196: Atocha Aliseda Llera: “No estamos listos para la incertidumbre”

Uno de los tipos de razonamiento que se utilizan es comparar la situación actual que están viendo con una anterior. O sea, el médico todo el tiempo está haciendo analogías. Esa es una. Otra: ¿Cuándo es que el médico generaliza? ¿Cuando ya vio a dos pacientes parecidos? ¿A tres? ¿A cuántos? Ahí estamos viendo de manifiesto el muy teórico pero muy discutido problema de la inducción en Filosofía: cuántos cuervos negros necesito para decir que todos los cuervos son negros.

Lo que a mí también me interesaba era ver hasta dónde los médicos en formación o los médicos en general están conscientes de que un diagnóstico es una hipótesis diagnóstica. Sin embargo, los médicos y los pacientes nos ponemos muy nerviosos con esto de que el estatus epistémico de un diagnóstico sea el de una hipótesis. Cómo voy a salir yo de un consultorio donde me digan: pues tal vez tienes covid-19 o tal vez tienes EPOC o lo que pasa es que estás cruda, etcétera, etcétera. Creo que al médico le cuesta mucho aprender que el estatus epistémico de sus diagnósticos son hipótesis, o que esto puede cambiar.

… lo que queremos son certezas, que nos expliquen. Y cuando nos ponen una gráfica pensamos que eso está representando una partecita de la realidad. Y los modelos, para empezar, son reconstrucciones abstractas, son constructos mentales en los que efectivamente estamos tratando de representar algo, pero estamos tratando de representar solo algunos aspectos de la realidad. Y lo que estamos tratando de ver o de analizar son los escenarios de lo que podría pasar de acuerdo a las variables que hay. Por ejemplo, si yo asumo que la tasa de crecimiento del contagio es tal, ¿cuántos contagiados tengo en tal tiempo? Los modelos nos ayudan muchísimo a eso y ahora hay matemáticos que se están metiendo en esto. Sin embargo, a la hora de hacer un modelo tenemos algunas certezas —yo puedo decir que el tamaño de la población que voy a analizar es tal—, pero ¿cuántos están infectados? Pues no lo sé. Entonces ahí es donde empezamos a ver que hay ciertos presupuestos que no se explican o que no se alcanzan a ver.

Creo que estos tiempos o esta crisis han sido fascinantes porque hay mucha gente, incluyéndome a mí, que queremos entender muchas cosas que no entendíamos antes, porque la disciplina —déjame llamarle así por no llamarle ciencia— de la epidemiología es estadística. Sí. Sin embargo, no sabemos estadística, ni siquiera los que nos preciamos de ser gente educada. Incluso los médicos, porque la otra parte es decir: “Bueno, los médicos van a tomar decisiones, ahora hablamos de la medicina basada en evidencia”. Cuando decimos evidencia, para empezar, está mal dicho en español, porque en la evidence based medicine, “evidencia” en realidad quiere decir “prueba”. Y la medicina basada en pruebas es en pruebas estadísticas. Y a los médicos a veces les cuesta trabajo porque, aunque se habla ahora del paradigma de la medicina basada en evidencia, seguimos en el modelo que propuso Claude Bernard [biólogo teórico, médico y fisiólogo francés que fundó la medicina experimental en el siglo XIX], donde el conocimiento era sobre todo fisiopatológico. Los médicos se la pasan estudiando eso. Solo son los epidemiólogos, que ya es una especialidad, los que se dedican a ver qué quiere decir tal cosa en la gráfica, etcétera.

