AI經濟

2018年中國南方科技大學副教授的賀建奎宣稱已經完成了可以抗愛滋病的寶寶[1][2]，另一個已經在學術期刊刊登的是北京大學幹細胞研究中心主任鄧宏魁使用基因編輯技術「常間回文重複序列叢集關聯蛋白系統」緩解愛滋病患的徵狀[3]。兩位學者都是使用基因編輯技術對人體的基因進行改變，試圖解決疾病。 這件事情看似非常有推動醫療進步的動機，也凸顯出中國醫療對人體實驗的狂熱與學術倫理不敵進步動機的現象。MIT 技術評論(MIT Technology Review)正式對賀教授的實驗報告提出負面證據，包含沒有證據可以證實嬰兒體內的基因可以抗愛滋病、報告內容顯示無法確定嬰兒的其他基因是否被修改，會不會產生變異、欺騙嬰兒的父母等問題[4]。這些不僅讓所有人對學術倫理的底線刷新，同時也看出在實驗室的所有一切都很有可能做假[5]，以及生物科學家的瘋狂。 俄羅斯科學家Denis Rebrikov也提出聾啞者的基因編輯技術，也不放棄愛滋病的基因編輯研究。不過，俄羅斯要求Rebrikov不得將基因改變的受精卵放入母體懷孕[6]。這一連串的事情等於是在人體實驗的倫理道德上的挑戰，讓原本不能碰觸的禁忌正式躍上世界舞台。我們現在不再是面對複製羊，還有日本已經完成的人豬基因改變的豬體[7]，現在直接面對的是人體實驗。 實際上，就如同基因定序一樣，這是一個數學模式，也是可以在實驗室完成的方法，那就是模擬。將所有的健康細胞所抽出的基因測定，形成不同次序的機率分配，再依照次序串聯起來，建立數學機率模式。同樣的方式也能夠將某些疾病的細胞所抽出的基因測定，然後比對兩者數學機率模式，找出問題。 看似簡單，問題在於那個數學模式！這個問題很像時間加空間的資料倒底該如何處理一樣。我的淺見是先處理空間再處理時間。所以空間資料會形成機率分配，然後這些機率分配再抓時間趨勢的數學模式，或者將時間因素留給序列相關的係數來解釋。 現在看來倫理與進步的對決，是進步獲勝！學術期刊也接受了這樣的人體實驗結果。基因的人體改造恐怕是不遠了~~~只是要繼續在實驗室用胚胎(或細胞)測試，還是直上人體。這就像生化武器可不可以研發的問題一樣 -- 無解。 參考資料 [1]華爾街日報：賀建奎違規創造首例基因編輯嬰兒始末     https://reurl.cc/zy4NY7 [2]世界首例！免疫愛滋的基因編輯寶寶在中國誕生...

健康促進的宣導包含口腔、飲食、防止跌倒與菸害。對於高齡的受試者的性別、年齡與經宣導後的受測分數進行分析，我們想知道 性別會影響宣導後的受測總分嗎？ 不同年紀會影響宣導後的受測總分嗎？ 當我們知道宣導後的受測總分時，哪種宣導活動是高齡受試者最容易且關注的活動呢？ 數字經過次數分配表的分類後可以得到 年齡的分類 總分的分類 X3 口腔運動的分數 健康飲食宣導的分數 防止跌倒的宣導分數 菸害宣導的分數 ******************************************************************************* 第一個問題的分析結果為 不同性別對總分影響 中位數法 由 F 估計結果 X3分類= 77 由 M 估計結果 X3分類= 83.2 平均數法 由 F 估計結果 E(X3分類)= 73.9 由 M 估計結果 E(X3分類)= 80.7 最大值法(眾數) 由 F 估計結果 X3分類= 70.8 由 M 估計結果 X3分類= 83.2 最小值法 由 F 估計結果 X3分類= 64.6 由 M 估計結果 X3分類= 64.6 根據上述的分析結果，我們可以發現中位數法、平均數法與眾數法都顯示女性(F)的總分低於男性(M)。而且三種方法比較下，明顯可以看出女性(F)的總分以中位數法最高，其次是平均數法，最低為眾數法。這代表女性的總分應呈現左偏的分數分佈。而男性(M)的總分分佈不同於女性。經觀察後可發現平均數法的總分最低，中位數法與眾數法是相同的總分。 至於最小值法則是代表總分出現的可能性最低的數值，也可以代表為極端值。因為無論男性或女性是最少人獲得的分數。這也代表多數受試者在宣導後對健康促進都有所了解，很少受試者落於分類1(最低分)。 ******************************************************************************* 第二個問題則是不同年齡對總分的影響。       中位數法 由 X2分類= ...

