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随机事件总是在改变我们的生活轨迹。试想一下，航班因暴风雪取消，一对情侣因此在机场相识相恋；几位企业家因在陪审团工作期间恰好坐在一起，进而共同商讨出了一整套商业计划；一位因开会超时错过公交的女士在步行回家途中恰巧路过动物收容所，因此收养了自己的新宠物朋友……
这些都是不可预知的时刻，机会在不经意间闯入我们的生活。回想一下，我们或许都能想起人生中那些使生活走向不同道路、或好或坏的随机事件。这些事件有很多常见的名称：随机性、运气、凑巧、机缘、巧合、意外或侥幸。
随机事件甚至可以决定生死。比如一位退休人士因心脏病发作摔倒在超市里，医护人员对他进行心肺复苏后将他送往医院，但由于道路封闭，救护车延误了。两周后，患者死于心脏病。如果他在前一天道路畅通时昏倒，是否还会因此去世，我们就不得而知了。再举个例子，由于诊所流感疫苗暂缺，一个孩子在年度例行的体检中没有接种流感疫苗，他的父母后来也没有去诊所预约流感疫苗注射。而恰好在那年冬天，这个孩子感染了流感，并传染给了他的祖母，最终两人双双住进医院。如果在他进行年度体检时诊所能够提供流感疫苗，他很可能就会完成注射，那么他和他的祖母也许就不会生病。
仔细想想，随机事件对我们的健康、生活和死亡有着多么惊人的影响。我们常常认为，如果做正确的事情——吃得健康、系好安全带、戒烟、按时按量遵医嘱吃药，我们就能掌控自己的身体健康和生命。
医生也是这么想的。医生通常认为自己为病人做出的决定，如开药、做手术、做检查，都是基于科学研究和统计数据，并经过深思熟虑的，不是简单的随机行为。但现实是，医学治疗也可能是混乱、复杂且不确定的，随机性会在很大程度上影响我们提供和接受的医疗服务。
大多数人倾向于从“好运气”和“坏运气”的角度来思考问题：好运气是到车站时公交车刚好到站，坏运气是开车碾到钉子导致爆胎。但在日常医疗中，人们会被一些他们可能从没考虑过的因素影响——比如扭伤脚踝那天急诊室的值班医生是谁，或者在医生来查房之前和哪位病友一起在候诊室等待。扭伤脚踝这件事不会因为发生在星期二就是“好运气”，发生在星期三就变成“坏运气”——它就像掷骰子一样随机。然而，一个人在哪天扭伤脚踝可能会决定是哪位医生在急诊室为其提供治疗，从而决定他获得阿片类止痛药的可能性，而这种药物有导致长期滥用的风险。一项重要研究表明，由于不同医生开具阿片类药物处方的倾向各不相同，患者碰巧遇到的医生可能会对他们产生持久的影响。同样，一起共用一个候诊室的病友本身也不会带来“好运气”或“坏运气”。但是，如果这个人恰好感染了流感病毒，那么一次随机的相遇就可能导致患者在两周后患上流感，尤其是对小孩和老人来说，流感可是很严重的事情。
在本书中，通过深入分析我们以及其他科学家所做的关于真实世界的研究，我们将探讨随机事件是如何以一种隐秘但可以预见的方式影响我们的健康和医疗系统的。比如，当患者在紧急情况下无法由他们期望见到的专家接诊时，会发生什么，以及为什么在这种情况下由其他在岗医生治疗可能对患者更有利。还有，为什么患者在过重要的生日前后去外科医生处就诊会影响医生对患者是否应进行重大手术的判断（以及这种现象怎么用众所周知的杂货店定价策略来解释）。在一个健康医疗日益被政治化的时代，我们还将讨论医院里主管医生的政治立场是否会影响患者所接受的治疗。
我们要做的不仅仅是单纯地观察这些事件，更重要的是从中获得启示：在当今的医疗领域，到底什么是有益的，什么是无效的。我们虽然无法消除生活中的随机性，但可以从中学习，避免自己成为随机事件的牺牲品。
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经济学家、流行病学专家和社会学家时常会提到一个概念——“自然实验”。自然实验之所以“自然”，是因为其发生过程不受任何操纵者的影响。比如，一个人在某邮区长大，而另一个家就在他家街对面的人，却属于另一个邮区；一个婴儿在干旱季节出生，而另一个婴儿则出生在创纪录的雨季。这种自然实验没有研究人员设计研究，没有病人报名参加，也没有特意施行新的医疗干预措施。这些都是随机的实验条件，是自然发生的科学。
