Medicina Natural

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La informática biomédica en el diagnóstico y la prevención de la esquizofrenia y otros trastornos de la personalidad

En esta entrega explico cómo es que las técnicas de la informática biomédica, consiguen que una máquina aprenda a diagnosticar y prevenir trastornos de la personalidad, apoyándose en la experiencia de los médicos. Un doctor en medicina aprende más de los casos que atiende y resuelve durante el ejercicio de su profesión, que de lo que sus maestros le enseñaron en la universidad. Emite sus diagnósticos basándose en sus casos de éxito, así como en los datos que le muestran los instrumentos que utiliza y en lo que develan las pruebas de laboratorio que recomienda efectuar, pero sobre todo, en los síntomas que le reportan sus pacientes.

La mayoría de los trastornos mentales suelen estar caracterizados por cierto número de síntomas y/o rasgos de personalidad, y parte de este trabajo ha consistido en asociar una variable a cada uno de esos rasgos. Los médicos acostumbran llamar síndrome a un complejo de síntomas, y lo que los especialistas en informática biomédica hemos logrado a lo largo de la presente investigación, ha sido clasificar cada variable (síntoma/rasgo) en su respectivo síndrome. No obstante, para estar en total consonancia con lo que los expertos en medicina ortomolecular establecen en relación a los grados de metilación [1], hemos preferido llamar fenotipo a cada síndrome. En este orden de ideas, vale decir que los fenotipos no son tipos de esquizofrenia, sino síndromes que trastornan de diferentes maneras, la conducta de un ser humano.

¿Pueden las máquinas aprender de la experiencia médica?

Al plantearles preguntas que se pueden contestar con un “sí” o con un “no”, el médico descubre ciertos patrones y una que otra relación entre los diferentes síntomas de sus pacientes. Cuando usted acude a la consulta, seguramente tendrá que responder a una serie de cuestionamientos del tipo: ¿le duele la cabeza?, ¿le zumban los oídos?, ¿se marea cuando se levanta de la cama?, ¿le arde al orinar?, ¿practica ejercicio?, ¿fuma?, ¿toma bebidas alcoholicas?, etc.
Una máquina puede aprovechar la experiencia de cientos de médicos para aprender también de los casos que ellos han resuelto en el pasado. Hoy, en plena era del conocimiento, uno puede ser testigo de cómo una computadora aprende a diagnosticar pacientes, a partir de miles de casos almacenados en un archivo clínico. Mientras mayor sea el número de registros en esa base de datos, mayor será la experiencia acumulada, más precisos serán los nuevos diagnósticos y menor el riesgo de desarrollar una enfermedad.
Al igual que el médico, el ingeniero en informática biomédica también dispone de herramientas, pruebas de laboratorio y cuestionarios para conseguir que sus pacientes restablezcan su salud, o mejor aún, para prevenirlos de una determinada enfermedad. Ya lo dice el adagio, “más vale prevenir que lamentar”.

Y aunque ese refrán contiene mucho de verdad, no parece haber permeado mucho en nuestra sociedad.
A juzgar por la cantidad de casos de esquizofrenia que hemos estado atendiendo de un tiempo para acá, la idea de que “eso es algo que a mi o a mi familia no nos puede pasar“, es la que hoy por hoy ha estado predominando y produciendo muchos sinsabores alrededor del mundo.  Como veremos a continuación, confiar en que esa aseveración es cierta es tanto como echar una moneda al aire y esperar ganar el volado. Si esa idea ha cruzado por su mente aunque sea una sola vez, y toca la casualidad de que es usted padre o madre de un adolescente, creo que lo mejor que puede hacer en este momento es seguir leyendo.

El diagnóstico preventivo: la clave para no enfermarse o evitar las recaídas 

En la imagen adjunta muestro una fracción del archivo de pacientes con trastornos de personalidad de la Fundación MicroMédix (pulse sobre la misma para agrandarla). Los 72 síntomas los consideramos nuestras variables de entrada, y la hoja de Excel que ahí aparece es de lo que se alimenta la herramienta que usamos para analizar los datos. La variable de salida es el fenotipo y  sus valores pueden ser cinco: histapenia, histadelia, piroluria, normal y otro. Los criterios para la asignación de dichos valores los establecimos de acuerdo con las especificaciones de los doctores Walsh, Stuckey y Lambert, para los grados de metilación y el extrés oxidativo de sus pacientes [1], [2] (véase también “Identificando el fenotipo de esquizofrenia: un paso más hacia la curación“).