我使用醫療數據說明了如何 建立樹狀圖與貝氏定理的機率 ，這篇網誌則是我們想知道 醫療實驗中，總膽固醇的前後變化是如何，實驗有效嗎？ 所以，我們有實驗組與對照組。所謂實驗組是有進行醫療實驗的，而對照組則是沒有進行醫療實驗的。 因為有樹狀圖的每個路徑的機率，同樣也可以計算出所有條件下的條件機率，再加上這都是文字類型的數據，所以，我從機率當中排序找出中位數、眾數還有最小機率對應的數據，討論實驗後的總膽固醇反推實驗前的總膽固醇為何。 我設定的流程是先確定是否在實驗組→在實驗前測量總膽固醇→實驗後再測量總膽固醇。所以，在所有的數據分析後，實驗組在實驗前的總膽固醇是正常，同樣對照組也是。也就是說實驗體都是正常的。 如果使用最小機率法，則是實驗前的總膽固醇為動脈硬化高危險群。 如果在實驗類別與實驗前總膽固醇分類條件下，分析實驗後總膽固醇狀況是否改善。從中位數法與眾數法可以發現，實驗組的實驗前總膽固醇過高會在實驗後便正常，而一開始正常，實驗後仍是正常。至於對照組，同樣也發生實驗後有改善現象。 至於最小機率法則是實驗組的總膽固醇變化很極端，同樣對照組也一樣。 -------------- 接著，我想知道實驗後的總膽固醇結果下，他們在實驗前的總膽固醇是如何。這是一個貝氏定理的概念。甚至我也想知道總膽固醇的前後面化是來自哪種實驗類型。 下表顯示無論實驗後膽固醇是正常、過高或過低，都對應實驗前是正常。甚至實驗後的總膽固醇是動脈硬化高危險群，但實際上實驗前是過高而已。至於若使用最小機率法來判斷，則實驗後的總膽固醇正常或過高，都會反推為實驗前是動脈硬化高危險群。若實驗後是過低的總膽固醇，則實驗前是過高的總膽固醇。至於實驗後是動脈硬化高危險群，在實驗前則是正常。 如果從三個層次來看，更能看出怪異的情況。從實驗前後的總膽固醇條件下，是來自哪種實驗類型的結果可以看出， 由中位數與眾數得到 當實驗後是正常，實驗前是過高的情況是來自於對照組 當實驗後是過低，實驗前是過高的情況是來自於對照組 當實驗後是正常，實驗前是正常的情況是來自於實驗組 上面的三個現象是我希望看到的，代表實驗確實能夠改善總膽固醇。但是，三個結果，兩個來自對照組，一個來自實驗組，實驗組還是前後都是正常。換句話說這個實驗是無效的。 當實驗後是過高，實驗前是過高的情況是來自於實驗組 當實驗後是過高，實驗前是正常的情況是來自於對照組 當時實驗...

當病患想要購買醫療服務組合時，他需要面對的外在環境因素有三： 哪些醫療服務種類 醫療服務單價 身上所得 我們從經濟學的角度出發，進行購買行為的討論時，病患不會只想買一種醫療服務或商品，而常是超過一種，所以有一就有二，有二就有三，有三就有多。所以，假設病患會購買兩種醫療服務，通稱為「醫療服務一」與「醫療服務二」。這兩種醫療服務可以是健檢當中的兩個項目，或是洗牙與體檢，當然也可以是醫療或保健商品，例如Q10或綜合維他命。 我們先設定好情境： 人物：一名病患 物品：兩種醫療服務，分別以 $X_{1}$ 與 $X_{2}$ 代表醫療服務的消費量 沒有借貸 事件：病患需要這兩種醫療服務，但面對醫療服務的價格(分別以$P_{1}$與$P_{2}$表示)，以及受限於自身所得(以$m$表示)，他無法無窮盡的買 病患希望知道他可以購買的所有醫療服務數量組合，所以他面對一個問題，那就是 我的資源要怎麼配置 你可以想像埃及神阿努比斯，手持心靈天秤，對亡者秤量其心！一邊是代表公正的羽毛，一邊則是人心。 圖1. 阿努比斯神 同樣，對每名病患而言，他則是秤量著自己擁有的資源與支出。所以，病患的資源配置數學式為 $P_{1} \times X_{1} + P_{2} \times X_{2} \leq m $ 兩種醫療服務的組合可以使用平面表示，所以我們將座標軸的兩軸分別設定為$X_{1}$與$X_{2}$。 對於想要找出病患可以消費的醫療服務組合區域與不可消費的組合區域，我們得使用「線」來協助區隔開。而「線」的產生是以等號成立才能找到。因此，我們在EXCEL上建立「預算線」的數字關係。 圖2. 外生變數設定圖 首先根據圖2，我們先在E欄建立所有外生環境的參數名稱，然後在F欄設定數字。特別的是「等分」。如果有100元，我們希望每10元累加上去，那麼，等分就是代表我們將100元切成10等分，從0開始加10，所以，依序就會是0, 10, 20, 30, 40 ,.... 圖3. 內生變數設定 接著，我們要生成出醫療服務一與二的消費數量了。根據圖3的概念，我們要先生成出病患購買醫療服務一的數量。試想兩種狀況： 病患可以完全不買醫療服務一 病患可以全部所得拿去購買醫療服務一 這代表A欄的數字必須介於0至$\frac{m}{P_{1}}$。所以，A4內的公式為 =IF(A3<$F$4/$F...

所謂醫療經濟學其實是個體經濟學在醫療產業上的應用。 一般的個體經濟學是討論「消費者」如何在有限的資源下 購買 最適的「商品」組合，以及「生產者」如何在有限的資源下 購買 最適的「要素」組合並且生產最適的「商品」組合。 讓我們將「」替換掉，所以醫療經濟學是在討論 「病患」如何在有限的資源下 購買 最適的「醫療服務」組合 「醫院」如何在有限的資源下 購買 最適的「要素」組合 「生產者」如何在有限的要素下 生產 最適的「醫療服務」組合 在他們的選擇中，有兩個重點： 他們都面對有限的資源，所以沒辦法任意依照他們的慾望來決定組合 他們所購買的都是組合。所謂的組合是指超過一種的商品或勞務 因此，在醫療經濟學的學習過程中，其實就是將個體經濟學的概念應用在醫療產業上，了解所有人的經濟行為。