能不能设计出以人为主的验药方式，取代以药为主的双盲试验。这样不就可以完成废医验药的目标了吗？
下面我将尝试详细地设计一个“以人为主”的验药方式，并探讨其与“废医验药”目标的联系。
“以人为主”的验药方式设计思路
“以人为主”的验药方式，核心在于将个体感受、个体反应、个体生活质量、个体长期健康轨迹等更广泛的人类体验纳入药物评估的核心。它不仅仅是观察药物的生理指标，更是理解药物在真实世界中对个体的实际作用。
核心理念：
1. 个体化响应： 承认并量化每个人对同一药物的独特反应。
2. 整体性评估： 不仅关注疾病症状的改善，还包括生活质量、副作用的感知、心理状态、社会功能等。
3. 长期视角： 关注药物的长期影响，包括潜在的累积效应或迟发性副作用。
4. 参与式研究： 强调患者作为研究者的角色，鼓励他们主动提供信息和反馈。
5. 实时与动态： 利用技术手段实现药物效果和不良反应的实时监测和动态评估。
设计框架：
我们可以将这种方式设计成一个多维度、多层次的评价体系，包含以下几个关键部分：
第一阶段：精准画像与初步筛选（类比传统临床前研究，但更侧重个体信息）
超详细的个体健康档案： 收集受试者的基因组信息、微生物组信息、过往病史、家族史、生活习惯（饮食、睡眠、运动）、心理状态、环境暴露等一切可能影响药物反应的因素。这远比现在的病史采集要详尽得多。
生物标记物与分子指纹： 通过高通量测序、蛋白质组学、代谢组学等技术，建立个体的“生物标记物地图”，用于预测药物反应的可能性。
体外/体模型验证（如果需要）： 在某些情况下，可以从个体细胞或类器官中培养，进行药物的初步体外测试，以预测初步的有效性和毒性。
第二阶段：真实世界中的个体化剂量与疗效/安全性评估（核心部分，取代传统双盲试验）
这一阶段是关键的转变。我们不再是试图找到一个对“平均人”有效的剂量，而是要找到“对这个人”最有效的剂量和方案。
1. “慢启动”与“个体剂量调整”：
起始剂量极低： 从远低于传统起始剂量的水平开始，逐步增加剂量，密切监测个体的反应。
实时反馈机制： 受试者通过智能穿戴设备、手机App等工具，实时记录自己的感受（疼痛程度、精力水平、情绪变化、睡眠质量等）、生理指标（心率、体温、血压、血糖等）。
智能反馈系统： 基于机器学习算法，分析受试者的实时反馈和生理数据，预测其对下一剂量梯度的反应，并给出个性化的剂量调整建议。例如，如果受试者出现轻微不适，系统可能建议暂缓加量或减少剂量。
个体化用药周期： 即使是同一药物，不同个体需要的用药频率和疗程也可能不同。评价系统需要根据个体反应进行动态调整。
2. 多维度疗效与安全性评价：
主观感受量表： 设计一套更精细、更具操作性的主观感受量表，涵盖疼痛、疲劳、情绪、认知功能、睡眠质量、社交活动参与度等，由受试者定期填写。
客观生理指标监测： 结合智能穿戴设备、家庭检测设备（如血糖仪、血压计）、甚至基因测序（如监测药物代谢相关基因的表达变化），收集客观数据。
生活质量与功能评估： 通过专门设计的问卷和访谈，评估药物对个体日常生活、工作能力、社交互动、家庭关系等的影响。
长期健康追踪： 建立长期健康档案，追踪受试者在用药期间及停药后的健康状况，关注是否存在延迟性不良反应或对未来健康的影响。
“不良反应预测”： 在药物评估早期，就尝试预测哪些受试者可能出现哪些不良反应，并根据个体情况进行预防或早期干预。
3. “主动性对照”与“历史对照”：
非随机，但有数据支持的对照： 虽然可能无法完全避免“双盲”中的对照组，但思路可以转变。例如，我们可以为特定患者群体建立一个“最佳可预测结果”模型，并将其作为对照。或者，通过分析大量同类患者的“历史数据”（在不使用该新药情况下的自然病程或使用其他现有药物的反应），来评估新药的相对优势。
个体内部对照（如果可能）： 对于某些慢性病，可能存在药物效果的“窗口期”。可以在特定时期给予药物，在另一时期暂停（在安全前提下），观察个体的反应变化，作为一种内部对照。
“安慰剂”的重塑： 安慰剂的作用是区分生理反应和心理反应。在“以人为主”的体系中，我们可以设计更精细的“对照介入”，例如：仅仅是接受医疗团队的密切关注和健康指导，而非药物本身。
第三阶段：基于个体数据的“专家系统”与“群体智能”
AI驱动的决策支持： 复杂的个体数据需要AI来分析。AI系统可以从海量的个体数据中学习规律，识别不同人群亚型的药物反应模式，并为医生和患者提供最优的治疗建议。
