К каузальным гипотезам в медицине относятся гипотезы вроде курение
вызывает рак, такой-то препарат снимает боль, или снимает симптомы
заболевания, или лечит его. Что представляют собой подобные
заявления о причинно-следственных связях и как их можно проверить
экспериментально, рассказывает профессор философии науки Джон
Уорралл.Корреляция и причинно-следственная связьПрежде всего, нужно
заметить, что такие гипотезы недетерминистичны. Вспомните второй
закон Ньютона, который гласит, что действующая на любое тело сила
равна массе тела, умноженной на его ускорение. Иначе говоря, хотя
Ньютон сформулировал этот закон по-другому, ускорение равно
действующей на тело силе, деленной на массу. Все это целиком и
полностью детерминировано. Если на любое тело с данной массой
действует определенная сила, то у него обязано быть соответствующее
по второму закону Ньютона ускорение. При определенных исходных
данных будет строго определенный результат.Каузальные гипотезы
вроде курение вызывает рак устроены совсем не так, поскольку мы все
знаем, что некоторые выкуривают две-три пачки сигарет в день и не
умирают от рака легких, хотя высока вероятность, что они проживут
достаточно долго, чтобы у них началась какая-либо болезнь легких.
Но здесь не детерминистическая связь она скорее стохастическая. Мы
часто встречаем такие гипотезы. Если вы поедете по скоростной
магистрали в Англии, вы увидите щиты с надписью Усталость убивает,
что значит: Усталость может послужить причиной аварий, которые
могут стать смертельными. Опять же, никто не говорит, что каждый
уставший водитель попадет в аварию: здесь речь идет о повышенной
вероятности события. Это стохастическая каузальная гипотеза: если
вы курите, у вас выше риск получить рак легких, чем если бы вы не
курили.Это вероятностные, стохастические каузальные гипотезы, но по
крайней мере по двум причинам с посылками таких вероятностных
гипотез следует быть осторожным. Во-первых, взаимоотношения между
повышением и понижением вероятности симметричны, то есть если риск
получить рак легких у курильщика выше, чем у некурящего, то по
вероятностному исчислению вероятность того, что случайный человек с
раком легких курил, больше, чем что он не курил. Это симметрические
взаимоотношения, что доказывается через вероятностное исчисление,
но это легко понять интуитивно. Если мы возьмем случайного
курильщика, то, когда вы говорите, что курение вызывает рак легких,
это значит, что у этого человека вероятность возникновения рака
выше, чем у случайного человека, который не курит. Но если
развернуть эту идею в обратном направлении и взять человека, у
которого уже развился рак легких, намного выше вероятность, что он
курит. Так что нам кажется, что это работает в обе стороны, но на
самом деле каузальные гипотезы работают только в одну сторону:
курение вызывает рак легких, а не рак легких вызывает курение.
Такая гипотеза указывает, что кто-то с высокой вероятностью курил,
но здесь нет причинно-следственной связи.Во-вторых, нужно вспомнить
известный пример, который вы услышите на первой же или второй
лекции по статистике, хотя о нем часто забывают: кукареканье петуха
высоко коррелирует с восходом солнца, то есть вскоре после того,
как прокукарекает петух, восходит солнце. Однако, конечно же, не
кукареканье вызывает восход, это не его причина. Эти два события
коррелируют, но между ними нет причинно-следственной связи.Еще один
пример: если вы попали в больницу, то вероятность того, что вы
завтра умрете, намного выше, чем если бы вы не попали в больницу.
Конечно, существуют супербактерии, так что здесь может быть
причинно-следственная связь, но в целом не само попадание в
больницу повышает шансы на то, что вы умрете. Эти два события
связаны так называемыми общими следствиями одной причины: вас
положили в больницу, поскольку вы были тяжело больны, и вы умерли
именно из-за того, что вы были тяжело больны.Здесь важно понять
одну вещь: чтобы установить причинно-следственную связь,
недостаточно выявить увеличение вероятности, то есть, чтобы
установить, что курение вызывает рак легких, недостаточно
установить, что вероятность развития рака легких, если вы курите,
выше вероятности развития легких, если вы не курите. Нет, с
каузацией все не так просто, и это подводит нас к идее о
контролируемых экспериментах, которые сейчас являются нормой в
медицине.Как установить причинно-следственную связь?Возьмем еще
один классический пример: если вы предполагаете, что регулярный
прием витамина C облегчает простуду, и для проверки этой теории вы
даете витамин C больным простудой и видите, что после этого они
выздоровели, это плохой эксперимент. Вы знаете, что естественный
ход простуды такой, что обычно она проходит в течение недели.
