第二章 恐怖分子的银行账户有什么特点？
探讨有关生死的不可不知的现象……
世界上大部分顶级运动员都出生在1——3月？恐怖分子往往来自受教育程度较高的中产阶层或高收入家庭？“9·11”恐怖袭击发生后的仅仅3个月内，美国发生的交通事故大幅增加，为什么会这样？去医院就医，如何选择医生？医术更高的医生治疗的病人，其死亡率甚至更高，为什么？最出色的医生有什么样的特点？如果你的病情很严重，去医院看病会略微提高你存活下来的概率；但如果病情并不严重，那么去看病就会提高你死亡的概率。
毫不夸张地说，一个人的一生可能因为他出生时的意外事件而受到巨大的影响，无论这种意外事件涉及什么时间、地点，或者是特定的事故。即使是动物，也难逃出生时遭遇“轮盘赌”的宿命。2001年，纯血马之都肯塔基遭遇了一种神秘的疾病袭击，导致500头马死产，大约3000个死胎。2004年，在侥幸存活下来的3岁雄驹“机灵琼斯”（Smarty Jones）成年后，2/3的三连冠赛事都由它摘得桂冠。机灵琼斯的母畜也是在肯塔基受孕的，但在那场疾病来袭之前，它已经被运回宾夕法尼亚州，算是逃过了一劫。
你可能会认为，这种因生产而引发严重后果的情形是十分罕见的，其实不然。分析过1960——1980年的美国人口普查数据后，道格拉斯·阿尔蒙德发现：某个特定人群的命运非常糟糕，终其一生都没能摆脱厄运的影响。他们饱受疾病的折磨，一生无所积蓄。而比他们早生或迟生几个月的同代人，命运却要好得多。这一群体的状况在人口统计表中十分明显，犹如火山灰层在考古记录中占据的重要位置一样——要知道，夹在两个厚厚的常态层之间的那个薄薄的沉积层，可是一种不祥之兆。
怎么回事呢？
在1918年爆发“西班牙流感”期间，那些命运非常糟糕的人恰好在母亲的子宫里发育。“西班牙流感”是一种令人毛骨悚然的传染病，仅在几个月之内就夺走了50多万美国人的性命——这个死亡人数，正如阿尔蒙德提到的那样，比20世纪美国阵亡的士兵总数还多。
与此同时，还有超过2500万的美国人虽感染了这种流感，但最终活了下来，其中就包括1/3的育龄妇女。在流感肆虐期间被传染流感的孕妇生育的婴儿，因为在不恰当的时间里被孕育，结果面临着终生都难逃厄运的危险。
其他因出生而引发的后果，也会给个人的未来造成重大影响。合作撰写学术论文，然后将作者按姓氏字母顺序排列，这在学术界是常见的做法，经济学家尤其喜欢这么干。如果一个经济学家的名字碰巧是阿尔伯特·齐兹莫尔，而不是阿尔伯特·阿布，上述署名惯例对他意味着什么呢？两位（真实存在的）经济学家探讨这个问题后发现，在其他条件都相同的情况下，阿布博士在一流学府荣获终身教职，荣升计量经济学会院士（棒极了！）的可能性更大，甚至还可能赢得诺贝尔奖。
“事实上，”这两位经济学家总结道，“我们中的一个正在考虑去掉姓氏的首字母。”而亚里夫（Yariv）这个名字会让人反感，正是因为这个原因。
或者认真思考一下这个现象：如果你在年初去世界顶级足球队的更衣室，那么你很有可能会打断那里正在举行的生日庆祝活动，而如果在一年中的晚些时候去，这种可能性就相对较小。例如，英国橄榄球联赛的近期数据表明，足有一半的运动员出生于1——3月，另一半则出生于其他月份。德国球队中，52名顶级运动员出生于1——3月，只有4名运动员出生于10——12月。
为什么出生月份会如此集中呢？
大多数优秀运动员，很小就开始玩他们喜欢的体育运动。由于青年运动赛事是根据年龄来组织的，所以联赛自然要对运动员的出生年月加以限制。欧洲青年足球联赛，跟其他很多运动项目一样，采用12月31日作为出生日的截止日期。
设想一下，你执教一个由7岁男孩组成的球队，现在要评估两位小运动员的潜力。一个叫简，生日是1月1日；另一个叫托马斯，比简晚生364天，生日是12月31日。从理论上说，他们的年龄都是7岁，但实际上简比托马斯大1岁——在幼年时期，仅大1岁就会让简占据足够的优势。简可能个头更大，速度更快，发育更成熟。
诚然，你所观察到的可能是身体发育的程度，而不是与生俱来的能力，但如果你的目标在于为球队选择最佳球员，那么这实际上也没有多大关系。十之八九的情形是，让身体瘦小的小孩上场肯定不符合教练的利益，尽管假以时日，让这个小孩再成长1年，或许就能培养出一个明星。
这种循环就此开始了。日复一日，像简这样大一点的孩子就会被选上，得到教练的鼓励，给予指导和参赛的机会；而像托马斯这样的小孩，逐渐被淘汰。这种“相对年龄效应”（relative-age effect），正如大家逐渐了解到的，在很多运动中发挥着极为重大的影响，以至于这种相对年龄的优势竟一直持续到职业联赛中。
安德斯·埃里克森（Anders Ericsson），大胡子，身材魁梧，是个活力四射的瑞典人，也是成员散布于全球各地、研究相对年龄问题的快乐组织的领导人。目前，他在佛罗里达州州立大学执教心理学，运用实证研究方法来探究个体的能力有多少是与生俱来的，又有多少是后天获得的。他的结论是：我们通常所谓的“天资”被严重地夸大了。“很多人认为，他们生来就受到某种限制，”他说，“但令人吃惊的是，几乎没有什么强有力的证据可以证明：任何取得优秀成绩的人不用花费大量的时间去实践、去追求，就能成功。”或者，换种说法，成绩突出的人——不论是球员、钢琴师、医生，还是计算机编程人员——几乎都是后天成长起来的，而不是天生的。
没错，正如你的祖母谆谆教诲你的那样，熟能生巧。但这里所说的练习，并不是指不管自己喜不喜欢都盲目地锻炼。只有通过埃里克森所称的“刻意自觉的练习”，才能臻于精通的水准。这就意味着，刻板地弹100次C小调，或呆板地训练接球（纵使接得胳膊脱臼），也是远远不够的。刻意自觉的练习要具备三个关键要素：设定具体目标；立即获得反馈；既要专心提高技能，又要注重结果。
在某方面取得优秀成绩的人，并不一定是在小时候就显示出“极富天分”的那些人。这就意味着，个人选择未来发展之路时，应该从事自己热爱的事业，因为如果你不喜欢现在所做的事，那么你就不太可能特别努力地去做，所以也就不能做到最好。
一旦开始注意观察，你就会发现生日集中现象随处可见。我们来看看美国职业棒球大联赛的案例。美国大多数青年联赛规定的出生日期截至7月31日。调查结果证明，8月出生的美国小孩比7月出生的更有可能成为联赛球员，概率要大约高出50%。纯粹依据球员的星座，是难以说服大家接受这种结论的（在打出漂亮弧线球的概率上，狮子座的球员比巨蟹座的球员要高50%），除非你对占星术笃信不疑。
出生造成的影响无所不在，但过分夸大这种影响也是错误的。出生日期可能会使某些孩子被边缘化，然而有些因素所造成的影响则远比这要大得多。如果你希望自己的孩子打进美国职业棒球大联赛，你所能做的最重要的事是确保将要出生的婴儿细胞核中没有包含两条X染色体，这比计算好在8月生孩子重要无数倍。如果不是两条X染色体，你就迎来了一个儿子，而不是女儿，那么现在你还需要了解这么一个关键因素，这是使你的儿子比其他任何男孩打进棒球大联赛的概率高出800倍的唯一因素。
什么因素可能发挥如此重大的影响呢？
孩子的父亲是棒球大联赛的球员。因此，如果你的儿子没能被选为棒球大联赛球员，你无法怪罪任何人，除了你自己——当你还是小孩子时，本该勤加锻炼、提高球技。
公路交通事故增多：全是“9·11”恐怖袭击惹的祸？
有些家庭产棒球球员，有些家庭则出恐怖分子。
人们通常认为，恐怖分子出自贫困家庭，受教育程度很低。出生在贫困家庭、受教育程度很低的孩子，长大后比一般人沦为犯罪分子的概率要大很多，因此，恐怖分子不也应该如此吗？
