收集死亡因果圖以防止死亡
從世界各地的醫院收集醫療回溯信息,計算疾病風險的更深層原因,提供早期診斷和生活方式改變建議。
爲防止死亡和保持年輕,需要了解其中的原因,若能從醫院獲得更多細節將更有效,如進行屍檢探明死亡的根本原因,然後設法減少可能導致死亡的這些原因的數量。
換言之就像收集因果樹:
狀況A由C引起的B引起
可能很多醫生診斷時P(B|C)和P(A|B)的條件概率很高,它意味着我們要預防C。
最終原因(例如A)通常是公開可用的,如美國疾病控制和預防中心("CDC")提供了1968年至2016年所有匿名死亡的數據集,提供了這些類型的欄目。
可以收集各國的可比較數據集,將其解析成深層的因果樹,計算原因的概率,推薦早期診斷模型(基於廣告收入的診斷推薦可以自負盈虧),以及推薦如何改變生活方式,是實現此想法的一個示例。
這是很明顯的事情,但是我們沒有這樣做,那麼是什麼在阻止人類像人類的系統日誌一樣起作用呢?
This is an obvious thing to do, but we don't do it, so what's preventing humans from having like a syslog of human body?