lunes, 12 de junio de 2017

Las leyes de la medicina








Siddhartha Mukherjee, oncólogo, investigador y profesor de la Universidad de Columbia, es el autor de un pequeño ensayo, The Laws of Medicine: field notes from an uncertain science (2015), que me ha parecido bastante interesante como para recomendárselo a clínicos con ganas de pensar un poco más sobre lo que hacen. "En la facultad de medicina dice el autor me enseñaron un montón de hechos, pero no me prepararon para navegar por los inmensos espacios que hay entre estos hechos. Ahora mismo podría escribir una tesis de la fisiología de la vista, pero me siento perdido cuando intento comprender el entramado confabulador que hace que un hombre, al que se le prescribió oxígeno domiciliario, diera una dirección falsa a los proveedores del servicio, avergonzado (lo supe más tarde), porque vivía en la calle."

¿Qué es una ley científica?

Las ciencias disponen de leyes, declaraciones de verdades basadas en observaciones experimentales repetitivas, que describen algunos atributos de la naturaleza de carácter universal, como por ejemplo, la ley de la gravedad. De entre todas las ciencias, la biología es la que tiene menos leyes y, dentro de esta, la medicina no tiene ninguna, y por eso Mukherjee, tras leer The Youngest Science, de Lewis Thomas, y de reflexionar sobre el trabajo clínico, propone tres leyes posibles:

Primera ley de la medicina
Una intuición fuerte es más poderosa que una prueba débil

De los razonamientos del autor para defender la primera ley destaco lo siguiente: pongamos el caso que el test de detección del VIH da un 1% de falsos positivos, una especificidad más que aceptable y, por tanto, un médico puede acabar solicitándolo a personas de bajo riesgo solo por el hecho de estar seguros de que están limpias; pero como la prevalencia de la infección es (por suerte) muy baja, del 0,05%, si el test diera positivo, su valor predictivo sería solo del 5%. En cambio, si el médico, mediante una cuidadosa entrevista basada en la elección de riesgos, se limitara a pedir la prueba a las personas con una probabilidad del 19% de estar infectadas, entonces el poder predictivo del test ascendería hasta el 95%.

Segunda ley de la medicina
Los casos normales enseñan reglas, los outliers, leyes

Carente de leyes científicas, la investigación biomédica centra sus esfuerzos en la normalidad estadística, que ofrece reglas para la mayoría de la población afectada de un determinado problema de salud, mientras que los casos que dan resultados extremos se rechazan. Los datos, para resaltar mejor la normalidad, se depuran de outliers. Para explicar mejor la segunda ley, el autor recurre a Johannes Kepler, un matemático del siglo XVI que interpretó las leyes que mandan en el sistema solar mediante el estudio, durante más de una década, del movimiento de Marte, el único planeta que hacía la puñeta a todas las teorías anteriores, un auténtico outlier para los astrónomos de la época. En este sentido, David Solit, un oncólogo norteamericano, centra sus esfuerzos científicos en comprender los mecanismos que hacen que determinadas personas respondan excepcionalmente a un nuevo fármaco, cuando este ha fallado en todos los demás participantes del ensayo clínico, pretendiendo dar con el quid de la cuestión a partir de la excepción.

Tercera ley de la medicina
Cada proyecto de investigación tiene incorporado su propio sesgo

Cada científico lleva el sesgo en sí mismo. Detrás de los algoritmos, los protocolos y las tecnologías más sofisticadas está siempre el factor humano, bien sea para para la observación, la interpretación o el arbitraje. Según el autor, el principal factor que influye en la omnipresencia de las desviaciones en la investigación radica en las propias expectativas de los investigadores, el anhelo de éxito. Otro elemento a considerar es la dificultad de reproducir las circunstancias de la clínica real en entornos de investigación, empezando por la injerencia de cada intervención en el estado emocional de las personas. No hay que ser demasiado científico para saber que el pulso que toma una enfermera en la consulta siempre está más acelerado de lo que es habitual.

Como dice Mukherjee, tomar decisiones con informaciones perfectas es fácil, pero la práctica clínica moderna requiere tomar decisiones perfectas con informaciones imperfectas. Por ello, el autor de las tres leyes cree que la próxima revolución de la medicina no vendrá marcada por complejos algoritmos, sino por la capacidad de tomar decisiones razonables en entornos de incertidumbre.


Jordi Varela
Editor

2 comentarios:

  1. Fantástico ensayo, decir mas es hacerle de menos

    ResponderEliminar
  2. Puff, dado que no soy yo quien lo dice, no puedo resistirme a un apoyo, item mas, con la Segunda Ley, la de los outliers es prácticamente el mismo ejemplo que suele usar Angel Ruiz Tellez sobre Aristarco de Samos y los siete planetas errantes frente a la visión aristotélica que nos hubiera evitado 2000 años de heliocentrismo (por cierto si lees esto cuélganos el artículo o página donde lo tienes que no recuerdo el entorno pero se que era aleccionador). Tal vez si logramos entender que la ciencia es atea (los científicos lo que deseen ser) y que nuestros referentes son humanos, y por tanto falibles, nos quitemos los prejuicios que están haciendo que no avancemos por a)seguidismo o docilidad política y b)seguidismo a líderes de nuestra especialidad que por el mero hecho de serlo parece que no se les puede llevar la contraria sin que salgan algunxs talibanes a acusarnos a lxs demás de herejes (líderes incluso fallecidos lo cual es una pena porque probablemente ellos mismos no se seguirían en algunas cosas)

    ResponderEliminar