Introducción

En las revistas científicas médicas se describen los métodos y los procedimientos de observación y de experimentación, y el análisis y la interpretación de los datos, utilizando las matemáticas para describir, analizar, sistematizar y validar los hallazgos, donde entran en juego diversas herramientas: concepto de normalidad, escalas de medición, teoría de las probabilidades o pruebas estadísticas, entre las más destacables. Todo esto nos revela que los números poseen un poder de persuasión incontrastable y sui géneris: se asumen como realidades o verdades contundentes, incuestionables; en el fondo, se trata de la creencia ancestral de ubicar en las matemáticas -«las ciencias exactas»- el auténtico soporte de toda verdad científica. Este trabajo pretende sembrar dudas acerca del valor incuestionable de las «verdades matemáticas» como fundamento explicativo del conocimiento científico en medicina, en especial la teoría de las probabilidades con sus conceptos de causalidad y de azar, alusivos a dos formas de relación entre sucesos.

El concepto de normalidad

Una vía de acceso a las entrañas del quehacer científico en medicina es el vocablo «normal», que tiene un uso extraordinariamente extendido, desde el lenguaje más vernáculo («es normal que así suceda») hasta sus acepciones técnicas más precisas («este resultado es anormal porque se encuentra dos desviaciones estándar por debajo de la media de la población estudiada»). Esta polisemia de lo «normal» plantea la necesidad de rastrear su significado a fin de especificar su utilización y así aproximarse a la teoría de las probabilidades, a la causalidad y al azar.

En la investigación médica, el concepto de normalidad representa el núcleo que da apoyo y fundamento a numerosas ideas, enfoques y métodos. Designa, de manera genérica, la dispersión de los valores de conjuntos de mediciones de moléculas, metabolitos, especímenes, pacientes, grupos o poblaciones, dentro de un cierto patrón de distribución o norma. Conviene precisar, de inicio, que el concepto normal con sus implicaciones modernas proviene de la noción de norma (jurídica), que se originó en parajes muy apartados del ámbito científico. En efecto, desde un punto de vista estricto, fue con el advenimiento de la Revolución Francesa y la aparición en el escenario histórico de un «nuevo sujeto jurídico» que surgieron las leyes y las normas en su sentido moderno y no como privilegios, directos o indirectos, de la divinidad¹. La legislación tiene el fin de regular la convivencia entre personas en un marco de igualdad y libertad; son esas nociones de ley y de norma las que se diseminaron a diferentes campos de conocimiento, incluyendo las matemáticas y la biología.

Dada la relación entre el concepto de normalidad actual y la teoría de las probabilidades, en primer término se analizarán las condiciones de surgimiento de esta en el ámbito de las matemáticas, y a continuación algunas de sus aplicaciones en el campo de la medicina a través de los conceptos de causalidad y de azar. El propósito es incitar la reflexión y el debate sin pretender agotar el tema ni resolver todas las interrogantes. Los destinatarios de estas reflexiones son los que no están «tan seguros de sus certezas metodológicas», habida cuenta de que, en cuestiones conceptuales, la evidencia es más teórica que empírica.

Los prolegómenos de la teoría de las probabilidades pueden ubicarse en el siglo xvii, cuando la curiosidad de los matemáticos por los llamados «juegos de azar» inicia un largo devenir que llega hasta nuestros días. Los nombres de Pascal, Fermat, Buffon, Huyghens, Bernoulli, Bayes, Laplace, Gauss, Poincaré, Frécher o Bourbaki² dejaron su impronta en ese derrotero, donde ocurrieron sistematizaciones, correcciones y reacomodos conceptuales, sin los cuales sería inconcebible la moderna teoría de las probabilidades. En lo tocante a «lo normal», hace su aparición en el continente de las matemáticas -sin olvidar que es una «exportación» jurídica- como resultado de la búsqueda incesante que, entre otros logros, desarrolla la teoría del azar y aporta criterios para la predicción de diferentes tipos de acontecimientos físicos, con base en la teoría de las probabilidades³.

