根据特定事件的发生率，计算检出该事件的最小样本量。
注意：本方法仅针对一个特定问题，即在已知事件发生率的基础上，计算检出至少1例的样本量。
注：
[1] π是特定事件，比如AE（不良事件）的总体发生率；可以从相应的文献中得到，也可以根据既往或相关研究进行预估；
[2] Power：检出率，类似于假设检验的检验效能（把握度），是一定规模的样本能在多大程度上检出特定事件（即检出事件发生）。
注：本算法根据Poisson分布推导而来；经统计模拟验证。
根据特定事件的发生率，计算检出该事件的最小样本量。
注意：本方法仅针对一个特定问题，即在已知事件发生率的基础上，计算检出至少1例的样本量。
注：
[1] π是特定事件，比如AE（不良事件）的总体发生率；可以从相应的文献中得到，也可以根据既往或相关研究进行预估；
[2] Power：检出率，类似于假设检验的检验效能（把握度），是一定规模的样本能在多大程度上检出特定事件（即检出事件发生）。
注：本算法根据Poisson分布推导而来；经统计模拟验证。