第一部分 — 基础

探索与监管之间的高墙

每一位临床统计师都知道，世上有两个世界。

在第一个世界里，分析是快的。你载入数据，拟合一个模型，画一条曲 线，看一看。如果有什么让你意外，你就改一改代码，再看一眼。没有 人签署任何东西。一个错误的代价是一个小时。

在第二个世界里，同一份数据坐在一堵高墙之后。那个世界里的一个数 字，在能出现在监管者会读的报告中之前，必须有一份谱系：一份说明 将要计算什么的规格，一个计算出它的程序，一个独立地重新计算它的 第二个程序，一次调和两者的比较，一份说明程序经过测试的验证文 档，以及一条说明谁在何时、基于哪个版本的数据运行了什么的审计追 踪。在这里，一个错误的代价不是一个小时。它可能是一次申报的代 价。

行业用很多名字称呼这堵高墙——GxP、CSV、Part 11——但它的材料 永远相同：缺失的证据。不是缺失的人才，不是缺失的工具，不是 缺失的统计洞见。是证据。

高墙与危险无关

值得先说清高墙不是什么。它不是对无能的回应。临床程序员平均而 言谨慎到近乎执念。高墙之所以存在，是因为错误的后果是不对称的： 安全性表格里一个无人察觉的错误，不是不便，而是对患者与试验完整 性的威胁。容忍不对称后果的系统，必须假定错误不可避免，并为检 出而非预防而设计。

一旦你这样看待高墙，一个重要的转变随之而来。受监管工程的目标不 是让错误不可能发生，而是让错误无法存活——建造一个这样的环 境：链条上任何一处的错误，在它得以伪装成真相之前，都会被一个独 立的机制截获。

高墙的真实成本

高墙征收的税，以重复的人力劳动来支付。看看今天一张表格如何抵达 临床研究报告。一位程序员写一个程序。第二位程序员——被刻意保持 为对前者的做法一无所知——写另一个程序来产出同一张表格。一位审 评者逐格比较两份输出。差异被调查、解决、记录。这个过程叫双人编 程，而且它确实有效——它是整个行业最受信任的质量机制，没有之 一。按普遍估计，它也消耗了一次典型申报中相当大份额的统计编程工 作量。

注意双人编程的本质：它是由人手工执行的核验，规模化地进行了 数十年。行业已经把它周围几乎一切都自动化了——数据采集、标准、 传输格式、电子递交——然而它最核心的信任行为仍然是手工匠人式 的。两个人，两块屏幕，一张检查单。

本书提出的问题

如果高墙由缺失的证据筑成，而行业最受信任的造证仪式是手工的，那 么一个建造者能做的最有价值的事，就不是再往技术栈里加一个分析 包。而是把证据的生产工业化：让每一个数字的谱系都由机器生 成、机器核查、机器重放，好让那些如今把半生花在比较表格上的人， 能把这些时间用来做只有人才能做的事。

这是一个精确的工程目标，而本书中的一切都是它的工具。开源革命早 已发生在高墙的探索一侧。信任层，是把它带过墙去的东西。

检验。 对于你的系统产出的任何数字，问一问：你能向我展示它 的谱系——规格、程序、独立重算、比较，以及谁做了什么——而不打 开任何一个 Word 文档吗？如果不能，你的系统还在高墙的探索一 侧。