以前有句话叫做没事问问度娘，你并不孤独。
因为世间绝大部分问题，都已经有人遇到过了，总能在百度里找到点信息，得到点思路，甚至早已有了各种解决办法。
但是当你觉得身体有恙的时候，也有句话，叫做千万别百度，一查就绝症。
只要你一百度，你就能发现各种恐怖的病和你的症状都联系上了，而且总能在里面找到绝症的影子。
当然原理其实我们也清楚，病和症是两个概念，一种病有很多种症状，而很多种病会出现同一种症状。
像发烧这种症状，背后有N种病都有表现，比如可能是感冒，也可能是胃肠炎，也有可能是一些肿瘤，你完全无法通过一两种症状来判断自己得了什么病的。
那么作为一个专业的医生，他们是如何判断你得了什么病的呢？特别是挂号问询就那么几分钟的时间，他们有没有非常厉害的思考方式呢？
当然有，而且这个方法非常具有通用性。
首先医生面对的情况是要在有限时间，有限信息里做出非常重大的决策。因为问诊的时间非常有限，那几分钟能获得的患者信息也非常有限，但是做出的决策却关于患者的健康。
所以医生做决策更需要效率和准确度，而且还要考虑到风险。它是一个复杂系统里的快速决策思考方式。
那么具体是怎么样的呢？
首先是根据有限的信息，列出所有的可能性。比如通过询问你的家族病史，过敏史，以前的问诊情况，加上现在表现出的症状，判断出你得的病有ABCDEF六种可能。
背后判断的依据是基本功加经验，基本功比如医生会把常见的25大症状和相对应的各种疾病牢牢记在脑子里，而经验则是根据自己和行业内的新病例不断更新可能性。
当然如果医生有足够时间，足够技术，那么自然可以一一排除，但是时间有限，所以第二步就是根据概率给这些选项做排序。
比如这个患者最大概率是A，第二是B，依次是CDEF，那么这个患者就是得了A的病了。
如果不考虑决策的后果，不考虑健康的重要性，也许到这一步就足够了，我们日常生活中的很多其他决策也会停留在这一步。
但是健康不一样，很多漏诊误诊可是生命的代价。
所以医生会接下来会进行第三步，就是做一个体征检查，还有辅助检查，来调整优化前面的概率，通过病史判断是初级，通过检查结果来验证才是最后的排序。
那么是不是这个排序就可以了呢？当然不是，生命代价不可忽视一丝一毫，所以医生还要在ABCDEF选项里，找找有没有特别严重需要排除的，有些概率非常的小，但是假如被验证则后果非常严重的选项，或者疾病，那就得专门进行检查排除。
最后给出的结论，才是医生的决策，所以这也是为什么我们去医院动不动就让我们验血验尿做B超的原因了，不是医院要收钱，而是医生在为你的健康负责。
从丁香医生的田太医专栏里看到这个决策体系以后，脑子里蹦出来的是另外两大思考方式，一个是麦肯锡方法论，一个是运营的数据分析逻辑。
他们简直如出一辙。
麦肯锡方法论里，以前专门讲过一个决策工具MECE+概率加权分析法。
里面用一个非常生动的例子讲了这个方法，那就是找钥匙，当你忘记钥匙放在家里哪个角落的时候，如何能够最快的找到钥匙？
MECE是相互独立，完全穷尽的意思，就是把所有可能存在的钥匙的地方都列出来，厨房、卫生间、卧室、客厅、阳台这样根据区域全部列出来。
但是列出来后一个个找虽然肯定能找到，但是时间是不确定的。
这时候就要用到概率加成排序法，先从你昨天去过的地方，你以往习惯放的地方这几个地方的概率全部提高，然后把卧室、客厅两个有可能的地方概率稍微提高，最后才是其他所有地方。
这时候就根据概率去寻找，找完以后再根据MECE去一个个寻找，而这里的关键，其实和上面医生的交叉验证差不多，就是通过自己的习惯，通过前一天做的事情，通过别人的建议去调整概率，最后做出决策一个个执行。
从方法论上，跳开运气的因素，这是最稳定也是最快找到钥匙的方法。
作为一个运营，平时用的数据分析法也是如此，比如电商GMV今天下降了，于是根据GMV=流量*转化*客单的公式进行反推，然后发现是流量下降了，于是在把流量渠道全部一个个拆分。
这是MECE，但是假如时间有限，数据维度非常之多，这时候就需要根据自己的经验去判断，那个概率最高？
再然后根据概率去交叉研究，一个个查看数据的变化，最后找到关键原因。
而找到数据原因以后，优化的方法论还可以用这个决策模型。
先提出所有可能优化数据的策略假设，然后从这些假设里找到概率最高，最自信的那个方法，接着进行测试，进行验证假设，假如对了，那么就优化数据，持续优化，最后解决。
如果错了，那么换下一个你觉得概率高的方法， 继续验证。
从医生，到咨询公司的聪明人，在到数据分析，背后的方法论基本上都是通用的，他们都是在有限信息，有限时间，做到精确决策的复杂任务。
所以，从这个角度来说，不管你身处什么行业，不管是在生活和工作中，很多高级的思考方式，很多高效率做事方法，都是通用的。
特别在那些个复杂的系统之间，能力都是可以迁徙的。
所以创业、教育孩子、婚姻关系处理、带领复杂团队等这些事情，往往能做好一样的人，做其他事情并不会太差。
网友评论