自然实验与我们在使用“实验”一词时可能想到的情况截然不同。在医学领域，随机对照试验是科学的金标准。研究人员将受试者随机分配到治疗组或对照组，对他们进行跟踪研究。这是我们研究因果关系最有力、最受欢迎的工具，是我们了解干预措施是否真正有效的最佳途径。几十年来，我们一直使用这种研究来证明当今使用的降压药、癌症疗法和疫苗的疗效。
但随机对照试验并不完美，它可能在实际操作中存在各种困难，比如费用昂贵、要耗费大量时间，甚至与伦理道德完全相悖。设想一下，你想要研究空气污染对人类健康的影响，但作为科学家你不可能简单地将人类试验对象分配到空气污染程度不同的地区，然后观察结果。或者想象一下，假设你想研究屏幕使用时间对儿童的长期影响，即便能克服这种对照研究的复杂伦理问题，你仍然可能需要等待数十载才能看到结果，到那时，你的研究可能就没有意义了。
因此，一些领域（尤其是经济学）的研究人员在工作中开始依赖自然实验。为什么呢？让我们回到空气污染这个话题。研究者不可能故意让人们暴露在污染的空气中，但如果科学家们能够分离出一个自然发生的过程、一种随机现象，让其中部分特定人群暴露在空气污染程度高于另一部分人的环境中呢？如此一来，我们就可以从这些结果中得出可靠的结论。
在一项研究中，普林斯顿大学经济学家珍妮特·柯里和加州大学伯克利分校经济学家里德·沃克正是这样做的。他们的研究表明，对比居住在宾夕法尼亚州和新泽西州拥堵高速公路收费站附近的家庭，在E-ZPass自动付款系统推出之前出生的婴儿，比在E-ZPass系统推出之后出生的婴儿更容易早产和出生体重过轻。而在E-ZPass系统推出之后，空气污染水平与交通拥堵程度也有所下降（因为汽车不再需要在收费站排长队等候）。
你可能会怀疑这个结论。也许是其他因素在起作用呢？如果在E-ZPass系统使用前后，居住在收费站附近的母亲类型有所不同，比如年龄更大或更小、身体本身就更健康或更不健康呢？研究人员也有同样的疑问。但他们并没有在两组的分析中发现任何显著差异，即使对吸烟情况、青少年怀孕比例、受教育程度、种族和出生顺序（母亲生第二胎还是第三胎）等细微差异进行统计调整后，总体结果也没有变化。研究人员甚至考虑了这一结果是不是具有健康意识的潜在购房者知道该地区的空气污染会减少，因而更多地搬入该社区造成的。如果确实如此，那么更大的需求应该会推动房价上涨。但他们发现，E-ZPass系统推出前后，收费站附近的房价并无差异。因此，只能得出结论：E-ZPass系统的推出和使用意味着空气污染的减少，这改善了附近地区的新生儿情况。
再举一个自然实验的例子，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的经济学家塔季扬娜·德鲁吉娜、诺兰·米勒、戴维·莫利托和朱利安·赖夫，以及佐治亚州立大学经济学家加思·休特尔对空气污染对老年患者健康的影响很感兴趣。研究人员对特定患者的死亡率进行了研究，比较了风吹向某个地区并带来污染空气的时间段与风带走污染空气、将污染空气吹至其他地方的时间段。要说明随机性的作用，还有比“风往哪边吹”更纯粹的例子吗？果然，经济学家们发现了令人信服的证据（用专业说法，就是找到了“统计学意义上显著的”证据），即空气污染越严重的日子，该地区老年人的住院率和死亡率越高。
以上的两个例子，在E-ZPass系统在其住所附近推出后刚好分娩的母亲，以及健康结果受到风向影响的老年人都受到了随机因素的影响。但在这两个例子中，随机性的作用又都是可以衡量的。这不仅仅是有趣的数据，它还帮助我们严格量化了空气污染对我们健康的影响，而这是任何随机对照研究都无法从道德角度实现的。
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我们两位作者都是执业医生，当然非常热衷于优秀的随机对照研究。然而，由于我们特殊的学术背景，我们对自然实验也非常感兴趣。