Entonces, ahora que estamos hablando de los modelos, creo que hay que hablar de dos niveles. El primer nivel, que está en la percepción de las personas comunes y corrientes, que no sabemos estadística. Creo que eso ha quedado clarísimo. H. G. Wells [escritor británico, autor de La guerra de los mundos] decía en el siglo XX que el razonamiento estadístico iba a ser tan necesario como saber leer y escribir. Y la realidad es que ya estamos en el siglo XXI y la educación estadística no ha llegado. La exposición a los modelos matemáticos para la gente común ya es una cosa (hay que entender que es un modelo, que hay presupuestos, etcétera), pero ahora vayámonos a los expertos, y aquí yo coincido totalmente con un epidemiólogo emérito de la Universidad de Stanford, que dice: en estos momentos los modelos no nos sirven. No tenemos suficientes datos ni suficiente información para poder hacer nuestros modelos. Hoy en la mañana estaba escuchando la BBC y lo que decían es que no vamos a saber cuántos se han infectado por covid-19 hasta que no tengamos datos como cuál fue el exceso de muertes. Una manera de calcular tentativamente cuántos pudieron haber muerto por covid-19 es comparar cuántos murieron hace un año con los que llevamos ahora. Pero a eso no lo vamos a saber hasta que no se registren todos esos datos. Y eso en un país como Inglaterra, que está bastante organizado. Aquí en México no creo que nos enteremos nunca. Entonces, para cerrar lo de los modelos: no estamos listos para esta época. Y no solo porque no sepamos estadística, sino porque no estamos listos para la incertidumbre. O para que los propios investigadores o los propios políticos que utilizan estos datos digan: “La verdad, no tenemos idea”. El primer ministro holandés hizo una declaración muy simpática, probablemente la única simpática que hizo, y es que se estaban tomando el cien por ciento de las decisiones con el cinco por ciento de la información.

Con la lógica, que es a lo que yo empecé dedicándome como matemática, tenemos la certidumbre. Es como perfecta, porque ahí tienes un mundo que se comporta regularmente: asumes que las cosas son verdaderas y de ahí deduces lo que puedes. Con la probabilidad, lo que estamos midiendo es el riesgo: conocemos cuáles son nuestras incógnitas y lo que tenemos que hacer es calcular bien. Pero en el terreno de la incertidumbre, que es en el que estamos, no sabes ni siquiera cuáles son tus escenarios posibles. Creo que eso es algo que los científicos no aceptan. He tenido discusiones con amigos matemáticos que me dicen: “Es que los modelos son así”. Yo les digo claro, pero tú tienes que ir ajustando un modelo con la realidad y solamente vas a saber si es bueno cuando le vas cuchareando, pues le mueves los números arriba, abajo, etcétera, y entonces ya puedes publicar tu artículo y explicárselo a un auditorio. Esto a mí me parece fascinante. Por un lado, como te decía, personalmente estoy muy preocupada, pero por otro lado me parece fascinante que por fin entendamos que estamos en un mundo incierto y que eso no quiere decir que la ciencia no sirva. La propia ciencia es incierta.

Hablaba con un amigo filósofo que cree que, como humanos, no podemos pensar que hay imposibles, pues los escenarios que se nos ocurren son combinaciones de los anteriores, etcétera. Y una de las cuestiones que estábamos discutiendo es si esta pandemia se podía esperar o no. A nivel personal no lo esperaba nadie. Pero a nivel político y a nivel de estados, hay estados como Corea del Sur que no solamente sabían que venía, sino que se estaban preparando. El caso de éxito de Corea del Sur creo que tiene que ver con dos cosas: su capacidad de control sobre la población —esto es algo importante, que también tiene China—, pero sobre todo que ellos ya estaban de alguna forma preparados con sus laboratorios, etcétera. El otro punto es este: ¿Cómo mides el éxito entre países?

Es algo que yo he pensado también. Pero, al menos viéndolo a través de la parte metodológica y de modelos, te diría que nuestra información entre los países es casi inconmensurable, en el sentido de que no podemos ni siquiera comparar. ¿Por qué? Para empezar, y aunque parezca algo muy tonto y muy simple, están registrando la información de maneras distintas: en Italia están anotando si los que murieron por covid también tenían alguna alguna otra condición crónica; en España están poniendo los confirmados por covid con una prueba y los confirmados clínicamente. Algunos médicos dicen que es clarísimo cuando alguien tiene esto, porque es una especie de inflamación a lo bestia que afecta sobre todo a los pulmones. Entonces, bueno, si yo estoy registrando de formas muy distintas no voy a poder saber por qué unos sí tienen éxito y por qué otros no. O por qué las políticas que sí funcionaron en algunos países, en otros no.

Yo creo que todo esto sí se va a ir aclarando, pero me parece casi increíble que en un mundo que parecía tan conectado y tan… de pronto esto nos rebasó. Y estoy hablando solo de la parte de cómo capturar la información...

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