Понимать риски. Как выбирать правильный курс - Герд Гигеренцер

«Лекционный зал на втором этаже», – сказала мне дама на ресепшен, расположенном в впечатляющем вестибюле одного из 5-звездочных берлинских отелей. Организатор занятий по программе НМО поприветствовал меня, и мы направились к лифту. Сегодня мне предстояло выступить перед 160 врачами преимущественно в возрасте 40–50 лет, которые в этот погожий весенний день должны были присутствовать на четырех занятиях. Я вошел в аудиторию, оборудованную по последнему слову техники. В следующие 75 минут мне предстояло в рамках программы НМО рассказать присутствующим в лекционном зале врачам о том, как следует понимать риски и неопределенности. Для врачей и компании-спонсора это было первое занятие по такой теме. На меня произвел впечатление тот факт, что фармацевтическая индустрия решила поддержать курс, на котором слушателей обучают понимать и оценивать риски, в то время как большинство медицинских факультетов отказывалось включать его в свои учебные программы.

Я начал доклад с уже знакомой вам истории о том, как ведущий теленовостей путано рассказывал о вероятности дождя в выходные. В зале раздался смех, что свидетельствовало о благожелательном настроении публики и ее готовности к восприятию материала, который ей предстояло услышать.

Принятие нового закона и было причиной того, что именно я, а не представитель фармацевтической индустрии, оказался на кафедре. Отныне этой индустрии запрещалось использовать НМО для продвижения своей продукции. Размышляя о том, какого независимого лектора пригласить, фармацевтическая компания поступила весьма разумно: она выяснила у врачей, какой курс лекций они хотели бы прослушать. На первом месте в списке пожеланий оказалось искусство предоставления информации о рисках. Поэтому я прочитал несколько лекций на эту тему, и должен заметить, мне редко приходилось встречать столь заинтересованную аудиторию.

В тот день в аудитории присутствовало 160 гинекологов. После того, как они немного расслабились, я перешел к рассмотрению реальных вопросов: гормонозаместительной терапии, цитологическим мазкам, ВИЧ-инфекции, обнаружению рака груди и другим видам лечения и тестам, с которыми они постоянно имели дело. Я начал с вопроса:

«Пятидесятилетняя женщина, у которой нет тревожных симптомов, проходит обычное маммографическое обследование. Результат тестирования оказывается положительным. Она сильно встревожена и хочет выяснить у вас, действительно ли у нее рак и каковы ее шансы на излечение. Помимо результатов маммографии вы ничего не знаете об этой женщине. Сколько женщин, у которых результат тестирования положительный, действительно имеют рак груди?

1. 9 из 10

2. 8 из 10

3. 1 из 10

4. 1 из 100»

Большинство врачей почувствовали себя неуверенно и опустили глаза. Я подбодрил их: «Не смотрите вниз, посмотрите вокруг. Остальные также, по-видимому, не уверены в том, что знают правильный ответ». Последовал общий вздох облегчения. Тогда я продолжил:

«Теперь я дам вам необходимую информацию, позволяющую ответить на вопрос о вероятности наличия рака в случае получения положительного результата тестирования. Во-первых, я представлю ее так, как это принято в медицине, то есть в вероятностных терминах:

• Вероятность того, что женщина имеет рак груди, составляет 1 % (распространенность).

• Если у женщины действительно рак груди, то вероятность получения ею положительного результата тестирования равна 90 % (чувствительность).

• Если у женщины нет рака груди, то вероятность получения ею положительного результата тестирования равна 9 % (показатель ложной тревоги).

Женщина получила положительный результат тестирования. Она хочет знать, действительно ли у нее рак груди или какова вероятность наличия у нее такого заболевания. Что вы ей скажете?»

Правильный ответ будет таким: одна десятая. То есть одна из десяти женщин, получивших положительный результат тестирования, действительно больна раком. Другие 9 женщин получают ложные сигналы тревоги.

Однако ответы 160 врачей-гинекологов, полученные с помощью интерактивной системы голосования по 4 предложенным выше вариантам, оказались самыми разными (рис. 9.1, верхняя схема). 30 врачей сказали бы женщине, что после получения положительного результата тестирования шансы на то, что она действительно больна, составляют 1 из 100 (правая часть). Другие – их было большинство – были уверены, что 8 или 9 из каждых 10 женщин, получивших положительный результат, безусловно, больны раком (левая часть). Представьте, какие необоснованные страхи и панические настроения вызвали бы эти врачи. И только 21 % врачей правильно проинформировал бы женщин. То есть меньше, чем при случайном выборе из 4 альтернативных вариантов, при котором доля врачей, давших правильный ответ, составила бы 25 %. Если бы пациентки знали об этом многообразии мнений, они вполне обоснованно встревожились бы. Но и у самих врачей полученные результаты вызвали озабоченность.

Затем я объяснил, что есть простой способ улучшения понимания ситуации: перевести вероятности в такой показатель, как естественные частоты.

• Ожидается, что 10 из каждых 1000 женщин имеют рак груди.

• Из этих 10 женщин, имеющих рак груди, 9 получили положительный результат тестирования.

• Из 990 женщин, не страдающих раком груди, 89 тем не менее получат положительный результат тестирования.

Теперь нам легко увидеть, что некоторые из 98 женщин (89 + 9) получат положительный результат тестирования и только 9 из них действительно окажутся больны раком. Это близко к показателю 1 из 10. Расчет можно сделать еще более простым, предположив, что обследование прошли 100 женщин, и проведя разумные округления цифр.

• 1 из каждых 100 женщин имеет рак груди.

• Эта женщина с раком груди, вероятно, получит положительный результат тестирования.

• Из 99 женщин, не страдающих раком груди, 9 тем не менее получат положительный результат тестирования.

Таким образом, мы можем ожидать, что положительный результат тестирования будет у 10 женщин. И только у одной из них действительно будет рак.