En contra de lo que se piensa, la curva normal gaussiana designaba, en un principio, la distribución que exhibían las mediciones repetidas de un mismo objeto, adoptándose el término «normal» para calificar ese patrón específico de distribución; es decir, los «errores» de medición se distribuían de un modo característico y simétrico⁴. Conforme se extendió la aplicación de ese patrón de distribución a las mediciones en otras ramas del saber, lo «normal» se empezó a utilizar para calificar la distribución de mediciones únicas de conjuntos de objetos; en otras palabras, el concepto originario que aludía a la forma de distribución de los valores de las mediciones de un mismo objeto fue sustituido por el de la distribución de los valores de las mediciones de múltiples objetos, y más aún, la distribución normal se consideró atributo de la medición de conjuntos de objetos de una misma clase. Así las cosas, esta «normalidad» se tomó como base de sustentación para entender los fenómenos biológicos, complementada con la estadística y la teoría de las probabilidades. Tal situación fue un poderoso impulso para que la mirada epidemiológica alcanzara predominio metodológico en detrimento de lo clínico o cualitativo, que ahonda en la individualidad.

En el campo de la medicina, lo «normal» era de uso corriente antes de su aparición en las matemáticas; en efecto, puede afirmarse que la noción de normalidad, con sus variantes, era equiparable a sano, y anormalidad a enfermo. Tales acepciones han persistido, si bien han sufrido diversas modificaciones para llegar a nuestros días; los cambios ocurridos se deben, en buena medida, a la introducción creciente de los conceptos matemáticos antes referidos en la investigación médica.

El concepto de normal está ahora asentado sobre bases estadísticas y probabilísticas; de esta manera, la anormalidad biológica es equiparable con una medición que se ubique fuera del rango de distribución que incluye el 95% de una muestra representativa de «sanos». En otros términos, el criterio de normalidad se hizo cada vez más dependiente del resultado de una medición; se concretó así el reduccionismo matemático como concepto clave de la práctica médica que, por lo mismo, ha perdido su carácter propiamente biológico. Este reduccionismo facilita la tarea de condensar, describir y precisar en números las observaciones (estadística descriptiva), pero funciona como cortina de humo si pretendemos una inteligibilidad profunda de las cualidades distintivas del proceso vital (ver más adelante).

Si en un principio se tenía una idea clara de que los métodos de cuantificación entrañaban variaciones que se distribuían normalmente, muy pronto tal evidencia dejó de representar un criterio relevante al interpretar los resultados de las mediciones. Así, la dispersión de los resultados de la medición de algún rasgo o molécula en un grupo de individuos se interpreta como variabilidad atribuible solo a los individuos; se pierde de vista que el cálculo de la media, la desviación estándar y la varianza del grupo estudiado incluyen no solamente las diferencias interindividuales, sino también las variaciones del método de medición. ¿Cómo arribar a conclusiones, sin la menor sombra de duda, a partir de ciertos resultados, sin haber considerado las variaciones del método utilizado? La literatura biomédica está saturada de datos, disquisiciones, discusiones, proposiciones o extrapolaciones que desestiman lo relativo a la precisión y la exactitud del método empleado^*.

La investigación en el campo de la salud recurre, casi con exclusividad, al método epidemiológico, dejando cada vez más de lado el estudio a profundidad de los casos (método clínico). El uso generalizado de baterías de exámenes de laboratorio como principal recurso de detección de problemas potencialmente curables o prevenibles enfrenta la situación paradójica de que «la normalidad» de base probabilística y estadística fija un rango que engloba el 95% de los integrantes de cierto universo poblacional, y según este porcentaje, un sujeto normal (verdadero) tendrá solo una oportunidad de tres de tener resultados uniformemente normales en una rutina de 20 pruebas diferentes⁵, debido a que el rango normal se determina independientemente para cada prueba (0.95ⁿ). Así, suponiendo la aplicación a sanos de una sola prueba de laboratorio, el 95% será considerado normal; con cinco pruebas, el 77% (0.95⁵); con diez determinaciones diferentes, el 60% (0.95¹⁰), y con 20 solo el 35% (0.95²⁰) estará incluido dentro de la normalidad en todas las mediciones⁶. A tales equívocos cabe agregar la observación de la escasa utilidad del uso rutinario (independiente de lo sugerido por el estudio clínico) de los exámenes de laboratorio para detectar problemas nuevos no sospechados clínicamente⁷.