众包与群体智慧： 建立一个平台，让接受相似治疗的患者分享经验、交流感受。这种群体智慧可以补充科学数据，发现新的药物效用或风险信号。
“最佳实践”的涌现： 通过对大量个体数据的分析，可以涌现出对特定基因背景、特定生活方式的人群，最有效的药物使用方案，形成新的“最佳实践指南”。
如何实现“废医验药”？
“废医验药”在这里可以理解为：“不依赖于预设的、僵化的药物理论框架，而是直接通过对人体实际反应的观察来验证药物的价值和安全性，并在此基础上构建个体化的治疗方案。”
“以人为主”的验药方式，通过以下几点来实现这一目标：
1. 打破“平均化”的桎梏： 传统医学理论往往是基于对“平均患者”的观察和总结。双盲试验的目标也是找到对大多数人有效的剂量和方案。但“以人为主”的方式直接承认个体差异，并将其作为核心研究对象。药物的“有效性”不再是针对一个假想的“平均人”，而是针对“这个具体的人”。
2. 强调“功能性疗效”： 传统的“验药”侧重于“病理指标”的改变（如血脂下降、肿瘤缩小）。“以人为主”则更关注药物是否真正提升了“人的功能”——包括生理功能、心理功能和社会功能，以及整体的幸福感和生活质量。如果一个药物能改善病理指标但严重损害生活质量，那么它在“以人为主”的评价体系中可能被视为“无效”或“有害”。
3. 从“理论驱动”到“数据驱动”（更精细的）： 传统医学理论是先有“药物理论”（如作用机制、靶点），再去寻找适应症和验证。而“以人为主”的方式，首先从海量的人体数据中发现模式和规律，再反过来解释或构建新的理论。例如，如果发现某种基因组合的人，使用特定药物时生活质量显著提升，即使作用机制不完全明确，也能证明该药物对该群体的价值。
4. “经验”的科学化与量化： 患者的个体经验和感受，在传统医学中往往被边缘化，视为“主观”而非“客观”证据。而“以人为主”的方式，将这些主观感受通过量化工具（如疼痛评分、情绪评估、生活质量问卷）和智能技术转化为可收集、可分析的数据，赋予其科学的权重。
5. “药”的属性动态化： 药物的“有效性”和“安全性”不再是固定的属性，而是与接受药物的个体、环境、时间等多重因素动态关联。这意味着，一个在特定个体身上“有效”的药物，在另一人身上可能无效；一个在短期内有效的药物，长期可能产生负面影响。这种动态视角本身就挑战了“药”是具有确定属性的观念。
挑战与可行性分析：
尽管理念吸引人，但实现这一目标面临巨大的挑战：
数据量与数据质量： 需要前所未有的海量、高精度、多维度的人体数据。如何安全、高效地收集、存储、管理这些数据是巨大挑战。
技术支撑： 需要先进的生物传感器、AI算法、大数据分析平台、以及用户友好的交互界面。
伦理与隐私： 如此详尽的个人健康信息收集，涉及重大的隐私保护和数据安全问题。需要严格的伦理规范和法律保障。
成本： 这种全方位的个体化评估成本将非常高昂，如何实现经济可行性是关键。
标准与可比性： 如何在个体化评估的基础上，形成具有普遍意义的药物评价标准？如何保证不同研究之间的可比性？
医疗系统的适应： 传统的医疗系统是围绕标准化诊疗流程设计的。这种“以人为主”的方式需要对医疗模式进行颠覆性的重塑。
“安慰剂效应”的精确区分： 如何在强调个体感受的同时，精确区分药物的真实药效与安慰剂效应，仍是一个核心难题。
结论：
设计一个以人为主的验药方式，确实是实现“废医验药”目标的一种可能路径。它将医学研究的重心从“药物特性”转移到“个体对药物的响应”，从而更加贴近真实世界的用药情况。这种方式强调个体化、整体性、长期性和参与性，并且能够将患者的主观体验科学化、量化。
然而，要将这一愿景变为现实，需要克服巨大的技术、伦理、经济和社会挑战。它代表着一种更先进、更人性化的医学范式转变，其核心在于理解和尊重人本身的多样性，以及药物在真实人体中的复杂互动。
目前，我们正朝着这个方向努力，例如在精准医疗、真实世界证据（RWE）研究等方面，已经有一些探索。但要完全取代现有的双盲试验体系，构建一个成熟的“以人为主”的验药方式，还有很长的路要走。它更可能是一个循序渐进的过程，而非一蹴而就的变革。
网友意见
换什么方式也不可能解决这个问题，这是统计学的一些现有的缺陷导致。
很多人误以为统计学理论很完美了，不少领域中统计学的成功应用，给不少人一种幻觉，认为可以解决一切问题，其实并非如此。
