和數字連起來一起理解還真有難度。 -露重煙微- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 22:11:00

• 這樣清楚，那麽我也能推出公式了： -中間小謝- ♂ (184 bytes) () 11/12/2023 postreply 22:42:39

• 鈴蘭，說誤診率應該是我用詞不當，不知醫學上應如何正確說，偽診率？ -老鍵- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:06:12

• 假陽性 -鈴蘭聽風- ♀ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:08:13

• 蘭醫師的例子充滿說明了醫學能力、數學能力乃兩種不同能力。若皆以邏輯、三段論之類籠而統之， -中間小謝- ♂ (21 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:26:16

• 咱茶館 "邏輯" 洪水泛濫, 個個都是遊泳健將 -鈴蘭聽風- ♀ (331 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:39:49

• 如果有友測得陽性，我們至少有理由勸他／她不必過度恐慌，至少得做兩次檢測 -老鍵- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 21:51:04

• 我愚笨，還是那個問題：上佳的癌症測試方法，確診率高達99.5——怎麽得出這個確證率的？ -dancingwolf- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 22:02:34

• 沒關係是燒腦。99.5％是指1000個患癌者做檢測，995個呈陽性。 -老鍵- ♂ (0 bytes) () 11/12/2023 postreply 22:14:04

• 按題裏的定義不知是不是sensitivity （recall）。 -youdecide- ♂ (0 bytes) () 11/13/2023 postreply 01:44:37

• 不要讀讓人猜的文章。那種文章叫Offensive. -Gilgen- ♂ (0 bytes) () 11/13/2023 postreply 06:46:00

• 還好啦。想想，要是你給病人講完。他說，醫生，你算錯啦，我來告訴你是這麽這麽算，概率應該是。。那我換個方法再給你講一遍。。 -dhyang_wxc- ♂ (144 bytes) () 11/13/2023 postreply 10:01:42

• 如果患者本人是貝葉辛高手, 願意與他 / 她討論一下檢驗結果. 循證醫學確實有研究 Bayesian, 通過疾病的驗前 -鈴蘭聽風- ♀ (169 bytes) () 11/13/2023 postreply 12:44:02

• 統計不適合個人。個人患癌的幾率，就是0和1，中間沒有小數點。不然，就是自己忽悠自己玩。 -biophysics- ♂ (0 bytes) () 11/13/2023 postreply 11:21:00

• 確實, 統計學更廣泛應用於醫學, 較之於醫療. 具體到個人, 除了 “有病” 或 “沒病”, 亦存在誤診. -鈴蘭聽風- ♀ (0 bytes) () 11/13/2023 postreply 12:40:38

• it is critical to apply statistics to medical problems -passerby2016- ♂ (667 bytes) () 11/15/2023 postreply 17:47:05

• 33% -passerby2016- ♂ (341 bytes) () 11/15/2023 postreply 17:23:58