不充分的資料視覺化導致患者缺乏教育

本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點

儘管資料視覺化通常被視為一種相當直接、冷靜地呈現事實的方式，但任何研究過該領域的人都知道，資料驅動的圖形可能很難解讀，而且往往遠非公正。有時，資料的描繪，雖然不一定是虛假的，但可以用來強調其建立者希望提出的任何論點的有效性。或者，圖形可能使用視覺上的詭計來誤導其受眾，或者可能——簡單地說——是做得不好。在某些情況下，不清晰或有偏見的資料表示是不幸的；在其他情況下，它可能是毀滅性的。

例如，在醫療保健中視覺化資料時，常見問題——不準確和/或缺乏清晰度——的後果會加劇。由於存在醫療事故的風險，供醫療保健專業人員使用的視覺化必須足夠清晰和精確，以至於幾乎不可能產生誤解。這可能會以犧牲視覺趣味或新穎性為代價，但我們可以接受這種權衡，因為重要的是觀看者理解資料，而不是從資料中獲得任何娛樂或情感反應。由於醫療保健專業人員很可能精通資料解讀，因此確保理解是一個相對可實現的目標。

當涉及到為患者視覺化資料時，情況變得更加複雜。通常，第一個問題是要視覺化什麼，或者同樣可能的是，什麼不視覺化。例如，如果我們向患者展示一個圖表，表明與某種治療相關的負面結果的可能性，這是否足以作為一種教育工具？它是否應該與缺乏治療相關的其他風險的視覺化配對？那些可能沒有經過大量研究的其他治療方案呢？是否應該完全放棄不太確鑿的資料？在視覺化的內容之外，還存在如何描繪資料的問題。為了確保最大的影響，視覺化必須既易於理解——即使對於那些數字能力相對較低的人來說——又具有足夠的視覺吸引力，使患者願意觀看它們。在每一個轉折點，基本考慮因素都很大程度上取決於目標受眾，並且患者幾乎從來都不是一個同質群體，這一事實使情況進一步複雜化。

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作為一名醫學插畫家，我在自己的工作中親身經歷過這些問題。我在多倫多大學正在進行的研究專案，主要致力於開發一種用於助產的教育資源。這並沒有正式歸入“患者教育”的範疇，因為與助產士合作的女性被稱為客戶，而不是患者。將懷孕視為一種正常的生理狀況，而不是疾病，這對於助產護理的理念至關重要，因此這種語言上的區別很重要。儘管如此，為患者視覺化資料所涉及的問題與我的工作息息相關。

在醫療保健中，一些資料視覺化旨在引起觀眾的某種反應。例如，想象一下一張顯示吸菸風險的海報。也許會大量使用紅色來表示危險，而骷髏或墓碑圖示可能會警告觀看者潛在的致命影響。這些視覺提示引人入勝，但它們也有意引發警報，因為最終目標是迫使觀看者停止吸菸。

在產科護理中——尤其是在助產士中，他們被認為比醫生更少專制——必須以非常不同的方式對待與風險相關的資訊。作為我研究的一部分，我與幾位助產士談論了他們如何與客戶討論風險。通常的做法是以口頭形式引用統計資料，而很少以視覺形式展示。目的不是說服女性選擇特定的行動方案，而是告知她們。然而，統計資料可能很難理解，尤其是在多種選擇和相關的風險因素疊加的情況下。不幸的是（用一位助產士的話來說），一旦你在腦海中種下風險的種子——尤其是當風險是諸如永久性疾病或死亡等嚴重的事情時——大多數女性都會立即想象她們的孩子正在遭受這種後果。結果的實際可能性可能微乎其微，但準媽媽的痛苦卻絲毫不減，因為即使是 0.2% 的可能性也意味著，“這可能會發生。” 如果女性必須根據這些統計資料來決定她的護理，那麼這種思考所產生的焦慮可能會造成有害影響。

這種現象可以應用於醫療保健的許多不同領域。對於需要權衡各種治療方案的風險和益處的患者來說，資料可能是一種重要的工具，但它通常很複雜，有時也很可怕。一方面，至關重要的是，觀看者要獲得完整和透明的資料圖片。不能迴避風險——它們是存在的，必須明確這一點。另一方面，有必要緩和，或者至少不要加劇觀看者對該資訊的情感反應。本質上，視覺化必須是全面的、公正的，同時又對觀看者友好且引人入勝。

那麼，解決方案是什麼？我當然沒有所有的答案，但有幾件事是明確的。首先，資料視覺化在患者教育中被大大低估了。出於與科學家繪製其定量結果而不是僅僅在表格上檢視它們相同的原因，視覺化資料似乎比簡單地列出數字和百分比更好，這似乎是不言而喻的。在特別容易引起焦慮的風險情況下，將 0.2% 這樣的值視覺化為一種簡單的方式，來確定它相對於積極結果的機率有多麼小，可能會有所幫助。此外，研究表明，在向數字能力較低的患者傳達風險時，某些資料視覺化樣式比其他樣式更好。圖示陣列特別有效，而且顯然比其他圖形技術更不容易增加患者的焦慮感。

雖然資料視覺化在患者護理中的應用越來越廣泛，但仍有許多工作要做。例如，我發現有時會為了引人注目的視覺元素而忽略了公正性。此外，還必須充分關注諸如顏色互動和構圖等形式上的考慮，以免分散注意力的圖形功能妨礙理解。資料視覺化人員還必須找到方法來傳達不太清晰的資訊，例如資料範圍，以及基於風險因素的變化。

總的來說，用於患者教育的資料視覺化是一個值得投入更多資金的領域，而目前獲得的投入不足。考慮到與資料視覺化相關的豐富人才和技術，患者教育所涉及的挑戰雖然不可否認地複雜，但如果給予適當的關注，這些挑戰並非不可克服。