Las leyes de la medicina no pueden ser descritas con ecuaciones, constantes o números. Son guías que los médicos jóvenes deben aprender a medida que navegan por una profesión que a primera vista parece innavegable. Para Siddhartha Mukherjee, médico investigador y escritor norteamericano, las leyes de la medicina son en realidad leyes de incertidumbre, imprecisas e incompletas. Son leyes de imperfección. Un test o prueba diagnóstica no es un oráculo de Delfos, no es un predictor de las verdades perfectas. Por el contrario, es una máquina que modifica probabilidades: recoge información y emite información. Si lo alimentamos con una probabilidad, te dará otra probabilidad; si lo alimentamos con basura, inevitablemente escupirá basura. La medicina te pide tomar decisiones perfectas con información imperfecta. En un periodo de mi formación como médico especialista eché de menos una pieza importante de mi educación: qué hacer con la información, especialmente cuando los datos eran imperfectos, incompletos o inciertos. ¿Qué pasa si mis respuestas no se aplican a este paciente, con esta historia, en este problema particular? ¿Y si el paciente es un caso atípico?
Los pacientes típicos nos enseñan reglas, los pacientes atípicos nos enseñan leyes. Esa es la segunda ley de la medicina descrita por el Dr. Mukherjee en su libro Las Leyes de la Medicina. Los médicos y los ciudadanos bien informados tienen claros los rangos normales de la fisiología. Sabemos el rango normal de la presión arterial, de la altura, del peso corporal o de la glucosa en sangre, porque están basados en datos obtenidos en repetidos estudios poblacionales. Pero de vez en cuando nos encontramos con personas cuyos valores están fuera de ese rango normal. Hay gente que tiene una presión arterial elevada pero nunca ha tenido ningún problema cardiaco o cerebral. En el pasado se asumía que se trataba de una coincidencia, y seguramente en algunos lo era. Es como si una persona te dice: "Yo he fumado toda mi vida y no he desarrollado ningún tipo de cáncer, así pues, el tabaco no causa cáncer de pulmón". Es obvio que no es verdad porque sabemos por numerosas investigaciones que sí produce cáncer. Pero lo contrario es muy interesante: ¿por qué algunas personas con una larga historia de fumador no desarrollan cáncer pulmonar? Parte es puro azar, pero otra parte no lo es. Y cuando estudias a esas personas, se obtiene nueva información sobre la fisiopatología (la fisiología de la patología) del cáncer. Se puede decir lo mismo de las enfermedades cardíacas o de las enfermedades infecciosas. El punto que concierne a la segunda ley de la medicina es que hemos dedicado demasiado tiempo en entender a los "normales" cuando es más interesante preguntarse qué nos pueden decir esos individuos "atípicos" sobre la esencia más profunda de la fisiopatología de su enfermedad.
Yo uso continuamente la segunda ley en mis investigaciones para identificar a aquellos pacientes excepcionales que responden al tratamiento. La pregunta que me hago es ¿quién es el típico respondedor al tratamiento habitual? Eso es medicina individualizada, medicina de precisión. Pero ahora, con la ayuda de herramientas modernas de análisis de datos empezamos a responder otras preguntas: ¿quién no responde al tratamiento convencional? ¿Quién responde a algunos tratamientos excepcionales? Estas son cuestiones muy interesantes porque apuntan a principios más profundos de la fisiopatología y de la medicina, que han surgido precisamente de los respondedores excepcionales. De los 20 medicamentos más recetados, al menos un 80% de la gente no responde, pero les seguimos dando esos medicamentos porque tenemos la esperanza que van a funcionar en ellos. Pero el hecho es que la mayoría de los pacientes no responden. En un reciente artículo publicado en la prestigiosa revista British Medical Journal, se concluía que tan solo el 13% de las intervenciones médicas son beneficiosas, el 22% pueden serlo, el 48% lo ignoramos, el 8% son perjudiciales y en el 9% el balance riesgo / beneficio es negativo.
Hoy más que nunca tenemos la increíble oportunidad de integrar una extraordinaria cantidad de datos en el sistema de información médica de un individuo. Seguirán existiendo individuos con rangos normales en la salud y en la enfermedad, pero también individuos atípicos. Los tests seguirán siendo imperfectos pero tendremos más oportunidades para integrar toda esta increíble información y transformarla para mejorar la atención médica. Ningún ser humano puede procesar la enorme cantidad de datos que generamos cada día en cada paciente. La cuestión clave es cómo educamos a los nuevos médicos que se forman para que sean capaces de enfrentarse a interpretar información imperfecta. Lo relevante será preguntarse si estamos usando la inteligencia para interpretar tantos datos. Podemos dejarnos seducir por el hecho de que disponemos de muchos datos pero si carecemos de interpretaciones inteligentes de esos datos, entonces los datos producirán más datos. Y el objetivo de tener muchos datos no es producir muchos más datos sino sabiduría, conocimientos y verdades. Esa es la ciencia de la medicina. Esa es la belleza de la ciencia de la medicina. Buen día y hasta luego.
