Flexible, de amplio alcance y lábil, el proceso natural de razonamiento clínico está cargado de errores. Estos errores son consecuencia de las limitaciones inherentes al “ordenador” humano y a su vulnerabilidad para sufrir interferencias desde otros sistemas psicológicos.
Para empezar, a pesar de las mejores intenciones, la concentración de un clínico puede verse interrumpida por la fatiga, la enfermedad, o la emoción. El razonamiento puede verse perjudicado por la estereotipia o por la contratransferencia, por ejemplo cuando un paciente (por equivocación o deliberadamente) fomenta asuntos en conflicto en el clínico. Por ejemplo, el paciente podría provocar enfado, aburrimiento, excitación erótica, o la necesidad de proporcionar protección. Siempre que el clínico sienta un fuerte agrado, o desagrado, o se identifique con el paciente, los errores de juicio son posibles. En estos casos se debería consultar a un colega.
Dado que la capacidad de la memoria reciente es finita, el número de hipótesis alternativas que pueden ser barajadas es limitado. Lo normal son 4 o 5; 6 es casi el límite. La organización jerárquica ayuda, pero es limitada. ¿Qué pasa si hay más de 6 diagnósticos razonablemente posibles?
El ordenador humano tiende a impresionarse más con la información que aparece pronto en el encuentro diagnóstico, y relativamente tiende a ser menos eficiente al obtener o captar información aparecida más tarde, especialmente si ésta va en contra de sus primeras impresiones (un efecto primario).
Los clínicos parecen mejores colocando alternativas concernientes a diagnósticos categóricos (esquizofrenia versus trastorno afectivo) que generando hipótesis para diagnósticos psicodinámico (representación de un duelo sin resolver que sigue a la pérdida del padre versus reconstrucción de un trauma por abuso físico no asimilado). Probablemente esto es debido al hecho de que la complejidad relativamente mayor de las hipótesis dinámicas somete a la memoria reciente a un gran esfuerzo.
Otros problemas (ignorancia de las estadísticas de Bayes, percepción retrospectiva, la disponibilidad heurística, correlaciones ilusorias, y preferencia por la evidencia positiva más que por la negativa) son descritas por Faust y Nurccombe ,Kahneman et al., y Schwarz y Griffin.
SOLUCIONES.
Desafortunadamente, se dedica muy poco tiempo a la enseñanza del razonamiento clínico. La buena enseñanza y la auto-reflexión pueden ayudar a los clínicos experimentados a pensar críticamente acerca de los datos que obtienen, a ser cautos acerca de las inferencias que hacen, a generar hipótesis alternativas, a ser consistentes al probarlas, y a buscar evidencias negativas.
Sin embargo, incluso después de una buena enseñanza y una honesta auto-evaluación, el razonamiento clínico no es perfecto – las limitaciones de la capacidad, las interferencias en el sistema y los errores heurísticos dictan la necesidad de asistencia. Es aquí donde los ordenadores pueden ayudar. Ningún ordenador contemporáneo puede igualarse a la habilidad de un buen clínico para identificar y valorar los datos, formar patrones experimentales, y emparejarlos con los síndromes prototípicos. Sin embargo, los ordenadores pueden almacenar información diagnóstica, generar grandes cantidades de hipótesis, calcular probabilidades basándose en los porcentajes de base de los síntomas y los trastornos, y evitar las predisposiciones y prejuicios.
Un día serán esenciales para hacer la predicción comparativa de resultados siguiendo distintos tratamientos, dadas distintas combinaciones de edad, sexo, clase, inteligencia, estructura familiar, diagnóstico, gravedad, agudeza, y recursos económicos y clínicos
Los cuestionarios y las entrevistas estructuradas pueden mejorar la fiabilidad y la profundidad de la recogida de datos. Los protocolos de investigación estandar y discrecionales pueden aumentar la veracidad del plan de investigación. Las estimaciones computarizadas del progreso hacia objetivos focales podrían ayudar enormemente a la monitorización del progreso del tratamiento.
Aunque las máquinas, los cuestionarios, las entrevistas estructuradas y los protocolos de investigación pueden reforzar el razonamiento humano, todavía no podemos sustituirlo. Si algún día será posible, es una pregunta interesante. En este momento, las máquinas prometen ser memorias y predictores actuariales, más que rivales reales.
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