Perdidos en el pensamiento

En los buenos tiempos, los médicos pensaban en grupos; "en rondas", ya sea en las salas o en la sala de lectura de radiología, era una oportunidad para que los colegas trabajaran juntos en problemas demasiado difíciles de resolver por una sola mente.

Hoy en día, pensar parece muy diferente: lo hacemos solos, bañados por la luz azul de las pantallas del ordenador.

Nuestra reacción precipitada es culpar a la computadora, pero las raíces de este cambio funcionan en un nivel mucho más profundo. El pensamiento médico se ha vuelto mucho más complejo, reflejando los cambios en nuestros pacientes, nuestro sistema de atención médica y la ciencia médica. La complejidad de la medicina ahora excede la capacidad de la mente humana.

Es irónico que justo cuando los médicos sienten que no hay tiempo en sus rutinas diarias para pensar, la necesidad de un pensamiento profundo es más urgente que nunca

Las computadoras, lejos de ser el problema, son la solución. Pero su uso para manejar la complejidad de la medicina del siglo XXI requerirá cambios fundamentales en la forma en que pensamos y en la estructura de la educación médica y la investigación.

Es irónico que justo cuando los médicos sienten que no hay tiempo en sus rutinas diarias para pensar, la necesidad de un pensamiento profundo es más urgente que nunca. El conocimiento médico se está expandiendo rápidamente, con una amplia gama de terapias y diagnósticos alimentados por los avances en inmunología, genética y biología de sistemas. Los pacientes son mayores, con más enfermedades coexistentes y más medicamentos. Ellos ven a más especialistas y se someten a más pruebas de diagnóstico, lo que conduce a la acumulación exponencial de los datos de registro de salud electrónica (EHR). Cada paciente es ahora un desafío de "grandes datos", con grandes cantidades de información sobre trayectorias pasadas y estados actuales.

Toda esta información pone en tensión nuestra capacidad colectiva de pensar. La toma de decisiones médicas se ha vuelto enloquecedoramente compleja. Los pacientes y los médicos quieren respuestas sencillas, pero sabemos poco acerca de a quién remitir para una prueba de BRCA o a quién tratar con los inhibidores de PCSK9. Los procesos comunes que antes eran sencillos - descartar la embolia pulmonar o gestionar una nueva fibrilación auricular - ahora requieren de numerosas decisiones.

Por lo tanto, no es sorprendente que tomemos muchas de estas decisiones mal. Los pacientes que buscan atención de emergencia son a menudo ingresados ​​en el hospital innecesariamente, pero muchos también mueren repentinamente poco después de ser enviados a casa.² En general, ofrecemos mucho menos beneficio a nuestros pacientes de lo que esperamos. Estos fracasos contribuyen a la profunda insatisfacción y agotamiento entre los médicos y amenazan la sostenibilidad financiera del sistema de salud.

Si una de las causas principales de nuestros retos es la complejidad, es poco probable que las soluciones sean simples. Pedir a los médicos que trabajen más duro o que sean más inteligentes no ayudará. Las llamadas para reducir la atención "innecesaria" caen de plano: todos sabemos lo difícil que es llegar a identificar qué atención es necesaria y cuál no lo es. Cambiar los incentivos es una palanca atractiva para los formuladores de políticas, pero eso por sí solo no hará las decisiones más fáciles: podemos recompensar a los médicos por ofrecer menos atención, pero el resultado final puede ser simplemente ofrecer menos cuidado, no una mejor atención.

El primer paso hacia una solución es reconocer el profundo desajuste entre las capacidades de la mente humana y la complejidad de la medicina. Hace mucho tiempo, nos dimos cuenta de que nuestro sensorio innato era inadecuado para escudriñar el funcionamiento interno del cuerpo,  por lo tanto, desarrollamos microscopios, estetoscopios, electrocardiogramas y radiografías. ¿Nuestro conocimiento innato resolverá por sí solo los misterios de la salud y la enfermedad en un nuevo siglo? El estado de nuestro sistema de salud ofrece pocas razones para el optimismo.

Pero hay esperanza. Los mismos ordenadores que hoy nos atormentan con casillas de verificación y formularios sin fin mañana serán capaces de procesar y sintetizar los datos médicos de una forma que nunca podríamos hacer nosotros mismos. Ya hay indicios de que la ciencia de datos puede ayudarnos con los problemas críticos.

Considere el desafío de leer electrocardiogramas. Los médicos buscan un puñado de características para diagnosticar la isquemia o los trastornos del ritmo – pero, ¿podemos realmente "leer" las formas de las ondas en un seguimiento de 10 segundos, y mucho menos la grabación de varios días de un monitor Holter? Los algoritmos, por el contrario, pueden analizar sistemáticamente cada latido del corazón. Hay signos tempranos de que tales análisis pueden identificar sutiles variaciones microscópicas relacionadas con la muerte cardíaca súbita.³ Si se validan, tales algoritmos podrían ayudarnos a identificar y a tratar a decenas de miles de personas que de lo contrario podrían caer muertos inesperadamente en un año determinado. Y podrían guiar la investigación básica sobre los mecanismos de los predictores recién descubiertos.