噪声丹尼尔卡尼曼梗概(丹尼尔卡尼曼作品噪声简介)

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到，在下常差。这些研究对这种情境噪声的成因没有明确的解释，而另一项不涉及诊断的研究发现了医学领域情境噪声的一个简单来源，这一发现人得患者和医生牢记。简而言之，医生在清晨比接近傍晚时更可能要求患者做癌症科查。在一个大样本中，早上8上点，乳腺和结肠筛查的预约率最高，为63.7%，到了上午11点，预约率下降至48.7%，中午时又上升至56.2%6，下午5点则降至47.8%。因此，在一天中的晚些时候，医生建议就诊的患者做指南推荐的癌症筛查的可能性较小。我们如何解释这些发现?有可能是因为医生们在遇到患有复杂疾病的患者后，他们的问诊进度会不可避免地落后，这些病情复杂的吓者需要的诊断时间往往超过常规的20分钟。我们在前面提到过压力和疲劳等情境噪声的触发因素《〈见第7章)，这样看来这些因素的确在起作用。了，弓辽了对预扩性健康指施的讨论还疲劳的时部就是规范洗手的比率在花班结束时会低一局，可以说洗手这一过程也充满了噪声。，评佑者的信和度可能非诊断指南的价值在不同医学问题的情境中，对噪声的

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存在及其数量进行全面记录，不仅对医学领域意义重大，而且对人类的认知也有举足轻重的贡献。虽然我们不知道目前是否有此类记录，但希望时机成熟后有人能够完成这一壮举。不过，即使现在没有这类记录，现有的研究结果也提供了一些线索。在极闪情况下，一些问题和疾病的诊断基本上有是机械性的工作，不需要做出任何判断。还有一些情况，诊断虽然不是机械性的工作，却很简单直接:任何受过医学训练的人都可能得出同样的结论。在某些场景中，噪声的数量也能得到控制，比如说肺癌专家在进行诊断时，他们的专业性虽不能完全消除噪声，但能使噪声数量最少。有些并病的诊断给了医生很大的判断空间，并且诊断的相关标准过于帘泛，这会导致噪声数量巨大，且难以降低。我们将看到，大部分精神病学诊断就属于这种情况。怎和和扣六1前景的今断手段，少品声。例如，这类半生半下大名厅于格吕电须民惠要同央因层入痪。目前到好的生计的诊帮蕉和性优于最好的病理学家。人是没有噪声的。法在检测与糖尿病相关的眼部问题方面，己经取得了巨大的成功。人工智能在通过

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乳房X线检测诊2的表现，几和平和放射科医生一样出色。如果人工答能进一步发展，它的表现可能会比人类更好。未来医学界可能会越来越依赖算法。这个过程可以同时减少偶差和了噪声，挽救生命并节省成本。但本章的重点是人类的判断指南，为医学领域的情况能够充分说明，指南在茶些实践应用中能够确保产生民好甚至极好的结果，而在其他应用实践中会产生更复杂的结果。1952年由产科厅醉师弗吉尼亚。阿普加(VirginiaApgar)发明的阿普加评分(Apgarscore)，也许是诊断指南最知名的例子。过去，评估新生儿是否处于危险之中兽是医生和助产士需要做出的临床判断。阿普加评分给了他们一个标准化的指南，供他们评测婴儿的肤色、心率、反射动作、肌肉张力和呼吸状况。这些指标的首字母刚好组成Apgar:外钥〈Appearance，指肤色)、脉搏pulse，指心率)、痛音反应〈grimace，指反射动作)、活动(activity，指肌肉张力)和呼吸〈respiration，指呼吸频率和力度)。在阿普加测试

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