Como cabría esperar, cada paciente presenta síntomas acorde con su individualidad bioquímica, y por lo tanto, con su epigenética. Así por ejemplo, el registro asociado al paciente con expediente No. 9 indica que éste ha sido diagnosticado con histapenia porque escucha voces, no sufre de ansiedad ni ataques de pánico, no es hiperactivo, manifiesta un interés excesivo en los asuntos religiosos (muy_devoto), no presenta síndrome de piernas inquietas, no reporta paranoia, tiene problemas de insomnio, padece acúfenos, y así continuaríamos interpretando los demás campos de este registro en particular, hasta llegar al atributo No. 72 del archivo. Es por esta razón que a los pacientes o a sus familiares les pedimos que contesten únicamente sí (S) o no (N), a las preguntas del cuestionario que hemos puesto aquí a su alcance para conocer sus síntomas.

Algunos de nuestros lectores, en especial los padres de hijos aquejados de algún trastorno de personalidad, ya se han dado cuenta de la importancia que tiene el responder al cuestionario con el tipo de preguntas que cité con anterioridad (S/N), pues desde que comenzamos a identificar los fenotipos de esquizofrenia por ejemplo, sus hijos han comenzado a responder mejor al tratamiento, como resultado del conocimiento adquirido al aplicar la técnica de la minería de datos a sus síntomas. Ya en otra parte de esta misma página web escribí: “el conocimiento que no se tiene, debe descubrirse“.

Al igual que la extracción de texto (text mining), la minería de datos (data mining) nos permite descubrir ese conocimiento que aparentemente no existe en un conjunto de datos como los de la hoja de cálculo que mostré con anterioridad.
Más adelante demostraré, cómo la aplicación de algunos algoritmos de la minería de datos a los síntomas de un paciente, nos está permitiendo diagnosticar su fenotipo, evitar que enferme, o prevenirlo de una recaída. Cada vez que predecimos el fenotipo que podría desarrollar un paciente, estamos mejorando la calidad de vida de una familia, pues solo así es posible administrar a tiempo, los nutrientes que la medicina ortomolecular recomienda justo para ese fenotipo. Es imperativo prevenir recaídas o evitar que un problema se complique, hasta el punto de tener que recurrir al confinamiento y la medicación psiquiátrica.

Un ejemplo sencillo de aprendizaje basado en casos 

El aprendizaje automático o de máquina emplea un algoritmo para clasificar, diagnosticar o predecir el resultado de una observación (caso) que se ve influenciado por el comportamiento de una o más variables predictoras (de entrada). Para entender mejor el concepto, explicaré su principio de funcionamiento con un ejemplo muy sencillo.
Durante algún tiempo, mi hermana solía preparar bacalao para agasajar a toda la familia en la cena del 24 de diciembre. En ciertas ocasiones el bacalao era todo un éxito, y en otras, en opinión de mi señor padre, no tanto.

Digamos que las variables de entrada eran solo tres (la verdad es que eran muchas más; pero como soy un lego en materia culinaria y en estos momentos no cuento con la asesoría de mi querida hermana, voy a simplificar las cosas): lugar en donde era adquirido el bacalao, tiempo de recalentado y tiempo de remojado previo.
Cuando el bacalao se compraba en “La Europea”, el éxito casi siempre estaba asegurado, excepto aquella vez que mi hermana lo recalentó por más tiempo del que era necesario, y se agrió.

Las veces que salía “sacatudo”, duro o salado (fracaso), era porque no se había puesto a remojar el tiempo suficiente. En fin, eran variables que influían sensiblemente en la variable a predecir: la opinión de mi papá sobre la calidad del bacalao en la cena de navidad.
Lo interesante de este ejemplo es analizar si Maricarmen descubrió un método para preparar el bacalao, basándose en lo que había ocurrido en las navidades anteriores. Y más interesante aún sería el poder predecir cuál será el resultado de esta navidad, tomando en cuenta que uno de mis sobrinos planea comprar el bacalao en el Mercado de San Juan y que va a darnos la sorpresa justo el 24 de diciembre.

