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随着大家对健康的重视，大家越来越重视体检。而社会上也到处宣传一个理念：通过普遍性的体检来早期发现疾病，从而做到疾病的早发现早治疗，最终保证我们的健康。于是乎，体检中心多起来、体检项目也越来越繁多。 普遍性体检有必要吗？ 然而，普遍性检查真的有那么大的帮助吗？一份2012年的综合多个试验、荟萃分析研究了逾18万人的报告证实：在体检后跟踪了大约10年，发现他们的死亡率、癌症或心脏病发病率并没有显著降低。据此，美国普通内科学会(The Societyof General Internal Medicine)在2013年郑重提醒医生：“不要对无症状的成年人进行常规的普通体检……没有特别原因而定期安排的普通体检，包括以‘保健’为目的的年检，在减少发病率、死亡率或住院率方面显示并无作用，但不必要的检查却引发了潜在的危害”。 为什么会这样呢？在这里有一个真实的案例可帮助我们了解体检的问题： 列纳德·蒙洛迪诺（Leonard Mlodinow）是一位物理学家，他曾和霍金合著《新时间简史》。他在1989年为了申请保险而抽血检查HIV。很不幸的结果是阳性。医生告诉他，他有999‰的概率得了艾滋病，并且会在10年内死去（当时是1989年，现在艾滋病的死亡率已经明显降低了）。 为什么 医生说有999‰的概率得病？这是因为在当时，每1000个无HIV病毒的人做检查，只有一个人会被误报为有HIV。不过，1‰的概率实在太小了，没有人会对这个小概率抱有多大希望。但是，Leonard知道，以这种算法给出的概率是不对的，因为忽略了艾滋病的人群发病率。 而他很可能是被误诊了！ 普遍性体检往往是过度的 我们必须知道一个事实：检查前的可能性大小会影响检查后的可靠性！也就是说，假设你得A病的可能性很小。现在有一个很可靠的检查可以诊断出A病。于是给你做该检查，发现你的结果提示：确定A病。那么你也可以放心的说，这个检查可能是错误的！ 这很显然反直觉！那么我们来计算下，看看检查前的可能性大小到底有多大影响。
我们知道10万人里有50个是肺癌，那么没有肺癌的人数是99950人。我们对这10万个人做CT检查。已知假肺癌人数是X，假肺癌的概率是1。那么结果是: 1%=X/99950，求X=999.5。请注意，真正的肺癌才50个人。而被你误诊为肺癌人数是1000个人！有人说这个误诊肺癌概率太高，那我们把误诊率降低到0.1%！在这个情况下，误诊人数也是0.1%=X/99950，求X≈100个人，须知真正肺癌才50个人呀，那误诊人数是真正肺癌人数的2倍！如果得肺癌概率偏低，那么CT检查后怀疑肺癌，其被误诊的可能性有100/150=66.6%！ 不必要的检查带来太多误诊 回到Leonard身上。Leonard是异性恋，不用毒品。在当时的美国，这样的白人男性得艾滋病的人群发病率是万分之一。也就是每10000个人里有一个是艾滋病患者。现在我们假设给这10000个人都做了HIV的检查，根据检查1‰的假阳性率，会有10个健康人被错查出来得了艾滋病。假设那一个真正的艾滋病患者也同样被查出来阳性，那么这10000个人里有11个结果阳性。因此，11个被查出来阳性的人中只有1/11是真正的患者。 不管检查效果多么的好，只要你得病概率很低，做检查即便有问题，那也不能证明有病。放到普通人体检，如果没有家族史、没有不良生活习惯、没有症状，也没到常见的发病年龄等等，你做检查被告知有问题，你敢相信这个检查结果吗？很显然不能！ 回到前面那个肺癌检查上。普通男性、不吸烟、无家族史、无症状、不到50岁，那么他得病概率是低于10万之50的！因为这个概率是中国全男性的总和概率。但对「常年吸烟且已经50岁」的人来说，估计的概率是10万之3000以上。 1%=X÷97000，X=970。而我们知道真正的肺癌人数是3000。也就是总共3970人被诊断肺癌，其中970个人是假的。其误诊概率才24.4%。如果我们能综合各种检查，把误诊概率降低到0.1%呢？0.1%=X÷97000，X=97。也就是3097人被诊断肺癌，其中97人为假肺癌，其误诊概率只有3.13%！ 最后总结：不管你的检查手段有多高明，我们都应该针对性检查，而不是不分人群的普遍性检查。实际上，国际国内对于癌症的早期筛查指南第一条就是：选择可能性偏大的人群。比如肺癌选择常年吸烟的55岁以上人群（有家族史降低到50岁）、乳腺癌定在40-50岁后开始筛查（有家族史的提前到30岁前）、结直肠癌定在50岁后等等。无筛选的普查更多是害人而不是帮助人！ |
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