RCT的"平均有效"陷阱
RCT（随机对照试验）是现代医学证据体系的基石。它回答的核心问题是： "在人群中，这个干预平均有效吗？"
问题在于，"平均有效"不等于"对你有效"。 一项发表在 Nature 的研究表明， 即使是经过严格RCT验证的药物，在真实世界中对约30-40%的患者效果不佳。 这不是药物的问题，而是个体差异的问题。
数据对比
RCT结论
"平均有效" = 60%受益
被忽略的
30%无感 + 10%变差 = 40%被忽略
N-of-1：个体层面的科学
N-of-1试验（单病例随机对照试验）是证据等级金字塔的顶端。 它的核心思想很简单：你就是你自己的对照组。 不再与"平均值"比较，而是与你自己的基线比较。
但N-of-1在传统模式下有一个致命的瓶颈—— 它需要反复的交叉试验设计，周期长、成本高、执行困难。 这就是为什么N-of-1长期以来只停留在学术概念，未能大规模落地。
AI如何让N-of-1成为现实
SEMO算法的核心突破在于：它不需要反复试验。 通过一次DNA甲基化检测，AI就能计算你的专属蛋白质网络状态， 然后在数百万种化合物-网络组合中， 毫秒级计算出每种干预对你的适配度。
这不是"预测"——这是统计计算。 基于网络医学理论，通过严格的T检验，量化每种干预对你每个网络的影响。 可重复、可验证、不依赖个人经验。
N-of-1不是新概念。但只有AI时代，才能让N-of-1从学术理想变成现实服务。