Dado que Mari Carmen va a recibir el bacalao con tan poco tiempo de anticipación, lo más seguro es que no pueda dejarlo remojar lo suficiente. Estando así las cosas, ¿cuál podría ser la opinión de mi papá, sabiendo que el bacalao solo va a poderse remojar durante 6 horas?
Si pulsa usted sobre la imagen anterior para agrandarla, va a advertir que no existe un caso resgitrado en la base de datos, para el que la variable de entrada Lugar de compra sea igual a “Mercado de San Juan” y la variable Tiempo de remojado sea de 6 horas; en otras palabras, no existe un antecedente de lo que podría pasar, dadas estas condiciones. Sin embargo, la minería de datos podría ayudarnos a predecir si el bacalao va a ser un éxito o no esta navidad, con cierto nivel de precisión (probabilidad). ¿O podría usted intuitivamente darme un pronóstico con algún nivel de certidumbre?

La regla del ZeroR

Hay un método muy rudimentario que podríamos aplicar al ejemplo anterior. Consiste en analizar cuál es el resultado que más ocurrencias ha registrado y predecir de acuerdo con éste. En estadística, al valor que se repite con más frecuencia en un conjunto de datos se le llama moda. En la matriz de datos del ejemplo anterior, observamos que en la mayoría de los casos el bacalao ha sido un éxito. El éxito sería la moda en este caso, y espero quede claro que así ha sido en el  71.42% de las veces (100 x número de éxitos/total de observaciones = 100 x 5/7 %). Así, nuestro pronóstico sería que aunque el bacalao se quede remojando 6 horas, el resultado va a ser un éxito, con una margen de error del 28.58%.

En los ámbitos de la minería de datos y la estadística, al método que acabamos de emplear aquí para responder a la interrogante planteada al final del apartado anterior, se le conoce como regla del ZeroRy aunque simple en su naturaleza, nos sirvió mucho al momento de evaluar el método que seleccionamos para diagnosticar a nuestros pacientes. A continuación analizo las características de los métodos y herramientas que estuvimos evaluando en la Fundación MicroMédix, antes de seleccionar el algoritmo que a la postre nos proporcionó el mayor nivel de certidumbre, con miras a diagnosticar y prevenir trastornos de personalidad.

Métodos y herramientas para diagnosticar y prevenir la esquizofrenia y otros trastornos de la personalidad

Analicemos ahora el caso de un modelo para diagnosticar a un paciente, cuya madre nos ha escrito en busca de ayuda, pues su hijo padece de queratocono (por favor pulse en el vínculo que sigue si desea conocer los detalles de este trastorno y del caso completo de “Alejandro de Austria”). Para ello, les pedimos nos hicieran favor de responder el cuestionario de 72 preguntas, que estarán representando las variables de entrada de nuestro modelo de diagnóstico/prevención de fenotipo, tal y como lo describí en la sección “El diagnóstico preventivo: la clave para no enfermarse o evitar las recaídas”.

Cada variable (síntoma implícito en cada pregunta) únicamente puede asumir los valores S y N, dependiendo si la respuesta de esta admirable madre guerrera ha sido un sí o un no, respectivamente. Como se ve, ahora nuestro reto consiste en manejar 72 variables dicotómicas (S/N) y una variabe categórica de salida (las variables categóricas son aquellas que solo pueden adquirir valores que se pueden enumerar, y que por lo tanto no son continuas).
Antes de cargar los datos del paciente a nuestra base de datos, es necesario abrir primero este archivo con el software de minería de datos, y una vez seleccionado el modelo de diagnóstico, ingresar los síntomas que el paciente ha reportado, en un archivo de prueba (test). Nótese que no podemos (ni debemos) integrar los síntomas de un paciente a la base de datos, antes de ejecutar el algoritmo de diagnóstico, porque desconocemos su fenotipo. Esta es justamente la variable que pretendemos determinar con el software de minería de datos, y es por eso que a ésta se le llama variable de salida.