为了探究真相，经济学家艾伦·克鲁格（Alan Krueger）认真梳理了真主党出版的名为《时代周刊》（Al-Ahd）的时事通讯，编纂了129个殉道者的生平详情。随后，他将这些殉道者与黎巴嫩的普通同龄人进行了比较。结果发现，恐怖分子出自贫困家庭的概率更小（恐怖分子有28%出自贫困家庭，而随机抽取的普通同龄人有33%出自贫困家庭），更有可能接受了高中以上的教育（47%对38%）。
克劳德·白莱比（Claude Berrebi）对巴勒斯坦自杀式人体炸弹所展开的一项类似分析发现，仅有16%的自杀式人体炸弹出自贫困潦倒的家庭，与此相对，超过30%的巴勒斯坦男性家境贫穷；同时，60%以上的自杀式人体炸弹都上过高中，而巴勒斯坦总人口中仅有15%的人接受过高中教育。
总的说来，克鲁格发现：“恐怖分子往往受教育程度较高，出自中产阶层或高收入家庭。”尽管也有为数不多的例外，例如爱尔兰共和军，或许还可算上斯里兰卡的泰米尔猛虎组织（没有足够的证据可以确认），但前述情形更具有广泛代表性，从拉丁美洲的恐怖主义组织到在美国实施“9·11”恐怖袭击的基地组织。
该怎么解释这种现象呢？
可能是这样的：当肚子还没填饱时，你更多考虑的是填饱肚子，而不是把自己炸上天。也可能是，恐怖主义头目极为看重（执行任务的）能力，因为实施恐怖袭击要求精心策划，这不是一般犯罪活动所能比拟的。
此外，正如克鲁格所指出的，犯罪活动的实施主要受个人利益的驱使；而恐怖主义活动，究其根本具有政治性。根据克鲁格的分析，最有可能成为恐怖分子的那类人，与最有可能在政治选举中投票的那类人较为相似。
熟悉历史的读者都会看出，克鲁格对恐怖分子特征的描述，听起来倒是与典型的革命家有那么几分相似。菲德尔·卡斯特罗、切·格瓦拉、胡志明、莫罕达斯·甘地、列夫·托洛茨基、西蒙·玻利瓦尔、马克西米连·罗伯斯庇尔——这些家伙中，没有哪一个出身社会下层，没有哪一个没接受过良好教育。
但是，革命家与恐怖分子的目标截然不同。革命家希望推翻旧统治并建立新政府。恐怖分子则希望，怎么说呢，其目标我们不是总能弄得很清楚。一位社会学家曾这样说，他们或许希望按照他们自己的反社会的邪恶愿景重塑世界，宗教性恐怖分子则可能希望削弱他们所憎恨的非宗教体制。克鲁格引述了学术界对恐怖主义所做的100多个不同的定义。“在2002年举行的一次会议上，”他写道，“来自50多个伊斯兰国家的外交部部长，一致同意谴责恐怖主义行径，却无法就谴责对象的具体定义达成一致意见。”
恐怖主义活动尤其让人恼火的地方在于，杀戮本身倒并不是其主要目标。确切地说，恐怖主义活动是一种手段，一种把活人吓得屁滚尿流的手段，一种将活人的正常生活搅得鸡犬不宁的方式。正源于此，恐怖主义的威慑效果极大，造成的恐慌是同等级别的非恐怖主义暴力活动所远远无法达到的。
2002年10月，华盛顿特区市郊发生的凶杀案有50起，这是一个比较正常的数字。但其中10起凶杀案的性质却不太一样，不是因家庭争端或帮派火拼造成，而是毫无理由的随机射杀。没有招惹谁的普通人，要么在加油时被杀，要么在离开商店时遭袭，要么在修草坪时遇害。这样无辜的人被射杀后，恐慌情绪开始蔓延。随着被射杀人数的逐渐增多，整个华盛顿特区几乎完全瘫痪。学校关闭，户外活动取消，很多人根本就不敢走出家门半步。
哪个狡猾巨奸、金钱满贯的组织制造了这种恐慌？
结果表明，就两个人：一个41岁的男性及其十多岁的从犯。他们驾驶一辆老款的雪佛兰汽车，用口径为0.223英寸的毒蛇步枪射击，宽敞的后备厢成为天然的狙击掩体。行动如此简单，成本如此之低，后果如此可怕，这就是实施恐怖活动的优势所在。设想一下这样的情形：实施“9·11”恐怖袭击事件的那19位劫机犯，不是费尽心思地劫持航班，再撞进高楼，而是化整为零，分散在美国各地，每人持一支步枪，驾驶一辆汽车，每天开往新的地点，在加油站、学校和饭店随意射杀。如果这19人同步实施行动，那么事实上不啻每天都在全美范围内引爆定时炸弹。你很难成功抓捕他们，纵使其中之一落网，其他18人仍会继续制造屠杀。如此下来，整个美国都会就范，屈服于这伙人的淫威。
恐怖主义之所以具有这样的效应，是因为除了直接受害者，我们每个人都会因之而遭受损失（付出成本）。其中最大的间接成本就在于，我们害怕以后会遭到袭击，虽然从很大程度上说，这有杞人忧天的嫌疑。在一个年度内，一个美国人死于恐怖袭击的概率大约是五百万分之一；相比之下，他自杀的概率要比遭受袭击的概率高575倍。
再思考一下不那么显而易见的损失，例如时间浪费、自由受限。回想一下你上次搭乘飞机的经历。沿机场安检线顺次排队，被迫脱下鞋子，小心挪动套着袜子的双脚，通过金属探测器，随后收起所有行李，步履蹒跚地四处寻找登机口。
对于恐怖分子来说，恐怖主义的“魅力”在于，即便他没能“成仁”，也能“成功”。机场之所以例行检查旅客的鞋子，要“得益于”一位名叫理查德·里德（Richard Reid）的举止诡异、弄巧成拙的英国人。他虽然没能成功引爆鞋中的炸弹，却也让我们付出了巨大的代价。我们假定，在机场安检线脱鞋、再穿上，平均用时1分钟。仅在美国，这个程序每年要执行约5.6亿次。5.6亿分钟大致相当于1065年，如果用这个数字除以77.8年（美国人的预计平均寿命），结果约等于14，也就是相当于14人累加的总寿命。所以，即使理查德·里德没能炸死一个人，他也向我们征收了一种时间税：我们每年就此浪费的时间相当于14个人的总寿命。
“9·11”恐怖袭击所造成的直接损失是巨大的——近3500人丧命，经济损失高达3000亿美元——这也是美国在阿富汗和伊拉克开战所付出的代价。再来思考一下“9·11”恐怖袭击所引发的间接成本。在恐怖袭击后的三个月内，美国发生的交通致死事故额外增加了1000例。为什么呢？
其中一个原因在于，许多人不再选择乘坐飞机，而是自己开车出行。以每英里的路程而论，驾车比乘坐飞机要危险得多。然而，有趣的是，我们的数据显示，大多数额外增加的交通致死事故并不是发生在州际公路，而是在地方公路，而且大多集中在美国东北地区，毗邻恐怖袭击发生地。而一般情形下，交通致死事故更有可能与酗酒以及疯狂的驾驶行为有关。这些事实再加上诸多对恐怖主义后果展开的心理学研究表明，“9·11”恐怖袭击导致了酗酒现象以及遭袭后心理创伤和焦虑现象的激增，而这在其他因素的综合作用下，就引发了更多的交通致死事故。
此类涓滴效应无穷无尽。“9·11”恐怖袭击发生后，因为新签证限制措施的实施，成千上万的外国大学生和教授被挡在美国大门之外。至少有140家美国公司利用随后股市的下挫，非法倒签股票期权，赚得盆满钵满。在纽约市，大量的警力资源转而部署在反恐一线，结果导致其他部门（例如未结案调查组及打黑调查组）备受冷落。美国各地情形大致相同。本可以用来追踪金融罪犯的资金和人力资源，都悉数部署到追踪恐怖分子的行动中，或许这也是导致或至少恶化近期金融危机的一大原因吧。
“9·11”恐怖袭击的余波并不全是负面的。得益于航班客流量的减少，流感——在飞机上很容易传播——的扩散速度开始下降，也没有以前那么危险。在华盛顿特区，每当国家安全警戒级别上升时，更多警力会部署到该市，该市犯罪率就会下降。而且，当美国加强边境安全保卫时，也给加州的某些种植户带来了一场及时雨：随着从墨西哥和加拿大流入美国的大麻数量的减少，这些种植户转而大面积种植和出售大麻，结果，大麻竟然成了该州最重要的经济作物。
最出色的医生和最差劲的医生有何区别？
当被劫持的4架飞机中的一架撞进五角大楼时，所有重伤员（其中大部分为烧伤患者）都被送往该市最大的医院——华盛顿中心医院救治。其实所要救治的患者为数很少，因为大多已经死去，但即便如此，烧伤科室也几乎人满为患。与其他大多数医院一样，华盛顿中心医院的负荷一般为95%，因此，即便突然送来少量的患者也会导致整个系统不堪负载。更为糟糕的是，华盛顿中心医院的电话线路遭到破坏，而该地区的移动电话网络也失灵了，因此要想打电话，任何人都得跳上车，开到几英里外才行。