Lo anterior revela lo inconveniente de la realización rutinaria de baterías de exámenes de laboratorio para «chequeos del estado de salud», que suelen arrojar datos «anormales» sin ninguna base clínica y que estrictamente corresponden a «ficciones de laboratorio». El desconocimiento de tales eventualidades obliga a repetir estudios o solicitar otros nuevos -igualmente innecesarios- para finalmente concluir, en el mejor de los casos, que no hay alteración alguna, con el consecuente desperdicio de tiempo y de recursos, y el malestar físico y psicológico de la persona que se somete a estos rituales estresantes para «cuidar de su salud».

Otro aspecto que se ha desestimado es la existencia de variaciones intraindividuales reales en la concentración de ciertas sustancias que no son atribuibles al método de medición⁸-¹⁰. El conocimiento de que los ritmos biológicos (ultradianos, circadianos, infradianos), la edad, el sexo o la etnia se asocian con diferentes patrones de fluctuación de diversas variables fisiológicas planteaba, desde mucho tiempo atrás, la necesidad de ponderar y reinterpretar algunos de nuestros supuestos que consideramos incontrovertibles; además, tal conocimiento constituye un motivo de peso para reorientar algunos de nuestros esfuerzos hacia el entendimiento de la individualidad biológica, psicológica y cultural que representa toda persona, sana o enferma. El asunto se vuelve más intrincado si consideramos que la medición de ciertas variables no tiene una distribución normal¹¹,¹², lo que representa otra objeción al constructo de normalidad que ha sido soslayada en detrimento de los pacientes.

Lo argumentado pone en entredicho ese criterio rector del proceder médico. Si el interés es profundizar en el conocimiento de cada individualidad, es preciso reconocer que el criterio de normalidad que traza una línea de demarcación entre la salud y la enfermedad es inapropiado; en ausencia de una comprensión penetrante de la vida individual, difícilmente avanzaremos hacia mejores interpretaciones del significado de las mediciones en un sujeto o una población, y tomar decisiones pertinentes.

Causalidad y azar

El componente de las matemáticas que tiene una influencia decisiva en el devenir de las ciencias naturales y de la medicina es la teoría de las probabilidades, con los conceptos de causalidad y de azar que la acompañan. La teoría de las probabilidades constituye una poderosa herramienta de utilización universal; es difícil imaginar un campo del conocimiento en que no se utilicen las probabilidades, sin dejar de reconocer que los matemáticos, desde tiempo atrás, convencidos de la naturaleza impredecible de muchos fenómenos naturales, han desarrollado las «matemáticas del caos» (ver más adelante)¹³.

Para entrar en materia, consideremos esta definición de azar: «fuerza de naturaleza desconocida u oscura a la que, por exclusión, se atribuye la aparición de ciertos sucesos». Recíproco de esta se encuentra la de causalidad, que alude a «un tipo de vínculo entre sucesos, con ocurrencia y secuencia temporal consistentes, que permite atribuir a uno la aparición del otro». Advirtamos cómo, indefectiblemente, la aceptación del azar lleva aparejada la de causalidad, y viceversa: en todo fenómeno en el que no se «comprueban» relaciones causales se invoca al azar, y este se disipa en cuanto la causalidad se verifica.

Todas las modalidades de investigación en medicina que utilizan métodos cuantitativos y estadística inferencial sustentan el significado de sus observaciones en los conceptos antes mencionados; es decir, en esta herramienta matemática se deposita el poder explicativo de los sucesos de la vida humana en salud y enfermedad. Sin embargo, un concepto no es un hecho, y causalidad y azar son ideas acerca del porqué y el cómo de fenómenos, al igual que existen otras al respecto, o sea, la dualidad causa-azar no es la única concepción posible ni la más penetrante (ver más adelante); lo que es obvio es que constituye la «explicación» que goza de exclusividad en este campo de indagación.