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) es el software de minería de datos (derecha) que hemos estado usando desde hace años, con el fin de perfeccionar nuestras recetas, y fue desarrollado por la universidad de Waikato, Nueva Zelanda, en la modalidad de distribución gratuita (open source). Si pulsa usted sobre la captura de pantalla de la derecha, notará que WEKA  a empleado un diagrama de barras para representar el número de casos registrados para cada fenotipo. Hay 8 pacientes etiquetados con el fenotipo otro, 40 con histapenia (en rojo), 30 con histadelia (azul celeste), 2 normales (gris) y 20  diagnosticados con piroluria (en rosa).
Ahora que ya conoce usted el método del ZeroR, supongo que no tendrá problemas para emitir un diagnóstico aunque sea burdo del fenotipo de “Alejandro de Austria”. Aplicando el método que anteriormente expliqué “con manzanitas”… ¡ah perdón!, ¿fue con bacalao no es cierto? Bueno, acorde con la regla del ZeroR, un pronóstico no muy bueno sería el de histapenia, con un 40% de confianza (pulse sobre la imagen de la izquierda para ver lo que WEKA despliega al aplicar este método).

Dijimos que este valor corresponde a la moda de la variable fenotipo (en el sentido estadístico del término, no porque esté de moda hacerlo así), y aunque impreciso, nos servirá como referencia para evaluar el método que usaremos para emitir diagnósticos más serios y predicciones más certeras. Porque imagínese nada más, querido lector, cómo confiar en un diagnóstico cuyo margen de error es del 60%. Note y anote los valores del coeficiente Kappa de Cohen y el de la raíz del error cuadrático medio porque son factores que nos indican qué tanto nos estamos equivocando en los diagnósticos.

Como por el momento no se trata de impartir un curso de informática biomédica o de estadística, sino únicamente saber para qué nos van a servir ambos parámetros, baste decir que entre más cerca esté de la unidad el coeficiente de Kappa, más preciso será el modelo seleccionado, y que entre más pequeña sea la raíz del error cuadrático medio, menos errores estaremos cometiendo y mejor será el modelo objeto de análisis.
Un criterio de seleción basado en la regla del ZeroR es completamente inadmisible, aunque en honor a la verdad, sé de algunos psiquiatras con criterios de diagnóstico peores, pues en lo único que se basan es en su “Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM)”, o a veces ni siquiera en eso. Estimado lector, permítame informarle que ese manual no contiene absolutamente nada de estadística. Si hay algo estadístico y dotado de inteligencia que sí nos puede ayudar a diagnosticar con bastante precisión a nuestros pacientes, son sin duda alguna los árboles de decisión, las redes bayesianas y las redes neuronales artificiales.

Árboles de decisión y selección de atributos

Si un modelo con 3 variables de entrada y una de salida ocasiona cierta incertidumbre a la hora de pronosticar cómo va a estar el bacalao esta navidad, imagínese lo que implica uno con 72 variables de entrada que pretende diagnosticar o predecir el fenotipo de un paciente. Las cosas pueden complicarse sobremanera. Y aunque la máquina sea la que se va encargar de ejecutar los algoritmos, el reducir el número de variables de entrada no solo simpifica los cálculos y el análisis de los datos, sino que podría aumentar el nivel de precisión del modelo. En seguida le explico qué fue lo que hice para reducir el modelo inicial de 72 variables de entrada, a uno de 35 atributos, aumentando al mismo tiempo el nivel de precisión de los diagnósticos y las predicciones.

Después de haber abierto con WEKA el archivo de pacientes, pulsé en la pestaña Classify para acceder a la función de clasificación de instancias (casos), y luego seleccioné el algoritmo J48, dentro de la categoría correspondiente a los árboles de decisión. Al dar clic en el botón de arranque (Start), lo que obtuve fue un coeficiente de Kappa de 0.605, una raíz del error cuadrático medio de 0.3174 y un nivel de precisión del 72%. (pulse usted sobre la imagen que aparece a su izquierda para ver los detalles). Esta precisión, si bien ha resultado muy superior a la que nos ofrece la regla del ZeroR, no es precisamente lo que una madre guerrera estaría esperando para optimizar la receta de su hijo.

Pero entonces, ¿para qué seleccionar un método que se está equivocando el 28% de las veces?
Mi intención al seleccionar el método del árbol de decisión J48, además de comparar su precisión con la del ZeroR, era analizar los síntomas que seleccionaría este algoritmo.