总体而言，华盛顿中心医院在抢救工作中的表现可圈可点。但是，对于在那里工作的一位急诊医学专家克雷格·费德而言，这次突发事件进一步加重了他心中最大的忧虑。如果当时的烧伤患者再多一些，就会导致华盛顿中心医院陷入失控的混乱局面，那么在更为可怕的灾难来袭，最需要做急诊治疗时，又会是什么情形呢？
其实，早在“9·11”恐怖袭击发生之前，克雷格就已花了数千个小时专门思考这一令人不寒而栗的问题。他是联邦政府资助的一个命名为“急诊室1号试点项目”的总规划师，该项目的宗旨是确保急诊室与时俱进。
20世纪60年代以前，医院根本不管突发情况。“那时，如果你在晚上把某个病人送到医院，”费德说，“医院的大门是锁着的。你去按门铃，护士会过来问你有什么事。或许她会让你进去，然后打电话给已回家的医生，而那位医生可能过来，也可能不过来。”救护车往往是由当地殡仪馆运营的——竟然让丧葬承办人来负责帮助运送（还活着的）患者，患者不死才怪！这种错位的措施设计之荒唐，已属登峰造极了。
如今，急诊医学成为美国第七大医学专科（共38个专科），自1980年以来从业人数已增加了5倍。急诊医学要求医生掌握多项技能，而且要以闪电般的速度救死扶伤，所以急诊室已逐渐发展成为维系公共健康的不可或缺的关键部门。美国急诊室接待的患者，一年可达1.15亿人次。除了孕妇生产之外，美国医院所接纳的所有患者中，56%是从急诊室转过来的，而在1993年，这一比例是46%。不仅如此，费德说，“我们的医疗计划漏洞太大，大到你能开辆卡车过去。”
“9·11”恐怖袭击后的善后处理，已确定无疑地凸显出急诊室规模太有限，无法安排激增的伤病人员，这让人十分担心。如果华盛顿中心医院突然增加1000例受害者，那么急诊室是否够用呢？
想到这种可怕的情形，费德就极其痛苦。大多数急诊室外都有救护车专用停车位，一次仅能容纳几辆车。卸架平台也建得太高，“因为建造平台的那些人，已经习惯于建造装货平台。”费德说。顶楼的停机坪也存在类似的问题，因为只有一部电梯，时空方面的限制在所难免。为了解决此类瓶颈难题，费德的想法是设计一个更像机场的急诊区域，要有一个占地很大的向四周辐射的人员接纳区，这样就能开进来为数众多的救护车、公交车，甚至直升机。
然而，这类人员接纳问题并不是费德最担心的。如果某种严重的极易传染的病毒——例如非典、炭疽热、埃博拉病毒或致命流感的最新变体病毒——肆虐于医院之内，那么医院本身就会陷于瘫痪。与大多数大楼一样，医院大楼的空气流通可能也不太好，这意味着一个患者就会感染数百人。“去医院治疗脚踝骨折，结果却染上非典，你不会希望这事发生在自己身上。”费德说。
解决这种问题的方案在于，建造设有隔离室及全封闭病房的医院，尤其是这样的急诊室。然而，费德提到，大多数医院不想在这方面花钱，因为不能带来额外收入。“2001年曾建过一些很好的医院，设计一流，如今看来，已完全跟不上时代发展的需求了。那些医院建有开放式的隔间，用帘子分开，但如果4号病床上躺着一个非典病人，那么肯定没有患者或医生愿意去5号病床。”
而且费德发现在自己还没开始为急症病号进行治疗时，有些病人就已经死了，但死因并不是患者就医的病因，而是：诊断错误（粗心大意、自以为是或认知偏见所致）、用药错误（许多是因用药处方字迹潦草所致）、医学用语不精通（例如把X-ray倒过来念）、细菌感染（最致命也最普遍的问题）。
“目前的医疗状况真是糟糕透顶，过去的行为方式没有多少是值得提倡的。”费德说，“医学界没有一个人会承认，但事实就是这样。”
费德在加利福尼亚州的伯克利市长大，正值喧嚣无序的20世纪60年代，对他而言，这种环境简直太好了。他滑着滑板到处跑，偶尔也会加入当地一个名为“感恩而死”的乐队，即兴演奏。在机械方面，他天资聪颖，只要感兴趣的东西，都能将其拆卸，然后再组装复位；而且胆识过人，事业心强：18岁时已经创建了一家小型科技公司。踏入医学领域之前，他专攻生物物理学和数学。他说，后来之所以成为医生，是因为“被神秘的知识魔力吸引”，渴望能像了解机械系统那样充分认识人体。
当然，机械仍是他的最爱。他总是积极地采用最新技术：在急诊室装上传真机，玩电动滑板车，在当时，传真机和电动滑板车还是新鲜玩意儿。他还兴奋地回忆起了35年前的一次讲座，主讲人是计算机科学家艾伦·凯（Alan Kay），主题是“面向对象编程”。凯的想法是将每个代码转换成逻辑单元，使之与其他任何单元交互作用，这是“流式编程”的奇迹，程序员从此轻松多了，同时还有助于提高计算机的稳定性和灵活性。
1995年，费德的老同事马克·史密斯（Mark Smith）聘请他到华盛顿中心医院工作，帮助自己解决医院急诊室的诸多难题。（史密斯对技术的优势也笃信不疑。他毕业于斯坦福大学，获计算机硕士学位，硕士论文的导师不是别人，正是艾伦·凯。）没错，华盛顿中心医院的某些科室口碑很好。但是急诊室在华盛顿特区的口碑却一直最差，被公认为拥挤不堪，反应迟缓，秩序混乱；急诊室主任几乎每年一换，而且连急诊室主任自己也称，急诊室是“别人不太想去的地方”。
截至目前，费德和史密斯已联手在不同的急诊室救治过10万多名急症病号。他们发现急诊室的信息总是缺失。患者进入急诊室后——无论知觉尚存还是不省人事，不管合作与否、神志清醒抑或酩酊大醉——医生必须迅速决定采用何种救治方案。但是，他们往往得提出更多问题，因为他们缺乏这方面的信息：病人近期是否在用药？病人有无病史？血细胞计数过低是意味着急性内出血，还是因为慢性贫血？两个小时以前就应该做好的CT扫描，结果在哪里？
“数年来，我救治病人时得到的信息一直很少，仅限于患者告诉我的信息。”费德说，“要拿到其他数据，得等很长时间，因此就不能把这些数据考虑在内。我们通常知道需要什么数据，甚至清楚这些数据在哪里，但就是无法及时获得这些信息。对救治方案起决定性作用的那么一个数据，可能要在两个小时后甚至两个星期后才能拿到。在紧张忙碌的急诊室，两分钟也耽误不起。当40个急症病号需要立刻救治，而其中20人正面临死亡的威胁时，上述情形是完全不能容忍的。”
这个问题痛苦地折磨着费德，最后他竟然把自己打造成了世界上第一个急诊医学信息专家。（这个词是他根据计算机术语在欧洲国家的叫法而创造的。）他认为，改善急诊室临床护理的最佳手段就在于提高信息流动的速度。
早在费德和史密斯接手华盛顿中心医院急诊室前，他们就聘请了一些医学院学生，对急诊室的医生和护士进行跟踪调查，向他们提出为数众多的问题。很像苏希尔·温卡什聘请专人对芝加哥街头妓女进行访谈一样，他们也希望收集到这种靠其他方式难以获得的可靠的一手资料。那些学生问及的问题包括：
·正如上次我跟您谈过的，您需要什么信息呢？
·您要多久才能得到这些数据？
·您从哪里得到数据的？您打过电话吗？是从工具书中查到的，还是和医学图书管理员讨论过？
·您是否找到了满意的答案？
·您是否根据那个答案做出过治疗决策？
·您的决策给病人治疗带来了什么影响？
·那个决策对医院产生了什么样的财务影响？
“诊断结果”非常清楚：华盛顿中心医院急诊室存在严重的“数据不足”（datapenia）[注释]问题，也就是“数据计数偏低”（low data counts）[注释]。医生花在“信息管理”上的时间大约占了60%，而直接用于治疗病人的时间却只占15%。这个比例令人震惊。“急诊医学不是以身体器官，也不是以患者年龄组来定义，而是一个时间决定一切的学科。”史密斯说，“急诊医学就是在救治患者的头60分钟要见成效的学科。”