目前统计学的基础理论，首先要求基础样本必须与真实世界近似或相同才有意义，因此要有足够量的数据，并且此数据满足一致的分布。
然而真实世界大部分是未知的，很多统计学的计算技巧，比如应用方差，对数之类的，很多时候是对提前对真实世界做出了的分布假设，比如符合正态分布，比如符合泊松分布等等。
如果真实世界的数据分布确实符合这些分布还好说，但是很多时候，所谓的分布，其实也只是一个理想描述，真实数据只是趋势上会这样的体现，实际到每个数据，实际上实在不断抖动。
这是一种比较简单的数据分布形式，中间的直线是通过统计归纳出来的理想描述，实际上，它以丢失了不少细节为代价。
哪怕是以最简单的身高与年龄的统计分析来说：
像这样的数据，在统计归纳后，进行拟合结果，都有到覆盖率的问题，因为它有一定的混乱度，混乱度的高低，可以用熵来描述。
而人类从真实世界中的获取数据，在不同的角度的描述下，熵值也有高有低，复杂度并不相同，甚至还会随时间动态变化。
典型的就是股票市场，大盘可以视作相对稳定一些的变化趋势，并且对一些股票进行组合后，会在一定的时间段内，整体趋势上表现出一定的稳定性，从而实现阶段性把握股价未来变化，然而但是到了个股，统计分析得再好也没什么用。
对于医药来说就更复杂了，生物是个非常复杂的系统，真实世界的数据更不单纯。
很多时候，之所以采用统计分析研究得到结论，是由于暂时没有更好的其它具有更可信的分析机制，所以只能姑且采用。
双盲采用随机对照，利用了“随机”更有可能减少干扰因素的特点，本身是个不错的手段。
但是关键问题在于对双盲数据应当如何处理，很明显的一个问题就是，比如按目前常见做法，论证了一个药物临床80%有效，指的是100个人里面约80个有效，那么剩下的，就只能自生自灭了。
在现实中，总是会目睹到一个现实，就是总有一些得某种病后吃什么药都不管用。
这是否意味着其实治疗同一类疾病的不同类药物，其中覆盖的有效的，基本都是同一类人，剩下的治不了的，还是治不了？
从医学发展的完整性来说，应该够花点精力在这些服药无效的人群上，当然这一块是不符合资本需求推动的。
更糟糕的是，如果数据恰好构成了辛普森悖论的话，会导致将数据分组统计的结论，与整体统计的结论截然相反。
当具有可操作性影响数据变化的手段时，可以尝试尽量避免数据陷入到辛普森悖论的区域去，然而如果无法避免，那就真的没有办法了，因为从理论上来说，悖论中的截然相反的矛盾都是成立的。
如果谈及中药，比如一个方子，基础药方用五味药，而药物的加减组合，又需要根据病人体质来确定，而随着病情好转，又需要调整药方，这个是一个非常复杂的过程。
由于细到人的个体体质又有不同的差异，要做严格的随机对照，需要构建多种对照组，整体上需要足够大规模的组织能力才能进行，未来需要有人会做这个工作。
不过中医界破事太多，现在连完整点儿的数据集都没有，可以说想要研究也无从下手。
总的来说，上面所说的问题，研究对象无论是人还是药无关，都会遇到，目前比较看好的方向是因果分析理论的发展。
另外，还有所谓的废医验的概念，不知道是什么人直接提出来的，给人一种井底之蛙叫嚷着颠覆宇宙的既视感。
个人隐约觉得中医理论知识，包含了有向有环图的因果分析体系在里面，至于现在热门的有有向无环图的因果分析还是有区别的，当然，有可能未来会证明，中医理论确实有很大缺陷，会有更系统的方法出现替代，但这一切必须建立在已经有一套更好的体系的基础上才行。
但仅仅就想用大多数人目前所理解的一般统计学的知识与经验，来否定整个中医理论的话，我认为还是审慎一些的好。
最后，推荐：
双盲本来就是以人为主啊，不过按中医的标准，只要验出中医的错误，那必须是检验方法不对。
现代医学的以人为本：
1，人有个体差异，所以我要大样本统计。
2，人有自愈能力，所以我要设置对照组。
3，人会有主观选择偏差，所以我要单盲。
4，人还会受到心理暗示的影响所以单盲改成双盲。
中医的以人为本：
郎中：你吃中药以后是不是感觉好点了？
病人答曰：没啥感觉。
郎中：好，无毒副作用，记下来。
病人：等下我吃药以后流鼻血脸还有点肿了。
郎中：好，此药大补。并且证明确实存在虚不受补的情况。
病人：我是说我吃了药以后病情更严重了。
郎中：排毒嘛有点反应正常的。一剂排毒效如桴鼓，这就算是验方了。
病人：艹我再也不找你这蒙古大夫了。
郎中：不来就说明病好了，三日愈。记下来。记下来记下来。
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