Los árboles de decisión nos ahorran el trabajo de seleccionar los atributos más relevantes, de entre todos los datos del conjunto (en este caso los síntomas del paciente). Y lo que llama más la atención es que lo hacen de manera automática. Uno no tiene que ir a la pestaña Select attributes de WEKA para seleccionar un evaluador de atributos y luego probar con más de una estrategia de búsqueda, a fin de intentar aumentar la precisión del modelo. Se requiere conocer bien el tema para obtener un buen resultado, haciéndolo explícitamente.
Tratando de ahorrarme el trabajo de ahondar en el tema (lo cual, como veremos más adelante terminé haciéndolo de todas maneras), quise saber lo que harían WEKA y el árbol J48 al pedirles que me mostraran el diagrama que “tenían en mente”.

La inteligencia de estas herramientas es tal, que nos permiten ver cosas que no podríamos descubrir por nosotros mismos. ¿O sabe usted de algún psiquiatra que le pueda decir cuál de todos los síntomas de la esquizorenia influye más en sus diagnósticos? Quiero pensar que se inclinaría por la escucha de voces, las alucinaciones visuales, las obsesiones o las compulsiones.

Pero lo que importa aquí no es lo que tenga que opinar un psiquiatra al respecto, sino lo que WEKA y el J48 puedan develar en el proceso. Estos dos aliados nos están diciendo que hay un 72% de probabilidades de que los problemas psicogénicos de la población de pacientes de nuestra base de datos, podrían estar relacionados con el hecho de tener canas prematuras (fíjese en el nodo raíz del árbol que aparecerá en su pantalla, después de pulsar sobre la imagen adjunta). Ya lo estoy oyendo decir: ¡con el encanecimiento prematuro! Sí querido lector, leyó usted bien. Y tiene mucho más sentido cuando uno va y busca en Google, las causas más importantes del encanecimiento prematuro.

Si usted indaga lo suficiente sobre esta cuestión, lo que va encontrar en la mayoría de los sitios web, es que las canas prematuras son un claro indicio de deficiencia de vitaminas, minerales y sobre todo de melanina. Hay muchas evidencias de que las canas aparecen antes de lo normal, cuando uno está sujeto a un estrés constante. Los editores de la revista Scientific American lo han dejado muy claro: el estrés provoca que nuestro cabello se tiña de gris, y en casos extremos, de blanco.

En este mismo diagrama de árbol se puede ver cómo éste método dignostica a un paciente, a partir de las decisiones que va tomando a lo largo de las ramas que conducen a las hojas etiquetadas como histapenia, histadelia, piroluria y otro. Las hojas del árbol son los nodos terminales. Para ejemplifiar como funciona este método de extracción de datos (data mining), siga la rama que marqué con rojo, en el siguiente orden:

1. El algoritmo comprueba que el paciente ha contestado que NO a la pregunta ¿tiene canas prematuras (variable de mayor relevancia según este método)?, por lo que decide ir a verificar la respuesta al nodo etiquetado como obsesivo-compulsivo (siguiente variable de importancia de acuerdo con este método).
2. Ahí comprueba que NO es obsesivo-compulsivo y continúa con la pregunta 3:
3. ¿Rasgos faciales delicados? Como la respuesta aquí es afirmativa, va en busca del nodo mal_genio.
4. Puesto que en este último nodo la respuesta es , J48 concluye que se trata de una piroluria (en la hoja de esta “rama roja” del árbol).

A pesar de toda esa inteligencia, una precisión del 72 % no garantiza el éxito de un tratamiento, por lo que es imprescindible buscar un modelo que nos ofrezca al menos un 90% de confianza.
Pensando que los atributos que había seleccionado el árbol J48 me servirían como entrada para otro método de árbol, o bien para una red bayesiana, probé con los árboles LMT y Random Forest, así como con un par de algoritmos bayesianos. Aún así, los resultados todavía dejaban mucho que desear.
Así las cosas, había que seleccionar los atributos más significativos de manera explícita, con los medios que ofrece WEKA.
Una vez que supe cuál sería una buena estrategia para la selección de atributos, decidí probar con el evaluador por omisión (CfsSubsetEval) y el método de búsqueda Best First. El resultado de esta fase del proyecto aparece en la captura de pantalla que se muestra a la izquierda. Como se ve, esta vez son 35 los atributos que de acuerdo con este último hallazgo, debería yo emplear de aquí en adelante como variables de entrada en mis evaluaciones.   En la imagen de la derecha se puede apreciar cómo se distribuye la variable escucha_voces en función del fenotipo, después de haberla seleccionado en la interfaz de pre-procesamiento. De todos los pacientes, hay 53 que no escuchan voces y 47 que sí lo hacen. Se observa también que los pacientes que han sido diagnosticados con histapenia, son los que más escuchan voces (área en rojo).