史密斯和费德发现，医院中300多个数据来源——主机系统、手写便条、扫描影像、化验结果、心血管造影的视频流，以及用Excel电子表格记录在某人计算机中的感染控制跟踪系统——均没有实现交互。“如果负责感染控制跟踪系统的人去度假了，而你正设法追踪突然增多的肺结核病例，那么你只能祈求上苍显灵。”费德说。
为了满足急诊室医生和护士的真正需求，就得从头开始设计一整套计算机系统。这个系统必须囊括各种信息（即使只是缺乏一个关键数据，实际上也没有达到要求）；必须具有强大的功能、惊人的容量（例如，仅一次磁共振成像扫描就需要大量的数据存储空间）；必须兼容性强（如果系统无法将医院所有部门过去、现在或将来的任何数据整合进来，那么这个系统就毫无用处）。
而且，这个系统的处理速度要非常快。不仅仅因为在急诊室决策缓慢意味着病人会因此丧命，而且还因为，正如费德从科学文献中所得知的那样，在使用计算机时，如果点击鼠标后在显示屏上看到新数据的响应时间超过1秒，那么计算机用户就会出现“意识漂移”（cognitive drift）；而如果响应时间超过10秒，那么这个用户的注意力会完全分散。这就是治疗错误发生的原因。
为了开发这样一种速度超快、功能强大、包罗万象的系统，费德和史密斯开始把目光转向他们昔日为之疯狂的东西：面向对象编程。于是，他们利用一种自己所谓的“数据中心”和“数据单元”的新型架构，启动了这项工作。他们的系统将把每个部门的每条数据加以转换，以一种允许每条数据能与其他任何一条数据，或其他任何10亿条数据交互的方式，存储在系统中。
可是，在华盛顿中心医院，并不是每个人都这样饱含激情。从本质上说，公共机构都是规模庞大但又缺乏灵活性的“野兽”，有些属于自己管辖范围的事务是一定要加以保护的，而有些条条框框也是绝不能被打破的。有些部门视数据为自己专有，是不会拿出来共享的。该医院的采购条例十分严格，因此费德和史密斯也无法采购到他们需要的计算机设备。“有一位高层管理者恨透了我们，”费德回忆说，“因此总是不遗余力地设法抵制我们的请求，阻挠有关人员与我们合作。他曾在晚间进入服务请求系统，将我们的服务请求一一删除。”
费德是这样一个世间少有的怪人：总是反其道而行之，玩电动滑板车，办公室墙上还挂着胡安·米罗的原作；而且，当受到质疑时，他一定要设法取得最后的胜利，要么通过个人魅力，如果有必要，甚至会采用胁迫的方式。就连他对开发出的新计算机系统的命名，也有故弄玄虚、故作高深之嫌——Azyxxi（念作uh-ZICK-see），他告诉其他人，这个名字来源于“能够看到遥远地方（未来）”的腓尼基人，但实际上他笑了笑承认道，“就是我们自己造的。”
最终，费德赢了，或者更确切地说，数据获胜了。在华盛顿中心医院急诊室的唯一一台台式计算机上，Azyxxi投入使用了。费德在电脑上贴了一个标签：“Beta 测试版：请勿使用。”（没有人说过他不聪明。）就像亚当和夏娃那样，医生和护士开始小口小口地吃着那个禁果，随后便发现这套系统堪称奇迹。几秒钟之内，他们就能查到自己需要的任何信息。一周之内，这台台式计算机前就排起了长队。这些人不仅仅是急诊室的医生，他们来自医院的各个部门，专门来查数据的。乍看之下，整个系统就像是超常创造力的产物。然而，费德说，不是这样，它是执着结出的硕果。
不出几年，华盛顿中心医院的急诊室便从垫底的位置，问鼎华盛顿特区首屈一指的医疗科室。Azyxxi计算机系统所存储的专供医生查阅的信息量已增长4倍，医生在“信息管理”上花费的时间已减少了25%，用于直接治疗患者的时间是以前的两倍多。以前，到急诊室就诊的平均等候时间为8小时；现在，60%的急症患者在两小时之内就能得到救治。患者的治疗效果比以前好，医生也更开心（出错概率下降了）。每年接待的患者数量翻倍，从4万增加到8万人，而急诊室的工作人员仅增加了30%。工作效率大为提高，而这给医院的收入也带来了积极的影响。
Azyxxi计算机系统的优势越来越明显，这时其他医院也打来了电话。最终，微软公司也打来了电话，收购了这套系统、克雷格·费德及其他所有相关资产。微软将其重新命名为Amalga，第一年便在14家大医院安装了这套系统，包括约翰·霍普金斯医院、纽约长老会医院及梅奥医学中心。虽然这套系统是在急诊室研发出来的，但是目前90%以上的时间都是其他部门在使用。截至本书写作之时，Amalga系统涵盖了分布在350家治疗中心的大约1000万人的数据；正在家记录赛事得分并统计数据的人听好了，这可是超过150太字节[注释]的数据量！
如果说Amalga系统仅改善了患者的治疗效果，提升了医生的工作效率，这已经够了不起了，但还不仅如此，如此庞大的数据库还创造了其他有利的机遇。医生可通过查找生物表征，来确定其他尚未诊断的患者的疾病；可使医院收费的效率更高；使电子医疗记录的梦想即刻成为现实。而且，因为实时从美国各地采集数据，这个系统还可用作预防疾病暴发甚或生化恐怖主义的“远距离早期预警线”（Distant Early Warning Line）。
基于多种原因，评估医生医术总是十分棘手。
首先是选择性偏差：患者并不是随机分给医生治疗的。两位心脏病专家会对应两组病患者，这两组病患者在很多方面存在差异。医术更高的医生治疗的病人，其死亡率甚至更高。为什么？或许病情更严重的病人会挑选医术最好的心脏病专家，因此，虽然这位医生的医术的确很好，但他的病人也比其他医生负责的病人更容易死亡。
因此，仅仅根据患者的治疗结果评估医生的医术，会让我们不得其门而入。关于医生的“报告卡”大致就是这么干的。是的，这种做法有其道理，但同样也会导致某些我们不希望出现的后果。知道依据病人的治疗结果来打分的医生，为了不让自己的得分受到影响，可能会采取“撇脂”策略，拒绝接手那些最需治疗的高危患者。更确切地说，相关研究已表明，正是因为受某些医生的这种心理影响，医院的报告卡实际上伤害了病患者。
医生医术评估工作之所以棘手，还因为治疗效果可能要在病人被治疗之后很久才能被发现。比如，当医生观看一张乳腺X光照片时，她不能肯定病人是否患了乳腺癌。如果预约做了活检，那么她可能会在几周后确诊，或者，如果没能查出患者的肿瘤，而患者最终因此丧命，那她可能永远无法确诊了。即使医生的诊断无误，得以采取适当的治疗方案，防止病情继续恶化，但也难以确保患者就会遵从医嘱。他是否按所开的处方吃药？是否听从医嘱，改变饮食及锻炼方案？他是否不再吃熏猪皮？
结果证明，克鲁奇·费德团队从华盛顿中心医院急诊室获取的数据，正好是评估医生医术所需要的资料。首先，数据库容量庞大，记录了8年内大约24万名患者的62万多次的就诊资料，还包括治疗这些病人的300多位医生的背景详情。
患者的任何资料都包含在系统中，从她轻松走进，或踉踉跄跄地晃进，或被抬进急诊室的那一刻起，直到离开医院，不论生死，所有资料一应俱全。这些数据包括：个人信息；患者进入急诊室时的症状；治疗了多长时间；患者被诊断和治疗的情况；患者是否住院，住院时间长短；患者是否再次住院；治疗总费用多少；患者是否死亡，死亡时间。（即使两年后死于他处，我们仍然可以将这一数据纳入我们的分析过程，因为该医院的数据与社会保障死亡索引数据是互通的。）
系统数据也会告诉我们哪个医生治疗哪个病人的详情，我们也能据此获得医生的很多情况，包括年龄、性别、就读医学院、实习医院以及从业年限。
一想到急诊室，许多枪击事件的受害者，就会浮现在人们的脑海中。现实生活中，这类具有轰动效应的事件的伤员只占急诊室负荷的一小部分，因为华盛顿中心医院另设有外伤急救中心，所以此类急救病人在我们的急诊室数据中尤为少见。尽管如此，急诊室所接纳的病人，其症状之千奇百怪，也确实令人震惊，从威胁生命的病症到完全超出你想象的情形，无所不有。