La primera objeción a tal exclusividad es que las leyes del azar se desarrollaron a partir de los juegos de azar, creados con la intención deliberada de suprimir la causalidad en su dinámica interna. Estos juegos pueden equipararse con lo que termodinámicamente se designa como sistemas cerrados -a cualquier intercambio de energía con el exterior-, que en los juegos de azar alude al cierre a cualquier influencia externa al sistema que pueda modificar su forma de operar. Son características de los juegos de azar:

Estos sistemas, con características opuestas a los seres vivos, son los que dieron fundamento a la teoría de las probabilidades y a la moderna herramienta matemática de hoy día. Dicha teoría, en su complejidad y refinamiento actuales, conservó sus bases originarias: el comportamiento del azar propio de los sistemas cerrados. En cuanto a las pruebas estadísticas modernas aplicadas a la investigación médica, si bien no se derivaron de los juegos de azar, basan el criterio de significación causal en esa relación recíproca entre causalidad y azar^†. El valor p expresa la probabilidad de que los resultados obtenidos al aplicar una prueba estadística sean atribuibles al efecto del azar. Convencionalmente este valor se ha fijado en 0.05, o sea, cinco probabilidades entre cien de que esos valores obtenidos se expliquen por el azar; tal proporción se considera con suficiente solidez para sostener que la relación causal es real. Así las cosas, se piensa que las leyes del azar propias de los sistemas cerrados tienen la misma aplicabilidad y análogo «poder explicativo» de sucesos del orden biológico, psicológico o social. Lo endeble de tal razonamiento se hará ostensible al caracterizar el proceso vital que equiparamos, para efectos comparativos, con los «sistemas abiertos», a sabiendas de que el concepto de sistema es de estirpe física.²

Son características de los procesos vitales como «sistemas abiertos»:

Esta caracterización destaca las diferencias de raíz entre los sistemas cerrados y los sistemas abiertos; no obstante, las ciencias médicas reconocen a la teoría de las probabilidades y a sus conceptos de causalidad y azar igual aplicabilidad, validez y poder explicativo en ambos sistemas. ¡Es como equiparar la dinámica de la ruleta o la lotería con los aconteceres vitales! Asumir que las leyes del azar propias de los sistemas cerrados son las mismas en los sistemas abiertos es un ejemplo típico de reduccionismo (matemático) que, lejos de aproximarnos al entendimiento de la complejidad, propicia la simplificación y oscurece su comprensión.

Hacia otra causalidad

La relación recíproca entre causalidad y azar, que son los cimientos de la teoría de las probabilidades, prefigura una forma de causalidad mecanicista propia de los sistemas cerrados (máquinas), donde destacan varios atributos:

El concepto de azar también se inscribe en ese tipo de pensamiento de corte mecanicista, típico del empirismo reduccionista. Para este empirismo solo existe la explicación causal o por azar de los hechos observados; desestima las grandes teorías explicativas porque no son susceptibles de reducirse a esa causalidad de tipo puntual, lineal y unidireccional, y a las leyes del azar de los sistemas cerrados. Se infiere de lo dicho que para este empirismo tampoco tiene lugar la investigación teórica en la ciencia (como el presente ensayo), la cual consiste, de manera sucinta, en indagar en el universo de las ideas, confrontar planteamientos teóricos, sopesar sus alcances y limitaciones a fin de optar por el punto de vista más penetrante y esclarecedor, o proponer alternativas promisorias.

Para ejemplificar lo que la investigación teórica puede aportar y lo restrictivo del mecanicismo expresado en la teoría de las probabilidades, analicemos las llamadas «enfermedades de la pobreza», como la desnutrición, las enfermedades infecciosas y parasitarias gastrointestinales o la tuberculosis, que son estigmas de la miseria y la marginación que, a su vez, son efecto de la desigualdad social imperante que se genera porque los intereses de las minorías, en cada etapa histórica, han predominado sobre los de las mayorías. Este predominio persiste, a través de las épocas, porque los valores, las tradiciones, los hábitos y las costumbres que han tenido mayor presencia en los sucesivos escenarios sociales resultan permisivos para la preponderancia de esos intereses dominantes, manteniendo la desigualdad. En los tiempos modernos, ese predominio no ocurre por coerción física, como antaño, sino por medio de las diferentes instituciones estatales -las leyes, los tribunales, las dependencias del poder ejecutivo, las instancias del poder legislativo, las instituciones educativas, los medios de (des)información masiva- cuyos efectos ideológicos hacen aparecer el interés de pocos como el interés general de la sociedad. Ante tal perspectiva de causalidad -condensada por razones de espacio-, la explicación causal mecanicista aportaría más confusión que esclarecimiento.