作者之一，阿努帕姆（他通常使用他的中间名巴普），在麻省理工学院完成了经济学和生物学的学业，随后在芝加哥大学完成医学课程培训，同时获得了经济学博士学位。这使他成为世界上极为少见的医生兼经济学家。如今，他是哈佛大学医学院的医疗保健政策与医学教授，并在波士顿麻省总医院为病人提供医疗服务。在本书中，我们为你讲述的许多故事和研究都来自他作为一名医生的亲身经历。在治疗病人的同时，他可以从经济学家的角度思考问题。不过，巴普本来从未打算成为一名医生兼经济学家。这也是随机事件，他本打算在学医的同时攻读生物学博士学位，而芝加哥大学一位颇有名望又有些古怪的教授随口建议他考虑一下改成攻读经济学博士学位。希望他提出这个建议不是因为他觉得巴普作为生物学家没有前途。不过无论是什么原因，这都是过去的事情了。
另一位作者叫作克里斯（克里斯托弗的简称），是马萨诸塞州综合医院的肺科和重症监护科医生，同时也是哈佛大学医学院的一名医疗政策研究员。克里斯在达特茅斯医学院就读时，从新罕布什尔州的乡村患者身上学习了医学基础知识，后来又在波士顿医疗中心和波士顿退伍军人医院担任住院医师。克里斯在哈佛大学完成了医学亚专科学习和公共卫生培训。他目前是一名重症监护科医生，同时也在从事医学自然实验研究。
我们当然希望疾病都是独立的事件——医生能够找到罪魁祸首，明确致病原因，然后帮助患者治愈疾病。然而，作为医生，我们的经验是，现实中的疾病通常非常复杂。医院中的病人很少只出现一个问题，病人的病情还可能在毫无征兆的情况下突然恶化。医生往往必须利用不完善的信息迅速采取行动来拯救病人。
特别是在医院的急诊治疗过程中，在各种特殊情况下应该采取什么措施，往往缺少确凿的科学依据。医务工作者常常不得不依赖自身对人体知识的了解、从业经验和直觉做出快速反应。还好在大部分情况下，这样做出的医疗决策都是有效的。但医生和患者可能都没有意识到，在这样的场景中随机事件可能会带来多大的风险，我们应当从中汲取经验和教训。本书旨在通过医生和研究人员的视角，探讨随机事件在医学领域中的作用，我们希望这有助于提升患者的健康水平，并对整个社会的福祉产生积极影响。
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医学中的自然实验到底有何特别之处，以至于如此深刻地吸引我们，甚至需要专门撰写一整本书来深入研究呢？实际上，自然实验不仅有助于揭示医疗保健系统中那些使用传统研究方法无法轻松解决的问题，更重要的是，它们还能指引我们找到潜在的解决方案。这可不是说说而已，自然实验研究已被证明是一种强大的工具。现代自然实验研究的一些先驱，如戴维·卡德、乔舒亚·安格里斯特和吉多·因本斯，在2021年获得了诺贝尔经济学奖。他们的工作引领了该领域的一场所谓的“可信度革命”，他们开发的这种科学严谨的方法几乎可以应用于经济学的各个领域，包括健康经济学。
尽管经济学在现代自然实验研究中发挥了重要作用，但实际上最早的自然实验研究发生在医学领域。这项研究影响深远，以至于许多人把撰写这项研究报告的医生约翰·斯诺博士称为“流行病学之父”（流行病学是研究特定人群中疾病和健康情况的科学）。
在1854年，伦敦暴发了霍乱疫情，这种疾病会引起严重腹泻，经常导致患者脱水死亡。当时，人们对霍乱的传播机制一无所知。鉴于霍乱会引起胃肠道症状，斯诺假设霍乱患者摄入了某种致病物质，然后对某个暴发霍乱疫情的社区居民，展开了详尽的调查。斯诺发现，尽管该社区集中出现了几十例死亡病例，但奇怪的是，部分居民完全不受影响。他仔细调查研究了那些患病或死亡的人，发现他们都曾饮用过某个水泵提供的水（当时伦敦人通过水泵获取饮用水）。与之相比，健康的居民虽然在生活条件、收入水平和食物来源上都与霍乱患者相似，但他们所饮用的水却来自附近的另一个水泵，取自不同的水源。因此，水源很可能就是导致疫情的唯一罪魁祸首。
这就是一次自然实验。实验结果支持了斯诺的假设，即患者摄入了导致霍乱的物质。为了进一步证实这一点，斯诺拆除了污染水泵的把手，阻止当地居民从那里取水。结果如何呢？霍乱病例当然减少了。