平均算下来，每天大约有160名患者到急诊室看病。业务最忙的时候是周一，周末则最清闲。（这也间接反映了一个现象：很多人病情并不是非常严重，否则他们为什么要过完周末才去看医生呢？）急诊室业务高峰期在上午11点左右，最清闲是下午5点，这两个时间段的就诊病人比例可达5∶1。每10个病人中有6个是女性，病人平均年龄为47岁。
病人到达急诊室做的第一件事是告诉分诊护士自己的病症。有些症状是常见的：气短、胸痛、脱水、类似感冒的症状。有些症状却十分罕见：喉咙卡鱼刺了、头被书砸伤了，还有很多被咬的病例，包括被狗咬伤（约300例），或被蜘蛛咬伤（约200例）。有趣的是，被人咬伤的（65例）比被老鼠和猫咬伤的总数（30例）还多，其中还有一例是“在工作时被客户咬伤的”。（可惜的是，患者就诊表中没有从事职业一项。）
到急诊室接受救治的绝大多数患者，是活着离开医院的。出院后的1周内，每250名患者中仅有一人死亡；一个月内，1%的患者死亡；一年内，大约有5%的患者死亡。一种病症是否有致命的危险，并不总是十分明显的（患者本人尤其不知情）。假定你是一名急诊医生，在候诊室有8位病人需要治疗，每个人有下面列出的8种症状中的一种，相对而言，其中4种症状比另外4种症状的致死率要高。你能分辨出哪种症状的致死率更高吗？
症状
四肢麻木 精神病发作
胸痛 气短
发烧 感染
眩晕 血栓
以下是依据患者在12个月内死亡的概率给出的答案[注释]：
高危病症 低危病症
血栓 胸痛
发烧 眩晕
感染 四肢麻木
气短 精神病发作
气短是目前最常见的高危病症。（这种症状通常都以“SOB”[注释]表示，因此，如果某天你在你的就医记录上看到这个缩略语，不要以为那个医生讨厌你。）对于很多患者而言，气短似乎并没有诸如胸痛的症状来得令人恐惧。我们看看下列数据：
气短 胸痛
患者的平均年龄 54.5 51.4
占急诊病人病症比例 7.4% 12.1%
住院率 51.3% 41.9%
1个月内的死亡率 2.9% 1.2%
1年内的死亡率 12.9% 5.3%
可以看出，一年之内胸痛患者的死亡率绝不比一般急诊患者的死亡率更高，而气短患者死亡率是胸痛患者死亡率的两倍多。与此类似的是，因血栓、发烧或感染而到急诊室看病的患者，大约有10%的人会在一年内死亡；但如果患者的症状是眩晕、四肢麻木或精神病发作，其死亡率则只有前者的1/3。
既然已经了解这么多，现在我们回到先前提到的一个问题上来：既然我们能弄到所有这些数据，我们如何借此评估每位医生的医术呢？
最显而易见的方法就是，看医生为病人治疗效果的原始数据。事实上，这种方法会反映出医生之间的极大差异。可如果这些结果果真可靠的话，那么在你的一生中，当你出现在医院急诊室时，还有什么因素比碰巧为你看病的那个医生的真实治疗效果的原始数据更重要呢？
然而，基于同样的原因，你不应该把有关医生的报告卡太当一回事，片面地依据报告卡比较医生极易让你进入误区。在同一急诊室工作的两个医生，治疗的可能是两种不同类型的患者。例如，不同时间段接收的患者通常不一样，中午看病的患者，其年龄往往比在深夜来医院的大10岁左右。即使在同一个时间段值班的两位医生，也可能因为技能和兴趣的差异而为完全不同类型的患者看病。将患者合理分配给医生的工作，是由分诊护士负责的。因此，某个医生在值班时被分配的患者，可能全是精神病患者，也可能全是老年病患者。气短的老年患者，比有同样症状的30岁患者的死亡概率大得多，因此，这时我们得谨慎行事，不能妄加评判，或许这个医生医术高明，只是他治疗的病人是老年人罢了。
你真正想做的是一个随机的控制实验：当病人来急诊室时，将他随机地分配给某个医生，而不管这个医生是否还有其他病号要看，是否忙得焦头烂额，也不考虑该医生是否具备治疗某种疾病的医术。
然而，实验中涉及的主体可是一群真实存在的大活人，而他们的工作正是要将另一群真实存在的大活人从死亡边缘救回来。因此，这类实验是不会发生的，而且理由显然充分。
既然我们没法开展严格意义上的随机实验，而仅仅盯住原始数据中病人的治疗效果又会让人误入歧途，那么评估医生医术的最佳手段是什么呢？
因为急诊室的性质，还有一种实际的随机因素存在，这可以帮助我们找到答案。这其中的关键在于，当患者到达急诊室时，当时哪位医生在值班，他们是毫不知情的。因此，10月某个周四下午两三点到医院看病的病人，通常会与下周同一时间段，或下下周同一时间段的病人存在相似之处。但是，在这连续三周的周四的同一时间段内，值班医生十之八九是不同的。因此，如果在第一个周四看病的病人，其治疗效果没有第二周或第三周就诊病人的治疗效果好，那么原因可能就在于，第一个周四的值班医生没有后面两周值班医生的医术高明。（本例所研究的急诊室，每个班次通常有两三位医生值班。）
当然也可能有其他原因，例如运气差、天气不好或大肠杆菌爆发。然而，当你要评估某个医生医术，在查看其数百次值班期间治疗病人的记录后发现，在这些班次接受治疗的患者，其治疗效果明显较差，那么这就比较清楚地反映了一个问题：医生是主要原因。
关于研究方法，最后补充一点：诚然，我们是通过哪些医生在同一个班次上班这一信息来进行分析，我们并未考虑哪个医生治疗了哪个特定患者，为什么呢？因为分诊护士的工作职责在于，把患者合理分配给医生，这种分配不是随机简单处理的。在我们的分析中毫不考虑医生和患者匹配的具体情形，似乎有违常理，甚至有浪费资源的嫌疑。然而，在医患双方选择都是非随机的情况下，要找到问题的真正答案，唯一方法就是舍弃貌似十分重要的信息。
那么，将这种方法应用于克雷格·费德所收集的海量数据集中，我们又能得到有关医生医术的什么结论呢？
或者，我们可以这样说：如果你到急诊室时病情十分危急，那么你存活下来的概率到底在多大程度上取决于值班医生呢？
简短回答就是……关系并不大。原始数据反映出的大多数看似是医生医术的因素，事实上是医生的运气使然，也就是说，这是因为有些医生治疗的病人其病情并没有那么危急罢了。
这不是说，急诊室中最优秀的和最差劲的医生之间毫无差别。一年中，急诊室最出色的医生治疗的病人12个月内的死亡率，大约比同期平均死亡率低10%。这个比例似乎不是很高，但在一个业务繁忙的急诊室，每年治疗的病人多达数千，因此相对于最差劲的医生来说，最优秀的医生每年或许可以多救六七条人命。
有趣的是，在很大程度上治疗效果与治疗费用没多大关系。这意味着最出色的医生在检测费、住院费等方面不会比那些逊色的医生收费更高。现在，大家普遍认为，在医疗保健方面的支出越多，治疗效果就会越理想。而上述事实却与当下人们普遍接受的观念相左，这值得深思。目前在美国，医疗保健支出占国内生产总值的16%以上，与1960年相比上升了5%，预计到2015年将占20%。
那么，最出色的医生有什么特点呢？
从很大程度上说，我们的发现并不是令人非常吃惊。出色的医生从一流医学院毕业的比例之高令人咋舌，或者曾在知名的医院实习。丰富的从业经验也非常重要：工作经验比别人多出10年，也能产生与在顶级医院实习所带来的同样优势。
还有一点，出色的急诊医生往往是女性。当如此多的聪明女性拒绝接受教职工作转而就读医学院时，这可能对美国中小学的适龄孩子极为不利，但是通过分析，我们备感欣慰地发现，在挽救生命方面女医生比男医生略胜一筹。
与一名医生出色与否无关紧要的一个因素似乎是同事的评价——不论评价是高是低。我们要求费德和华盛顿中心医院的其他主任医师列出急诊室最出色的医生。事实证明，他们所选择的出色医生，在降低患者死亡率方面跟一般医生的表现差不多，只不过他们善于减少每位患者的治疗费用。
因此，对于病人来说，在急诊室被分配的那位医生的确非常重要，而纵观全局，其他因素就没有那么要紧了，例如你的病情、性别（在急诊室就诊后1年之内，女性的死亡率比男性低很多）和收入水平（贫穷患者比富裕患者的死亡率要高很多）。