Поэтому, чтобы установить каузацию, вам нужно взять другую группу
больных простудой и не давать им витамин C, а после этого
посмотреть, различается ли скорость выздоровления в этих двух
группах. Такая форма экспериментов стандарт в медицине. Когда вы
тестируете новый метод лечения, вы не просто пробуете его на ряде
людей с каким-то заболеванием и смотрите, что получится, а вы также
изучаете группу, которая не получила такого лечения.Но просто
ввести контрольную группу недостаточно: вам нужно сравнить
особенности контрольной и экспериментальной группы, на которой
проверяете новый метод лечения. Предположим, что вы проверяете нашу
теорию насчет витамина C и простуды и у вас есть контрольная
группа, которой вы не даете витамин C. Предположим, что в группе,
принимавшей витамин C, люди выздоравливают быстрее, чем в
контрольной. Тем не менее для установления причинно-следственной
связи этого недостаточно, поскольку между людьми в этих группах
могут быть другие различия: например, в экспериментальной группе
люди могут быть моложе, у них может быть не такая серьезная
простуда, они в целом могут быть в лучшей форме. Так что вам нужно
контролировать все эти факторы, которые также могут повлиять на
выздоровление пациентов, чтобы, если вы получите положительный
результат в экспериментальной группе по сравнению с тщательно
подобранной контрольной группой, вы смогли бы сказать, что у вас
есть надежные свидетельства в пользу того, что именно ваш метод
лечения вызвал зафиксированные улучшения.По сути это делается для
того, чтобы избежать той проблемы, о которой мы говорили, насчет
кукареканья петухов или попадания в больницу: вы пытаетесь
убедиться в том, что у наблюдаемых явлений нет общей причины. Но
этого недостаточно: даже если у вас один возрастной состав групп,
все пациенты в одинаковой физической форме и простуда у них
протекает одинаково, это еще не гарантирует, что улучшение в
экспериментальной группе было вызвано именно приемом витамина C.
Вполне возможно и эта идея лежит в основе рандомизированных
испытаний, что есть какая-то другая переменная: вы не можете
контролировать абсолютно все возможные переменные, которые могут
повлиять на результат. Возникает проблема, которую Дональд
Рамсфельд назвал неизвестные неизвестные: всегда может быть еще
какой-то неучтенный фактор.Чтобы решить эту проблему, ученые
прибегают к рандомизации. У вас есть ряд пациентов, и вы,
подбрасывая монетку или используя генератор случайных чисел,
решаете, кто отправится в экспериментальную группу, а кто в
контрольную. Это помогает гарантировать, что по крайней мере с
точки зрения вероятностей обе группы совпадают по всем параметрам
как тем, о которых вы знаете, что они влияют на скорость
выздоровления от простуды, так и тем, о которых вы не знаете.
Сейчас много обсуждают, насколько это правильный принцип, так что
это тоже интересная область исследований.Эффект плацебоНужно
сказать, что все это обязательно плацебоконтролируемые
исследования. Что это значит? Плацебо по-латыни значит я понравлюсь
это неактивное вещество. Предположим, мы испытываем новый препарат,
наша контрольная группа не получает никакого лечения, и мы просто
смотрим, как они справляются со своей простудой. Может быть так,
что, хотя сам по себе витамин C неэффективен, сам факт того, что
вам прописал лекарство врач, то есть обладающее авторитетом лицо,
может заставить людей ожидать, что им станет лучше. Установлено,
что само ожидание улучшения по крайней мере при ряде заболеваний
действительно это улучшение вызывает.И чтобы проконтролировать этот
фактор, вы пытаетесь сделать так, чтобы пациенты не смогли понять,
в какой они группе. Вы создаете плацебо препарат, который точно не
оказывает никакого эффекта. Например, в нем может быть только
сахар, но он выглядит так же, как и активный препарат, у него такая
же оболочка, и принимать его надо в то же время. Природа каузальных
гипотез такова, что вам нужно точно определить, что именно витамин
C оказал наблюдаемое действие. Вы хотите контролировать все прочие
факторы, помимо витамина C. По сути вы хотите проверить: так, мы
дали пациенту витамин C, и он выздоровел, но точно ли он выздоровел
благодаря витамину С? Иными словами, точно ли он не выздоровел бы
без витамина C? Контролируемое испытание это попытка ответить на
этот вопрос настолько системно, насколько это возможно.