Antes de abordar la causalidad contextual, una breve digresión. La ciencia moderna ha degradado la causalidad, soslayando el pensamiento fundacional aristotélico que reconocía su diversidad (causas eficiente, material, formal y final) al simplificarla y pulverizarla instituyendo la causalidad mecanicista como la única aceptable; de ahí lo inconveniente de recurrir a la causalidad para referirse a procesos diversos en tiempo y cualidad, intermitentes, que interactúan y originan contextos. Sin embargo, se conserva para facilitar su contrastación con la causalidad mecanicista.

La causalidad contextual reconoce las diferencias cualitativas que existen entre los diversos órdenes o esferas de la existencia humana: lo histórico, lo social, lo político, lo económico, lo cultural o lo técnico; estos, en interacción perpetua, configuran contextos en incesante cambio. Son características de la causalidad contextual:

Cuando una perspectiva de conocimiento incorpora diversos órdenes causales, constituye una aproximación transdisciplinaria a la inteligibilidad de una situación problema. En el ejemplo citado de las enfermedades de la pobreza se integran lo histórico, lo social, lo político, lo cultural y lo biológico en el entendimiento de una problemática de salud: la desnutrición y el cortejo que la acompaña. ¿Qué ocurriría si, en vez de una aproximación transdisciplinaria, nos ciñéramos a la causalidad mecanicista afincada en la teoría de las probabilidades? Encontraríamos que los efectos históricos, sociales, políticos o culturales serían prácticamente imposibles de encajonar en los estrechos moldes de esta causalidad, y por ende no podrían considerarse como causas «científicamente comprobables o comprobadas». En el mismo sentido, imagine el lector cómo operacionalizar variables como «sociedad pasiva», «ideología dominante», «división social del trabajo», «población redundante», «masificación», «burocratismo médico», «colonialismo», etc., para probar sus efectos y valorar su grado de asociación; aun en la remota posibilidad de construir variables complejas de cierta relevancia teórica, cómo pretender valorar, sin la menor sombra de duda, las influencias entre ellas con base en una idea de causalidad puntual, homogénea, unidireccional, lineal y fija para, posteriormente, ¡dar significado estadístico a los hallazgos por medio del binomio causalidad-azar! El absurdo de subordinar un enfoque epistemológico transdisciplinario al mecanicista y reduccionista salta a la vista.

Para abundar en lo anterior, analicemos un ejemplo: la búsqueda de relaciones causales lineales entre baja escolaridad y desempleo. Tal pretensión pierde de vista que la escolaridad es efecto, principalmente, de dos órdenes causales distintos: el cultural, que determina, entre otras cosas, el valor que se asigna al conocimiento, y el político, que explica la desigualdad y el nivel de ingresos. El desempleo, por otra parte, es fundamentalmente efecto de un orden causal económico globalizado, que determina la forma en que se organizan y desarrollan la producción y la comercialización de bienes y servicios, altamente tecnificadas -para competir por los mercados-, que requieren del trabajo intensivo de pocos y convierten en redundantes a crecientes contingentes de la población económicamente activa. Aun soslayando las consideraciones anteriores, es muy probable que en un estudio de esa índole se encuentre una asociación significativa entre baja escolaridad (causa) y desempleo (efecto), de lo que podrían derivarse recomendaciones y acciones para elevar el nivel de escolaridad en la población y disminuir el desempleo. Tal situación ha ocurrido y se trataría de acciones que, por sí mismas, tendrían escasa incidencia en el nivel de empleo (esto no supone desconocer la prioridad universal de elevar los niveles de escolaridad).