这里有个天大的好消息：急匆匆被送到急诊室，自己认为即将死去的大多数患者，实际上基本都存活了下来，至少不会很快死亡。
事实上，如果他们就待在家，不去医院，情况会更好。现在看看洛杉矶、以色列及哥伦比亚发生的一系列波及范围很广的医生罢工事件，其中的数据可以印证上述观点。结果表明，在这些地方的医生罢工期间，患者死亡率显著下降，幅度为18%~50%不等！
从一定程度上说，我们或许可以这么解释这个结果：罢工期间，患者推迟了非急需外科手术。克雷格·费德读到这类医学文献时，他首先想到的就是这个原因。有一次，当华盛顿特区的很多医生同时去外地参加医学会议时，他有机会观察到了这一现象——患者死亡率全面下降。
“当医生与患者之间的沟通过多时，各种因素都在无形中被放大了。”他说，“病情不足以致命的很多患者开始服用更多药物，采用更多治疗方案，而其中很多药物或方案并没有多大作用，甚至有负面作用。与此同时，真正患有致命疾病的病人却鲜有得到合理治疗的，最终以这种或那种方式死亡。”
想长寿吗？拿个诺贝尔奖吧！
因此，情形可能是这样的：如果你的病情很严重，去医院看病会略微提高你存活下来的概率；但如果病情并不严重，那么去看病就会提高你死亡的概率。生活中很多情形之反常、之不可理喻，由此可见一斑。
与此同时，也有一些方式是可以延长你的寿命的，但这与去医院看病毫无关系。比如，你可以拿个诺贝尔奖回来。一项历时50年的调查研究发现，诺贝尔化学奖和物理学奖获得者比那些与奖项失之交臂的提名者活得更长。（好莱坞的名言“能被提名也是莫大荣耀”至此已不再适用。）他们长寿并不是因为领取了不菲的诺贝尔奖奖金。“地位似乎发挥了一种使人健康的神奇魔力。”这项研究的牵头人安德鲁·奥斯瓦尔德（Andrew Oswald）说，“从斯德哥尔摩的领奖台走过去，大约能让科学家的寿命延长两年。”
被选入棒球名人堂也行。类似的一项研究表明，被选入名人堂的运动员比那些以微弱劣势败北的人活得更长。
但是，既没能在科学领域取得卓越的成绩，也没能成为一流的运动员，我们普通人的情形又如何呢？好吧，你可以去买一份养老保险——确保你退休后每年可以领取固定数额的收入，直至你去世。调查结果表明，购买养老保险的群体，比没买的人活得长久，而这并不是因为购买养老保险的人本身就更健康。有证据表明，养老保险提供的涓涓细流般的稳定收入，使这些老人多了那么一点点动机——要努力活得更久一点。
宗教似乎也能发挥作用。对2800多位老年基督徒和犹太教徒展开的一项研究发现，他们更有可能在各自的重大节日后30天内死亡，而不是在之前的30天内。（有个事实还证实了一个偶然联系：犹太教徒并不介意在基督教节日来临之前的30天内死亡；在很大程度上说，基督教徒也不反感在犹太教节日来临之前的30天内死亡。）与此类似的是，长期以来既是朋友又是对手的托马斯·杰斐逊和约翰·亚当斯，都曾顽强地应对死亡的威胁，见证了具有里程碑意义的大事后，才安然离去。在1826年7月4日，即《独立宣言》的50周年纪念日，他们相继离开人世，仅隔15个小时。
将死亡时间仅推迟一天，有时可挽回数百万美元。来看看遗产税——人死后对其应税财产征收的税。近年来，美国的遗产税税率为45%，200万美元以内免征。然而，2009年，起征点飙升至350万美元——这意味着，如果拥有万贯家财的父亲或母亲在2009年的第一天离世，而不是在2008年的最后一天，那么作为财产继承人的孩子也许能抚平失去亲人的痛苦。为了获得更多遗产，不难想象财产继承人会不惜重金给他们的父亲（母亲）提供最好的治疗，至少要让他（她）度过2008年的最后一天。事实上，两位澳大利亚学者发现，当澳大利亚于1979年废除遗产税时，比例高得惊人的老年人在废除遗产税后的一周内死亡，而不是此前的一周内。
有那么一阵子，美国遗产税看起来会于2010年暂时废止一年。（这是华盛顿两党冲突的产物，截至本书写作之时，两党在这个议题上的争吵似乎已告一段落。）如果遗产税果真暂停征收的话，那么拥有1亿美元财产、死于2010年的父亲或母亲，就能将这1亿美元悉数传给其继承人。但是，由于2011年又要重新征收遗产税，如果他们的父亲或母亲活到2011年离世，那么这些继承人要为此缴纳4000多万美元的遗产税。或许，当争论不休的政客意识到，在2010年的最后几周中，他们可能要为多起协助自杀事件而负责时，他们最终会平息因遗产税而引发的争吵。
大多数人都愿意不计代价地延长生命，全球每年在癌症药物上的支出超过400亿美元。在美国，癌症药物销售额仅次于心脏病药物，位居第二，而且其增长速度是其他药物的两倍，其中主要是化疗支出。化疗在治疗某些癌症上已证明有良好效果，包括白血病、淋巴瘤、何杰金氏病及睾丸癌，如果这些癌症在早期被诊断出，化疗效果更好。
但在其他很多病例中，化疗效果极差。美国和澳大利亚针对癌症治疗展开的一项全面分析表明，所有癌症患者在患病5年之内的存活率大约为63%，而化疗仅仅提高了2%的存活率。化疗后明显没有任何效果的癌症可以列出很多，包括多发性骨髓瘤、软组织肉瘤、皮肤黑素瘤、胰腺癌、子宫癌、前列腺癌、膀胱癌和肾癌。
现在看看肺癌的情形。这是目前最普遍的致命癌症，美国每年死于肺癌的人数超过15万。常见的非小细胞肺癌的化疗费用超过4万美元，但是平均算下来，仅能给患者延长两个月的生命。托马斯·史密斯（Thomas Smith）是弗吉尼亚州立联邦大学一位备受尊敬的肿瘤研究专家和临床医师，他分析过治疗转移性乳癌的一种新化疗方法后发现，采用这种方法让患者每多活一年，其花费成本为36万美元，当然前提是化疗真的如期发挥疗效。不幸的是，化疗的作用有限：通常情况下，新化疗方法延长患者生命的时间不到两个月。
诸如此类的医疗成本使整个卫生保健系统压力重重，不堪重负。史密斯指出，癌症患者占据联邦医保病例的20%，却花掉了联邦医保40%的药物支出预算。
有些肿瘤学家认为，化疗带来的益处并不一定能在患者死亡率上反映出来。没错，在10个接受化疗的患者中，有9个都没有产生预期效果，但说不定在第10个患者身上就能发生奇迹。然而，鉴于其费用高昂、通常缺乏成效并且有相伴而来的副作用——大约有30%的肺癌患者在接受一个化疗疗程后会停止继续治疗，不愿忍受钻心的痛苦——为什么化疗仍被如此广泛地用非治疗手段呢？
可以肯定，牟利的动机是一个原因，毕竟医生也是人，也会受到利益的诱惑。肿瘤专家是收入最高的一类医生，薪水涨幅比其他任何医生都快，而他们过半的收入都来源于实施化疗和销售化疗药物。化疗手段也能帮助肿瘤医生虚报患者的存活率。将肺癌晚期患者的生命再延长两个月，看起来似乎没有多大的价值，但是在医生的眼里，没做化疗之前，患者或许也就仅能存活4个月。从数据上看，这可是相当了不起的治疗功效：医生将患者的剩余生命延长了50%。
托马斯·史密斯没有怀疑上述两个原因中的任何一个，不仅如此，他还指出了另外两个。
他说，对于肿瘤医生来说，夸大或者说盲目相信化疗效果是有原因的，化疗是很有诱惑力的治疗手段。“如果你的口号是‘我们将赢得癌症之战’，那么媒体就会大力响应，予以大量报道，于是你会获得慷慨的捐款及国会的拨款。”他说，“如果你的口号是‘癌症仍在折磨我们，但已没有以前糟糕’，这就成为一种不受欢迎的宣传方式了。现实情况是，就大多数实体肿瘤——脑瘤、乳瘤、前列腺瘤及肺瘤——患者而言，他们的处境没有那么糟糕，但我们也没有取得长足的进展。”
还有个事实也得说明一下。再说一次，肿瘤医生也是人。肿瘤医生得将实情告诉患者——他们即将死去，而且令人遗憾的是，医生对此也无能为力。“许多医生觉得，要将坏消息原原本本地告诉患者，告诉他们药物有时毫无作用，这是项非常艰难的任务。”史密斯说。