最终结果发现，该水泵的供水受到了一个早期感染家庭的污水污染。由于他的实验是“自然”的，所以他无须在显微镜下观察细菌，也无须进行我们如今依赖的任何现代检测，就能确定因果关系。他只是简单地收集数据，并分析因果关系。现在我们知道斯诺是对的：霍乱弧菌是导致霍乱的病原体，它会通过食物或饮用水传播。
我们今天面临的健康问题与斯诺时代的健康问题已经大不相同（不过传染病仍然是一种严重的健康威胁）。但是，改善健康、延长寿命和治愈疾病仍然是现代医学的首要任务，而自然实验作为一种重要研究工具，现在仍具备和1854年时一样强大的功能。
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在医疗保健领域或其他学科中识别和研究自然实验所面临的挑战在于，自然实验的发生并不总是显而易见的（这也是为什么我们在做研究的同时仍然需要一份有报酬的工作）！要发现数据中隐藏的自然实验，需要练习，不是每个人都具备像约翰·斯诺那样的直觉。事实上，我们发现研究课题的方式往往是随机的，就像在研究中发现任何其他事情一样，比如与爱人一次不经意的谈话，在排队买咖啡时一次随机的邂逅，与病人或同事之间发生的其他经历。
通过本书，我们希望告诉大家，不管是医生还是患者，都可以从这些自然实验中学到很多东西。我们可以揭示医疗行为中隐藏的力量，这种力量能使两个原本相似的人走向截然不同的医疗选择。通过研究这些随机事件，我们可以洞察它们在医学和日常生活等更广泛背景中的影响。在阅读完本书后，你将具备一个全面的思维框架，来更好地应对生活中的随机性。无论是在医生的诊所、医院，还是在医疗背景之外的其他场合，掌握这些知识都有助于让我们自身以及整个社会更健康、更幸福。
但首先，我们需要熟悉自然实验中常用的语言和概念。在接下来的章节中，我们将简要探讨随机事件在生活中扮演的角色，比如这些事件对总统或者职业橄榄球运动员意味着什么。之后，我们将分享患者的经历、我们自己的经验和相关科学研究的故事。我们将向你展示医疗服务的随机性，以及随机事件是如何创造出帮助我们理解和驾驭现代医学中的灰色地带的自然实验的。这些故事可能对你和你的父母、孩子或邻居都有参考价值，并且许多故事也与医生息息相关（你完全可以在下次就诊时将本书带到候诊室翻阅）。
经过这么多年对随机性的研究，我们认识到医生（包括作为医生的作者二人）可能和其他人一样，未必能察觉这些潜在的因素。这并不能归咎于任何一方。但是，我们如果能够意识到随机性在医疗过程中的作用，就能避免这种失察。
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在继续下一章之前，有一些关键要点需要注意。
· 每项研究都有很多方面的内容。 为了突出重点，我们不会对本书探讨的每项研究的方方面面都进行讨论。在学术期刊上发表研究文章，需要经过同行的评审和编辑。当我们分享某项研究时，我们会尽最大努力诚实、简洁地解释它对我们的意义，但同时每项研究都含有结合其研究背景的其他内容。如果你对我们提到的任何研究感到好奇并想了解更多信息，我们准备了一份详尽的参考文献列表，你可以自行查阅。
· 科学研究是一项团队活动。 本书中介绍的大部分研究都是由多位专家跨机构合作完成的。我们深知让读者了解研究背后的团队成员至关重要，但由于篇幅限制，我们无法在正文中列举每一位贡献者。同样，如果你有兴趣了解更多信息，我们建议你查阅本书末尾的参考文献。
· 需要注意讲述口吻的转换。 你会注意到，我们通篇会使用第一人称讲述故事或描述研究。大多数时候，“我们”指的是我们两位作者，但在讲述个人故事或描述我们两个人中其中一人的团队所做的研究时，偶尔也会换成用“我”来叙述。为了避免混淆，在进入新的部分再次展开叙述之前，我们会明确指出我们接下来使用的“我们”或“我”具体指的是谁。
· 为保护隐私，我们修改了一些小细节。 每当讲述特定病人的故事时，我们都会改动一些小细节，或者将几个事件杂糅在一起，讲述典型病人可能经历的代表性故事。我们的目的是在不侵犯所有患者隐私的前提下，真实、完整地描述医院里发生的故事。
了解了这些要点之后，现在让我们开始深入探讨自然实验吧。