Es preciso insistir en que la lógica intrínseca de órdenes causales como el histórico (tradiciones), el social, el político y hasta el biológico es ajena al mecanicismo erigido como orden causal único. Incluso los matemáticos convencidos de la imposibilidad de predecir incontables sucesos de la naturaleza, no por limitaciones del conocimiento actual, sino por una cualidad intrínseca de dichos sucesos, han desarrollado alternativas como la teoría de las relaciones no lineales, las matemáticas del caos o de las catástrofes, y la geometría fractal¹⁷-²⁰. No obstante, llevar estos desarrollos para entender la vida conllevaría el vicio de origen: matematizar un mundo cuya lógica intrínseca está en el otro polo del mecanicismo. El monopolio de la causalidad mecanicista deriva de su papel clave en la esfera de actividad humana instrumental y técnica de acciones deliberadas y controladas con fines predeterminados; fuera de tal ámbito resulta en una metáfora simplificadora que oscurece la inteligibilidad de la vida.

El evanescente concepto del azar

Ahora toca el turno del azar: «fuerza desconocida u oscura que provoca ciertos sucesos», que asociada a la de causa dio forma al binomio causalidad-azar. Si se confirman los criterios causales, se descarta el azar; en cambio, si no se cumplen, se invoca el azar como responsable. Este razonamiento que atribuye al azar un poder explicativo, que por supuesto no tiene, debe cuestionarse así se trate de la visión científica actual de los hechos «evidentes por sí mismos». Para tal efecto, primero especificaremos los contrastes entre los sistemas cerrados y los sistemas abiertos:

Deriva de lo previo que, al investigar una enfermedad bajo la óptica de la causalidad mecanicista, ante la presencia de sucesos «inexplicables» surgirá la necesidad de invocar el azar. Por el contrario, si al investigar se proyecta la causalidad contextual, los mismos sucesos pueden interpretarse como efectos de las interacciones de órdenes causales. Así, si nuestra perspectiva de aproximación e interpretación de sucesos es transdisciplinaria, lo atribuido al azar son «perturbaciones» provocadas por las interacciones incesantes de los órdenes causales involucrados. En otros términos, el azar propio de la causalidad mecanicista corresponde, en la visión transdisciplinaria de la causalidad contextual, a efectos provocados por esas interacciones de órdenes causales diversos. Unos ejemplos al respecto:

Estos ejemplos relativos al proceder de los médicos (tenues esbozos de la complejidad que entraña toda situación concreta) revelan, por contraste, la simplicidad y la pobreza explicativa de la causalidad mecanicista, de la teoría de las probabilidades y del binomio causalidad-azar; empero, permanecen como el único orden causal que considera el saber científico en medicina, inmerso en el empirismo reduccionista que propicia certidumbres engañosas y visiones cada vez más fragmentarias del organismo; de ahí el desinterés por captar la complejidad y por incursionar en el universo de las ideas explicativas y comprehensivas^‡, todo lo cual implica «renunciar» al esclarecimiento de la condición humana, referente obligado de toda pretensión de penetrar las enfermedades crónicas que, salvo excepciones, no son desviaciones de «lo normal», sino acompañantes indefectibles de tal condición²³.³

Epílogo

Lo precedente nos permite dar respuesta a la interrogante que encabeza el ensayo: es inconveniente que el binomio causalidad-azar sea el principio explicativo exclusivo al validar y dar significado a los «hechos científicos» sobre las causas de las enfermedades, porque ha relegado o vedado la búsqueda de la complejidad integradora, vía de acceso para desentrañar quiénes somos.

Contrapuesta a la causalidad mecanicista, que equipara la simplicidad de las máquinas con la complejidad de los organismos y detenta el monopolio explicativo de los hechos científicos, se propuso la teoría de la causalidad contextual, que reconoce la gran diversidad de órdenes y subórdenes causales (perspectiva transdisciplinaria), en perpetua interacción, que configuran los contextos de existencia propios de cada persona en «salud y enfermedad», que se expresan como procesos entrelazados con influencias difusas, heterogéneas, jerarquizadas, multidireccionales y cambiantes que configuran cada individualidad.

Antes de seguir, una precisión: la causalidad mecanicista y su binomio causalidad-azar, como marco analítico e interpretativo que valida el tipo de relación existente entre conjuntos de sucesos, donde la individualidad está diluida o es irrelevante, opera a posteriori. En cambio, la causalidad contextual, como mirada escrutadora y penetrante de individualidades, opera a priori, y al juzgar el significado biológico²⁴ de las asociaciones validadas con el binomio causalidad-azar opera a posteriori.