Pero más que estar buscando un método que mejore los diagnósticos, lo que más nos importa en la Fundación MicroMédix, es evaluar qué tanto un adolescente podría estar en riesgo de desarrollar un problema psicogénico, caracterizado por cualquiera de los fenotipos que aquí hemos estado analizando. Nos interesa por ejemplo encontrar un modelo de diagnóstico que nos permita responder a preguntas del tipo: ¿qué tan probable es que un muchacho se empiece a aislar de sus amigos y familiares, habiendo sido diagnosticado con histadelia? Una posibilidad es recurrir a los métodos dotados de inteligencia artificial, entre los que destacan las redes bayesianas. A continuación exploramos esa posibilidad.

El método de red bayesiana que hizo posible aumentar la precisión hasta en un 92%

Provisto de un conjunto de atributos optimizado, me di a la tarea de probar varios métodos, tanto de árboles de decisión como de redes bayesianas. Fue así como obtuve los mejores resultados.

A lo largo de este proceso de búsqueda, advertí que efectivamente los atributos que habia seleccionado de manera explícita, habían producido un aumento en las precisiones tanto en uno de los tres árboles de clasificación, como en los dos métodos bayesianos que elegí. Excepto para los casos de los árboles de decisión J48 y LMT, los demás métodos superaron a sus antecesores. En el caso del Random Forest la precisión llegó a ser del 90%. En la tabla adjunta muestro el resumen de las pruebas que tuve que realizar para finalmente adoptar como modelo de diagnóstico el de Bayes Net, no solo por haberme entregado la mejor precisión (del 92%), sino los mejores coeficientes estadísticos.

¿Recuerda lo que le comenté sobre los parámetros Kappa de Cohen y de la raíz del error cuadrático medio? Bueno, pues fue así como supe cuál era el mejor de los seis métodos analizados. El modelo a emplear terminó siendo el método de Bayes Net aplicado a las 35 variables que de acuerdo con WEKA, resultaron ser las más relevantes.

Con este modelo ya podemos responder a ese tipo de preguntas que nos permiten evaluar el riesgo que tiene una persona de enfermar. Con la inteligencia artificial de un método como el de Bayes Net, podemos determinar qué probabilidades tiene un paciente de padecer un síntoma, dado su fenotipo. En la imagen adjunta por ejemplo (pulse para agrandarla), se pueden conocer las probabilidades que tendría un adolescente de escuchar voces, de experimentar delirios, de no recordar sus sueños y de aislarse de sus familiares y amigos, dependiendo todo ello de su fenotipo. Así, de haber sido diagnosticado con histapenia, dichas probabilidades serían del 74.4%, 59.8%, 30.5% y 54.9%, respectivamente.

Uno de los principales objetivos al desarrollar un sistema de esta naturaleza, es evitar que los síntomas asociados a cualquiera de los fenotipos mencionados, hagan su triunfal aparición. Sin embargo, no hay que perder de vista que estamos ante un modelo probabilístico, y hay que ser my cautelosos a la hora de interpretar los resultados. Note por ejemplo que en la tabla de distribución de probabilidades de la figura anterior, se establece que la probabilidad de que un paciente normal escuche voces no es nula, lo cual no significa que esté en riesgo, sino simplemente que el modelo no es determinístico y que existe por lo tanto, un margen de error del 8%. No está nada mal.

Diagnosticando a un paciente con queratocono: ¿un fenotipo que podría clasificarse como “otro”?

Regresando al caso de “Alejandro de Austria”, es menester aplicar todo el conocimiento adquirido hasta aquí, para determinar con una precisión del 92%, el fenotipo de nuestro querido amigo.
El objetivo es tener una idea más clara de cuál puede ser este fenotipo, a fin de perfeccionar su receta.
En la captura de pantalla adjunta, estoy mostrando el diagnóstico que WEKA me entregó, al ingresar las respuestas que la mamá de este chico anotó en el cuestionario para identificar su fenotipo. En el conjunto de datos de prueba (test set), incluí a otros seis pacientes que estaban esperando su diagnóstico (pulse sobre la imagen para ver los detalles).

