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第二意见和第二次机会
在我深刻反思人生的同时，癌症治疗也在进行。四期淋巴癌是这种疾病的晚期，平均来看，患者5年存活率大约只有50%。
我想在正式治疗前再征求一下其他专家的意见。朋友给我介绍了一位台湾在血液肿瘤方面的顶级执业医师。介绍与看诊之间有一星期的间隔，我用这段时间研究了这种疾病的特质。作为一名训练有素的科学家，在自己命悬一线时，我当然想要加深了解这种病并量化我活下来的机会。通过查找网页，我搜寻了一切有关淋巴癌的信息：可能的病因、先进治疗手段以及长期生存率。通过这个过程，我了解到医生是如何对淋巴癌进行分期的。
医学书上使用“分期”的概念描述癌症的阶段，越到晚期，生存率越低。对于淋巴癌，传统的方法是基于一些简单的特征进行分期，如癌症是否已经影响到不止一个淋巴结，膈上下部分是否都有癌变淋巴结，淋巴系统之外的器官或患者的骨髓中是否发现了癌变等。每当患者的情况符合上述一个特征，诊断结果就会增加一期。我的淋巴癌变超过二十处，扩散至膈上下，并且进入了淋巴系统之外的器官。这些症状都符合四期患者的病征。
不过，这种极其原始的分级方法更多是为了便于医科学生记忆。因为人类分辨变量之间关联的能力非常有限，需要基于少量最明显的特征——“强特征”做决策，基于简单特征对复杂疾病分期就是一个例子。再比如银行贷款时，银行调取贷款人的征信也是“强特征”，如贷款人的收入、房产价值和信用评级等信息。对于淋巴癌的分级，“强特征”只有肿瘤的数量和位置。这些“强特征”其实不能特别准确地将知识分类，它们只是为了便于知识在人类之间传承。目前，医学研究已经确定了数十个淋巴癌的其他特征，这些特征有助于更好地估计患者的预期寿命。但记住这么多因素之间复杂的相关性和预测的准确率，即使最优秀的医学生也无法做到。因此大多数医生在给患者进行癌症分期时，不会考虑那么多因素。
在研究中，我发现了一篇量化淋巴癌其他因素对应患者存活概率的论文。这篇论文的作者是意大利摩德纳-雷焦·艾米利亚大学的一个研究团队，论文分析了十五个不同的变量(6)，确定了其中与预期寿命超过5年的最相关的五个特征。这些特征包括一些传统的衡量标准（如是否涉及骨髓），也有不太直观的衡量标准（如是否有直径超过6cm的肿瘤、血红蛋白水平是否低于12g/dL、患者年龄是否超过60岁等）。论文给出了根据患者呈现出的特征数量推测的平均生存率。
当然，对于我，一个接受过人工智能训练的专家，这套新的判断方法还是不够严格（最简单的算法做判断时需要的显著特征即使没有上千个，也有上百个），但相比传统判断方法，我马上选择了这种更重视数据的新方法来判断自己的病情。通过浏览许多医院的医疗报告和测试结果，我找出了每个变量的信息：年龄、受最大影响的淋巴结的直径、侵入骨髓的情况、32-微球蛋白状态和血红蛋白水平。这五个特征与预期寿命缩短的关联最大，而我似乎只符合其中一种。我疯狂地扫视页面，筛选图表，并在我的变量和生存率两栏之间寻找。结果是：医院给的“四期”诊断意味着我的5年存活率大约只有50%，而采取上述论文中更详细、更科学的新方法则把我的存活率提高到了89%！
我不断检查并复核这个数字，每次确认都让我更加欣喜。我体内的情况没有改变，但我感觉自己从无底洞里被拉了出来。一周后，当我见到那位顶级专家时，他确认了我自己的研究成果：将我的淋巴癌定为“四期”有误，我的病通过治疗存活的可能性很大。我顿感重获新生。