El concepto de causalidad contextual nos permite apreciar que la ocurrencia de sucesos de origen oscuro, que desde el mecanicismo son «efectos del azar», puede entenderse como manifestación de las interacciones incesantes y cambiantes de órdenes causales cualitativamente distintos. Al respecto, cada persona es un enclave singular de interrelaciones, donde se condensan e interactúan los más diversos órdenes causales: físico, químico, biológico, psicológico, político, económico, ecológico, histórico, moral y jurídico, configurando el contexto privativo de cada quien. Esta complejidad es aún mayor si consideramos que dentro de cada orden causal coexisten e interactúan subórdenes que amplifican, casi al infinito, la multiplicidad de influencias de la causalidad contextual que configura una inmensa variabilidad interindividual, a lo que se agregan las variaciones que surgen constantemente en el contexto de cada individuo en su devenir.

La construcción -así sea esquemática y simplificada- de una perspectiva transdisciplinaria de la causalidad permite captar que el azar opera como obstáculo epistemológico²⁵ al propiciar la convicción-ilusión de que ya probamos que se trata de «eventos debidos al azar», soslayando la búsqueda de auténticas explicaciones; el azar no explica, sino que encubre lo que deberíamos indagar y esclarecer. La causalidad contextual, con sus características, abre posibilidades explicativas de los aconteceres vitales de cada individualidad (las enfermedades crónicas, por ejemplo), en especial los inusuales que suelen atribuirse al azar. Esta mirada integradora podría enriquecer y fortalecer el método clínico, hoy degradado y en riesgo de extinción, al ampliar considerablemente su perspectiva de aproximación al doliente que lo lleve a diversificar sus ámbitos de indagación con fines de esclarecimiento, aproximando al clínico a captar la integridad compleja que tiene ante sí, a fin de incitar pertinentemente el cambio de ciertos hábitos deletéreos, jerarquizar e individualizar sus prescripciones, con mayor beneficio potencial.

Estos planteamientos están lejos de la añeja pretensión de un mundo determinista donde se encuentren las causas de todos los sucesos relevantes y sean predecibles; todo lo contrario, penetrar la inefable complejidad de la vida abre posibilidades de aproximación novedosas a todo aquel comprometido con su esclarecimiento. El carácter irreversible e impredecible de la vida, en todas sus formas y manifestaciones, no es óbice para una inteligibilidad profunda que dé bases más sólidas a una práctica médica empeñada en su superación y, por ende, en mayores beneficios a los pacientes, y dotarse de un marco interpretativo donde encuentren otros significados los hallazgos de sus investigaciones que lleven, en su caso, a replantear algunas prioridades de investigación impuestas por el orden dominante.

De regreso a la teoría de las probabilidades y su binomio causalidad-azar, que se estima como la quintaesencia de la explicación científica, podemos entrever que las matemáticas no son, necesariamente, el núcleo explicativo de todo campo de conocimiento. En la investigación médica, tales dogmas nos han llevado a ignorar la especificidad de efectos de lo histórico, lo social, lo económico, lo político, lo psicosocial y hasta lo biológico, obstaculizando el desarrollo de miradas transdisciplinarias^§ que representan aproximaciones superiores al proceso vital y brindan marcos interpretativos apropiados para juzgar la relevancia de nuestras indagaciones que buscan penetrar tal proceso.⁴

Ahora, respecto al propósito de este ensayo, «sembrar dudas acerca del valor incuestionable de las verdades matemáticas», el lector juzgará en qué medida, después de leer este texto, sus ideas al respecto han sufrido alguna modificación. Por nuestra parte, afirmamos que las teorías explicativas y comprehensivas que desde diferentes enfoques tienen como referente a la vida no pueden ni deben ser suplantadas por las teorías matemáticas, so pena de empobrecer el pensamiento y alejarnos en nuestro propósito de profundizar en el entendimiento de la complejidad de la vida como condición de todo verdadero progreso del conocimiento en nuestro campo de reflexión e indagación.

Para concluir, unos aforismos alusivos al conocimiento:

«No existen hechos, solo interpretaciones.»

F. Nietzsche

«Solo podemos conocer de los objetos lo que hemos depositado en ellos.»

I. Kant

«En el saber sobre la vida, no existen comprobaciones, solo aproximaciones.»

El autor