这项任务对医生而言尚且如此艰难，对于政府官员和保险公司高管而言岂不更是如此？毕竟他们要为化疗的广泛应用提供资金支持。尽管化疗有诸多的缺点，但它似乎发挥了某种作用：给癌症患者带来了生存的希望，即史密斯所谓的“活下去的强烈渴望”。然而，我们可以想象一下未来的某一天，或许是50年后，回顾过去，评述我们在21世纪初叶所具备的“尖端”癌症治疗手段：我们给患者提供的到底是什么治疗方案？
半个世纪以来，癌症死亡率大体没变，即每10万人中大约有200人死亡。这还是在30多年前尼克松总统提出“向癌症开战”后的比例，此后癌症治疗资金大幅增长，公众防癌意识逐渐增强。
不论你是否相信，这个稳定的死亡率事实上隐藏了某些好消息。在同期，心血管疾病死亡率大幅下降，从每10万人中大约有600人死亡，下降到300人以下。这意味着什么呢？
对于前几代人而言，本可能死于心脏病的很多人活得更久，结果死于癌症。更确切地说，在新近诊断出的肺癌患者中，大约90%都在55岁以上（包括55岁），其中值年龄为71岁。
稳定的癌症死亡率还让另一个积极的趋势显得模糊不清。对于20岁以下（包括20岁）的年轻人而言，死亡率已下降了超过50%的幅度，20——40岁的人的癌症死亡率则下降了20%。这些成果是真实存在的，也是令人振奋的——而这两组人群的癌症发病率却一直在上升，鉴于此，上述成果就更显不易了。（癌症发病率上升的原因目前还不清楚，但饮食、生活方式及环境因素可能无法推脱责任。）
40岁以下死于癌症的人越来越少，而战争则让更多的年轻人丧命，不是吗？
2002——2008年，美国一直在阿富汗和伊拉克征战，现役军人年均死亡人数为1643人。而20世纪80年代初期的同样时间段内，美国并没有发动大规模战争，现役军人年均死亡人数却超过2100人。怎么会这样呢？
首先，那时军队规模比现在大得多：1988年现役军人为210万，2008年为140万。其次，2008年现役军人的死亡率，甚至比一些和平年份的军人死亡率更低，更高的医疗水平可能是军人死亡率下降的一个原因。但有个事实让人备感意外：20世纪80年代初期美国士兵的意外身亡率，比阿富汗和伊拉克战争中的军人死亡率还高。这似乎说明，训练与真正打仗的危险一样大。
此外，为了看得更透彻，我们不妨考虑以下这个事实：自1982年以来，美国大约有42000名军人在服役期死亡，大致相当于一年中美国死于交通事故的总人数。
恐怖分子的银行账户有什么特点？
如果有人一天吸两包烟，抽了30年，最后死于肺气肿，那么至少你可以这样说，他是咎由自取，不过终其一生一定很享受吸烟的乐趣吧。
对于恐怖袭击受害者，这种安慰就不适用了。你遭遇的不仅仅是意外横死，而且毫无缘由。你是附带的牺牲品；把你杀死的人，既不认识你，也毫不在乎你的生活、你取得的成就和你爱的人。说到底，把你杀死，只是恐怖分子的一种手段而已。
事实上，恐怖分子可选择的袭击手段和对象太多，所以恐怖主义活动可谓防不胜防，这更让人灰心丧气。在列车上安置炸弹，开飞机撞击摩天大楼，用邮件寄送炭疽病毒。美国发生“9·11”恐怖袭击、英国发生“7·7”爆炸案后，两国都把大量的资源部署到反恐领域，用于保护价值最高的目标，可是反恐行动有时是徒劳、见不到成效的。所以，你真正应该做的是不用将恐怖分子可能袭击的目标通通保护起来，而是在恐怖袭击发生前弄清恐怖分子的身份，将他们提前投进监牢。
这里有个好消息：恐怖分子并不多。如果考虑一下实施恐怖袭击相对容易以及此类袭击相对罕见的事实，你自然会得出这种结论。自“9·11”恐怖袭击以来，美国本土几乎就没发生过任何恐怖袭击事件；在英国活动的恐怖分子很有可能相对来说更多，但仍然极为罕见。
也有个坏消息：正因为恐怖分子极为罕见，所以想在恐怖袭击发生前将他们找出来也很困难。传统反恐行动主要有三种方式：搜集情报（难度高，危险大）、监听电子通信（几乎无迹可寻）以及追踪跨国资金走向（鉴于每年经由全球银行快速流转的资金数以万亿美元计，这显然无异于大海捞针）。“9·11”恐怖袭击背后的那19个人，筹集的用于该次袭击的全部资金为303671.62美元，平摊在每个人头上，还不足16000美元。
或许，还有第四种策略可用来找到恐怖分子？
伊恩·霍斯利（Ian Horsley）[注释]认为第四种策略是可能的。他不在执法部门工作，不是政府官员，也不是来自军方，而且他的背景或行为举止也没有表明他有哪怕那么一点儿英雄豪杰的气质。他在英格兰中部地区长大，父亲是位电器工程师。如今，霍斯利已步入中年，在一个远离伦敦喧嚣的世外桃源过着开心的生活。他性情和蔼，不苟言笑，算不上外向；用他自己的话来讲，他是“非常普通，别人见后就忘的那种人”。
在成长过程中，他曾想过，或许自己可以做一名会计。当女朋友的父亲帮他找了一份银行出纳员的工作时，他就离开了学校。在为银行效力期间，有机会出现时他也会把握住，坐上新岗位，但没有一个是他特别感兴趣的，或者说没一个岗位的收入是丰厚的。他最终发现计算机编程工作很有意思，因为这份工作可以让他“深入了解那家银行运行所依赖的基础数据库”。
事实表明，霍斯利工作勤奋，热衷于研究人类行为，能辨是非，正义感强。最终，银行安排他追查银行员工的欺诈行为，因为成绩斐然，后来又负责研究消费者诈骗行为（对这家银行构成更大的威胁）。英国每年因此类诈骗而损失的资金大约为15亿美元。近年来，两种情形使诈骗活动更为泛滥：网上银行业务增多以及银行间为了迅速抢占客户而激烈竞争。
有那么一段时间，资金成本如此低，信贷如此宽松，以至于不论就业、国籍、信誉程度如何，只要走进一家英国银行的人的心脏还在跳动，都可以轻易开立一张银行借记卡。（事实上，甚至死活都不足以成为问题：诈骗犯也很乐意使用死人和虚构人的身份。）霍斯利了解不同客户群体的情况。西非移民是支票伪造高手，而东欧人则是最出色的个人身份信息窃贼。这类诈骗犯十分执着，创意非凡：他们会追踪至一家银行的呼叫中心，在外面徘徊直到员工出来，进而展开贿赂，套取客户信息。
霍斯利组建了一个数据分析和特征筛选团队，编写能够搜索银行数据库以识别诈骗行为的计算机程序。这些程序员干得不错。然而，诈骗犯也不差，而且反应迅速，一旦以前的诈骗方法被识破，便立即搞出新花样。如此三番五次地较量之后，霍斯利的思维更敏锐，对诈骗犯的思维方式把握得更深刻。即使在梦中，他仍然想着银行数以亿计的数据，苦苦寻找那些可能间接反映违法行为的群体特征。他的算法也越来越缜密。
大约就在这个时候，我们有幸见到了伊恩·霍斯利，于是我们与他一起开始思考这个问题：如果他的算法能够筛选浩瀚繁复的银行数据，找出诈骗犯，那么同样使用这一算法，能否巧妙地识别出其他坏人，例如潜在的恐怖分子呢？
“9·11”恐怖袭击后的数据分析表明，这种预感具有一定的合理性。那19名恐怖分子的银行业务反映出了他们的某些行为方式，总体而论，与银行一般客户的行为特征有着显著差别：
他们的美元账户上存有现金或现金等价物，平均数额大致为4000美元，通常是在一家大型知名银行的分行开立账户。
他们通常以邮政信箱作为联系地址，地址变化频繁。
其中有些人经常给其他国家电汇，也经常收到来自其他国家的电汇，但电汇数额通常较小，不足以引起银行的注意而予以上报。
他们往往一次性存入大量现金，随后经常取出小额现金。
他们的银行业务没有反映出正常的生活费用。例如，租金、公用事业费用、汽车还款、保险费等等。
每月存钱或取款的时间没有明显的规律可言。
不用储蓄账户或保险箱业务。
支取现金比使用支票的比例明显高出很多。
毫无疑问，事发后总结恐怖分子的银行业务特点，要比事发前弄清楚恐怖分子的银行业务特点容易。而且，这19个人——生活在美国、接受如何劫持航班训练的外国人——的行为特征，不一定就与其他恐怖分子（例如土生土长的伦敦自杀式人体炸弹）的行为特征一致。
