drug

药

药的产生

每次去医院看病，我们都要做一堆检查。当医生说“没什么事，回家多休息就好”，或是“上火了，吃点药下下火”时，我们会瞬间松一口气。可一旦听到“得做手术”，心情便直接跌到谷底。 其实，医学和数学很不一样。数学依赖严密的逻辑推理得出结论，医学则非常看重经验。医生的话并不像“1+1=2”那样确定，很多时候是基于经验的判断——而经验也可能出错。听到这儿，你是否会倒吸一口凉气？如果医生对你说：“这个问题大概有80%的概率需要动手术”，你又会怎么想呢？

在古代，医生看病主要靠“问诊”。那时人们对人体的构造和功能了解甚少，更难以弄清疾病的真正成因。“望闻问切”是我们常听说的古老智慧，可治疗过程却有点像面对一个“黑盒”：医生给病人用药或做手术，再观察表面症状是好转还是恶化。至于身体内部发生了什么变化，基本看不出来。 如果一种药总吃死人，就会被禁用；如果一种药一吃就见效，就会被归为有效药物。经验就这样一点点积累下来。可实际上，自然界大部分药物的效果并不那么明显，对有些人有效，对另一些人却没用。光靠简单观察来给药物分类，作用毕竟有限。

随着经验不断积累，东方与西方都涌现出一批影响深远的药典，例如中国的《神农本草经》《本草纲目》，古希腊的草药志、中世纪的修道院药典，以及迪奥斯科里德斯的《药物论》。此外，古埃及的《埃伯斯纸草文稿》、古罗马盖伦的《医学艺术》，以及11世纪波斯学者伊本·西那的《治疗之书》，也都是医学史上的重要著作。 古埃及的文明以医学水平见长。然而他们留下的260多个药方，如今经过验证，只有四分之一含有真正有效的药物成分。这些方子被使用了上千年，不可能全无效果，但其中许多所谓的“疗效”，恐怕更多是心理作用，而非药物成分带来的。

最后一道门槛：循证医学与临床试验

真正决定“能不能成为药”的，是最后一步。

四条决定性规则

随机： 让分组完全交给概率，为什么必须随机？, 如果不随机，人会不自觉地：把病情重的放一组, 把年轻的放一组,把“看起来更有希望的”放一组 这是唯一能同时对付“已知偏倚 + 未知偏倚” 的方法。

双盲： 病人不知道吃的是什么，医生也不知道。 因为“知道本身”就会改变结果。为什么“知道”本身就是问题？ 病人知道：觉得“我吃的是好药” 主观症状改善 医生知道：更耐心更积极评估疗效， 防止心理作用偏差。 生活类比，评委不知道谁是自己学生

对照： 实验组， 新药 对照组 安慰剂 / 旧药 / 标准治疗, 区分三种效应：自然好转、安慰剂效应、药物真实作用。

大样本, 为什么样本一定要大？ 人少时，运气太大；人多时，规律才会显现。 统计学的本质，是压制随机噪声。 例如随机抛硬币 2 次，都是正面的概率很大。

这一关，彻底切断了“经验即真理”。

为什么只到今天，上面 3 个阶段的事情我们仍然都能看到。

在科学史中，很多自然现象相对容易找到因果关系，比如气温差异形成空气对流，产生风，过多的水蒸气蒸发产生雨，地球和太阳之前的万有引力会让地球围绕太阳转动。 但是，和人体相关的现象，背后的原因非常复杂，常常很难搞清楚。比如： 不同人对感冒的反应各异，常得出不同结论： 有人不药而愈，认为吃药无用； 有人只喝热水康复，觉得无需用药； 有人喝姜汤好转，便相信姜汤可治感冒； 有人服药后恢复较慢，反而认为感冒药无效； 有人用药后迅速好转，认定吃药有必要。

比如人得了某种病，吃了某种药好了，是因为药的疗效把病都治好了，还是他吃了药以后产生的心理安慰作用激发身体的免疫力，进而战胜了疾病，抑或是其他什么原因，就很难搞清楚了。而在人的心里更愿意把现实的结果扭曲到自己已经认定好的理论。