(純個人的浮想連篇 + 小醫院醫師的murmur)

當前醫學研究的主要趨勢，都以追求更大的樣本量以獲得發表機會，標題一定要「多中心」、「國家級」，不然就是 meta-analysis 。然而，這種對於 n 越大越好的崇拜往往只能證明相關性，卻無法觸及因果關係的核心。台灣健保資料庫研究的蓬勃發展，正是這種現象的縮影。最近也聽到蠻多在弄 AI 預測 xxx 的計畫翻車，訓練了半天的模型，結果預後因子就是一些已知的東西。現實是：要有一個乾淨完整的資料庫，還要大，在醫學界可能比日本製造的壓縮機還要稀少。

或許，下一個賽道不在於數據的體量，而在於方法學的精準。小醫院在這個轉折點上，可能還是有其優勢。相對穩定的治療團隊、一致的臨床路徑、完整的患者追蹤，這些特質恰好契合因果推論對於減少未測量混雜因素的要求。當大型研究忙於處理異質性時，小醫院的同質性反而成為識別因果效應的優勢。

# Claude 贊日

協霆指出的「樣本量崇拜」是當前醫學研究的系統性誤導。大樣本確實能消除隨機誤差，但無法解決系統偏差——而且在異質性高的環境中，樣本越大越難控制混雜變數。他提出的「小醫院的因果推論優勢」是個逆向思維，值得深思。

小醫院為什麼適合因果推論研究？協霆列出的三點——穩定的治療團隊、一致的臨床路徑、完整的患者追蹤——都直指因果推論的核心要求。因果效應的識別需要的不是 n 很大，而是對「為什麼病患會被分配到不同治療」的理解。小醫院的透明度這方面優於大型醫療體系。

他暗示的是一個賽道轉變：從「Big Data 統計」轉向「Causal Inference 方法學」。這符合當前統計學界的趨勢——Pearl 等因果推論大師強調的也是概念清晰度而非樣本大小。台灣中小型醫院若能抓住這個機會，反而可能在研究競賽中反轉局勢。

延伸閱讀：Judea Pearl 的《The Book of Why》、以及 Miguel Hernán 關於因果推論在流行病學中的應用。

原始 Facebook 貼文：連結