此外，我们过去用数据识别违规欺诈行为（例如我们在《魔鬼经济学》中谈到的小学教师舞弊、相扑运动员的欺骗行为）所选取的目标群体中，舞弊、欺诈的比例相对较高。但在本例中，涉及的目标群体规模庞大（仅霍斯利工作的这一家银行就有数百万的客户），而潜在恐怖分子的数量却少之又少。
我们假定，或许你能够开发出一种算法，准确率高达99%，同时假定英国有500个恐怖分子，那么这种算法可以准确地识别出495名恐怖分子（即99%）。然而，在英国，大约有5000万成年人与恐怖主义扯不上任何关系，而且那种算法也会错误识别1%的群体，也就是50万人。最后，这个准确率为99%的了不起的算法，会弄出太多“假阳性”结果——当50万名无辜的英国人因涉嫌从事恐怖活动被安全部门强行带走时，他们完全有理由义愤填膺。
当然，安全部门也没法应对如此庞大的工作量。
卫生保健领域同样存在这个问题。对近期进行的一次癌症筛查结果的分析表明，68000位参加者在进行14次检测后，有50%的人至少会得到一次假阳性检测结果。卫生保健的大力倡导者可能会强烈要求医院全面筛查各类疾病，但现实情况是，如果真的实施，医院就会充斥大量的假阳性患者，而真正的病人将被挤出医院。棒球运动员迈克·洛厄尔（Mike Lowell）——“世界职业棒球大赛最有价值球员”上榜球员，在谈及检测联赛中每位球员的激素水平的计划时，指出了一个相关的问题。“如果检测结果的准确率高达99%，这就意味着会产生7个假阳性球员。”洛厄尔说，“如果这些假阳性球员中的一个就是卡尔·瑞普肯（Cal Ripken），怎么办？这会给他的职业生涯涂上污点吗？”
与此类似的是，如果你想要缉拿恐怖分子，那么99%的准确率离令人满意的标准还相差甚远。
如何判断谁是恐怖分子？
2005年7月7日，四个穆斯林自杀式人体炸弹袭击伦敦，一个在拥挤不堪的公交车上爆炸，三个在伦敦地铁里引爆，总共夺去52条人命。“就我个人而言，此番袭击让我悲痛至极。”霍斯利回忆说，“当时，我们才刚开始实施识别恐怖分子的项目，事发后，我就在想，如果早几年就启动这个项目，我们能阻止这次袭击吗？”
“7·7”爆炸案中的自杀式人体炸弹留下了一些银行数据，但不是很多。然而，在接下来的几个月中，大批形迹可疑的人被英国警方逮捕——这为我们开展恐怖分子识别项目帮了一个大忙。无可否认，没有一个人是被证实的恐怖分子，其中大多数人根本就不会以任何罪名被定罪。但是，既然他们与恐怖分子的特征如此吻合，并因此遭到抓捕，那么或许我们可以利用他们的银行业务习惯创建一个实用的算法。碰巧的是，其中有100多名恐怖主义嫌疑人就是霍斯利工作的银行的客户。
这个程序要分两步走。首先，汇总这100多名嫌疑人的所有可用资料，然后根据他们不同于其他普通人的行为特征，创建一个算法。一旦算法得到最佳调整，就可以用来从这家银行的数据库挖掘信息，识别出隐藏的罪犯。
鉴于英国正在打击伊斯兰宗教激进分子，不再针对爱尔兰游击队，所以被捕的嫌疑人中一定有人用穆斯林姓名的。后来证明，穆斯林姓名是这种算法中最明显的人口统计特征。如果一个人既没有穆斯林姓，也没有穆斯林名，那么这个人是恐怖主义嫌疑人的概率仅有五十万分之一。如果仅有穆斯林姓或穆斯林名，那么其概率为三万分之一。然而，如果既有穆斯林姓又有穆斯林名，那么其概率大幅上升为两千分之一。
潜在的恐怖分子绝大多数都是男性，而且年龄多在26——35岁。此外，他们极有可能：
·拥有移动电话
·是学生
·租房，没买房
仅凭这些特征，几乎不能作为逮捕他们的理由。（这些特征描述几乎与我们的许多研究助理的行为特征都吻合，但我们十分肯定他们中没一个是恐怖分子。）但当我们把这些特征与穆斯林姓名放在一起时，那么即使这些特征再普通，也会提高上述算法的威力。
一旦考虑了上述因素，其他几个特征就无关紧要，不能用以识别恐怖分子。这几个特征包括：
·就业状况
·婚姻状况
·住所距清真寺很近
住所毗邻清真寺、没有工作、单身的26岁男性是恐怖分子的概率，绝不会比住所距离清真寺5英里、有工作、已婚的26岁男性是恐怖分子的概率更高。这与一般看法竟然是截然相反的。
还有一些反面特征格外突出。数据表明，潜在的恐怖分子尤其不太可能：
·开立储蓄账户
·在星期五下午从自动取款机上取钱
·投保人身险
穆斯林在每周五的下午要参加集体祷告仪式，因此周五不从自动取款机上取钱似乎是自然的。人身险这一特征则更有趣一些。假定你26岁，已婚，有两个孩子，那么从很大程度上说，投保人身险合情合理——万一你“英年早逝”，那么你的家人还能靠保险补偿金维持生计。然而，如果投保人自杀致死，那么保险公司是不会为此支付补偿金的。因此，一个想到某天可能会把自己炸上天的26岁的家庭户主，很可能不会把钱浪费在人身险上。
所有这些因素都间接表明，如果一个正在成长的恐怖分子希望掩盖自己的可疑形迹，那么他应该去开户银行，把自己账户的姓名改掉，要一点都不像穆斯林姓名的那种（伊恩，或许吧）。而且，买几份人身险也不是坏事。霍斯利工作的那家银行就提供几种人身险，每月缴不了几个钱。
计算一下谁是恐怖分子
所有这些特征综合在一起，就很能说明问题——可借此创建一个理想的算法，对这家银行的整个客户数据库层层筛查，最终锁定数量相对较少的潜在恐怖分子群体。
这是一张很严密的网，但还可以拉得更紧。最终使这个算法表现出色的是最后一个特征，它赋予这个算法无与伦比的威力。基于国家安全的考虑，该银行要求我们不要公开该特征，我们就称之为X变量吧。
是什么使X变量如此特别呢？首先，它是一个行为特征，不是人口统计特征。各地反恐部门梦寐以求的是，能在某天变为一只苍蝇，趴在恐怖分子房间的墙上。如今，对算法略作调整（但意义重大）之后，X变量就让反恐部门的梦想成真了。与这种算法中其他许多特征不同的是，X变量测算的是客户群某种特定的银行业务活动的频率。普通人也会存在这种行为（并不罕见），只是频率较低；但是，在具备恐怖分子其他特征的群体中，出现这种行为的频率要高得多。
正是这个特征赋予了上述算法巨大的预测威力。用这个算法分析覆盖数百万银行客户资料的数据库，霍斯利能生成一个包括嫌疑极大的30个用户的名单。根据他较为保守的估计，在这30个嫌疑人名单中，至少有5人肯定参与了恐怖主义活动。从30个人中找出5个，还并不完美——因为这种算法漏掉了很多恐怖分子，而且错误地识别了不少无辜者——但是，这绝对要比从500495个人中确定495个人的情况好多了。
截至本书写作之时，这份30人名单已被霍斯利传给上司，随后又被其上司递交给相关部门。霍斯利的工作已经完成，现在该他们出场了。考虑到这个问题的性质，霍斯利可能永远无从肯定地得知，他是否做得够好。而且读者朋友也就更不太可能看到他成功与否的直接证据，因为这是不可见的，是只能在并没有发生的恐怖主义袭击中验证的。
然而，或许在不久后的某一天，当你坐在英国的一家酒吧里，不经意地发现离自己近在咫尺的地方，坐着一个陌生人，平和朴实，沉默寡言。你和他喝了一杯，又喝了一杯，随后又喝了第三杯。这时，他开始说上几句了，几乎是局促不安地提到，最近他被授予了爵位，现在叫伊恩·霍斯利爵士。他不能随意谈及与他受封爵位有关的事迹，只能告诉你，这与防止公民社会免遭坏人破坏有关。听到他为社会做出巨大贡献，你为了深表感谢，又请他喝了一杯，随后又是几杯。最终，酒吧打烊关门，你们两人东倒西歪地晃出大门。之后，在他正要朝光线暗淡的小巷中走去的时候，你突然想到了一个微不足道的方式，可略微报答他所做的贡献。于是，你把他又拉了回来，招呼了一辆出租车，把他塞进车里。因为，请记住，朋友不会让朋友醉酒后步行。