Binder K, Krauss S, Schmidmaier R, Braun LT. Natural frequency trees improve diagnostic efficiency in Bayesian reasoning. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2021 Feb 12. doi: 10.1007/s10459-020-10025-8. Epub ahead of print. PMID: 33599875.
医師は，病気の事前確率と検査の感度・偽陽性率から陽性的中率を求めること（ベイズ推論）を求められると、しばしば重大な結果をもたらす誤った判断をしてしまうことがある。しかし，日常臨床の現場では，医師が正しく判断できるツールを手に入れることが重要であるだけでなく，その判断の速さも重要な要素である．本研究では、医療用ベイズ推論の精度と効率性を分析した。
この実証研究では、4つの事例を提示する際に，情報提示のフォーマット（確率での記載 vs. 自然数を用いた記載）と可視化（テキストのみ vs. 樹形図のみ）を変化させた。111名の医学生がこの研究に参加し、一般的な医学的問題を扱った4つのベイズ課題に取り組んだ。彼らの回答の正しさがコード化され、タスクに費やされた時間が記録された。
ベイズ推論の正解時間中央値は、確率の樹形図を用いたバージョン（5分47秒）、自然数のテキストのみのバージョン（4分13秒）や確率のテキストのみのバージョン（9分59秒）と比較して、自然数の樹形図を用いたバージョン（2分55秒）が最も速く、スコア診断効率（中央値を正解推論の割合で割った時間）は、自然数の樹形図を用いたバージョン（4分53秒）が最も良かった。
自然数の樹形図を用いたやり方で，より正確で高速な判定が可能である。ベイズタスクの正確性と効率性を向上させることで、日々の臨床現場での過剰診断を減らすことができるかもしれない。感想
この研究とても面白いです！
事前確率と検査の感度特異度から事後確率を算出するというよくあるタスクに関して，情報の出し方で判断の正確さと時間が変わることを実証しています．①確率：テキスト バージョン
The probability of breast cancer is 1% for a woman of a particular age group who participates in a routine screening (a priori probability, also called prevalence P(B)). If a woman who participates in a routine screening has breast cancer, the probability is 80% that she will have a positive mammogram (sensitivity P(M + |B)). If a woman who participates in a routine screening does not have breast cancer, the probability is 9.6% that she will have a false-positive mammogram (false-alarm rate P(M + |¬B)).
What is the probability that a woman who participates in a routine screening and has a positive mammogram actually has breast cancer?②自然数：テキスト バージョン
100 out of 10,000 women of a particular age group who participate in a routine screening have breast cancer. 80 out of 100 women who participate in a routine screening and have breast cancer will have a positive mammogram. 950 out of 9,900 women who participate in a routine screening and have no breast cancer will have a false-positive mammogram.
How many of the women who participate in a routine screening and receive positive mammograms have breast cancer?③確率：樹形図 バージョン
④自然数：樹形図 バージョン
（③④はリンク先参照）やっていることは変わらなくても，自然数：樹形図 バージョンで情報を提示するのがもっともやりやすい，という結論です．着眼点が素晴らしいし，発想も面白いし，デザインがシンプルでわかりやすく，こんな研究してみたいと思いました．