De acuerdo con lo que hasta hora sabemos sobre Alejandro, mi expectativa era que el resultado fuera fenotipo=”otro”; pero lo que el programa de minería de datos me entregó con una certidumbre del 99.2% fue “histapenia”, según se ve en el informe de la imagen anterior (inst# 7). A reserva de lo que revelen las pruebas de laboratorio a realizar en este caso, le estaremos enviando a este madre guerrera, una receta que tome en cuenta tanto el diagnóstico aquí obtenido, como los resultados de dichos análisis.

Obsérvese que en esa misma imagen hay dos pacientes que el modelo diagnosticó con histadelia. En el caso número 3 sin embargo (inst# 3), el programa no parace estar muy seguro de ese diagnóstico y por ende, nosotros tampoco. La certidumbre en este caso ha sido del 47.1%. Al revisar el registro de los datos de este paciente caí en la cuenta de que había dejado muchas preguntas sin contestar, y de alguna manera Bayes Net no se quiso comprometer. Asimismo, quise ponerlo a prueba ingresando un registro de un paciente que ya estaba dado de alta en la base de datos. Si Bayes Net hablara (poco le falta) me hubiera dicho: “a este señor ya lo conozco, es el que se subió a la rama roja de tu árbol J48, y te garantizo (100%) que es pirolúrico”. Nada más faltó que después de haberle borrado la variable que contenía la edad de los pacientes, me dijera que no se tratataba de un adolescente, sino de un “baby boomer”.

Conclusiones

La esquizofrenia, el trastorno bipolar, el autismo, la ansiedad, la depresión, los ataques de pánico y demás trastornos de la personalidad, son enfermedades multivariables, pues son demasiados síntomas los que entran en  juego a la hora de diagnosticar y prescribir. No es fácil determinar cuánto va a durar un tratamiento, ni qué tan bien va a responder un paciente a los suplementos que la medicina ortomolecular recomienda en cada caso. Pero los avances que todos los días tienen lugar en el campo de la informática biomédica y la biomedicina, nos están permitiendo concretar un mayor número de casos de éxito.

De todas la variables implicadas en el proceso, hay algunas que usted o su ser querido pueden controlar. Me estoy refiriendo a las del tipo epigenético. Aún contando con la herramienta más poderosa de la minería de datos, si no cuento con su apoyo, de poco nos va a servir tanto modelo matemático y tanta labor científica dedicados al restablecimiento de su salud. Yo no tengo control sobre la cantidad de cigarros que fuma, el alcohol que ingiere, sus adicciones, sus hábitos alimenticios, la cantidad de azúcar que consume y de su estilo de vida en general. Usted sí que posee el control de todas esas variables epigenéticas.

Recuerde que para conseguir el éxito de un tratamiento, es indispensable hacer equipo, porque para ser honestos, los únicos que terminan siendo los protagonistas de los casos de éxito son ustedes, los familares y los pacientes mismos, no los terapeutas ni los expertos en minería de datos.

Un par de comentarios finales 

Si usted es psiquiatra y tiene un método de diagnóstico que supere al Bayes Net, por favor déjeme un comentario. Me muero por conocerlo (al método, no al psiquiatra).
Ahora que si usted es un paciente o un familiar de un chico o una chica aquejados de un trastorno de personalidad, entonces sí que me muero por responder a sus comentarios y ofrecerle todo mi apoyo hasta ver la luz al final del túnel, pues mi pasión consiste en hacer todo lo que esté a mi alcance para que su calidad de vida vuelva a ser la misma que prevalecía cuando su hijo(a) era lo que solía ser.

© Sergio López González. Fundación MicroMédix. 8 de diciembre de 2017


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REFERENCIAS

[1] William J. Walsh. Nutrient Power. Heal your biochemistry and heal your brain. Skyhorse Publishing, 2012.
[2] Richard Stuckey,William Walsh & Brett Lambert. The Effectiveness of Targeted Nutrient Therapy in Treatment of Mental Illness. A pilot study. ACNEM Journal Vol 29 No 3 – November 2010.
[3] R.A.S Hemat. Principles of Orthomolecularism. Urotext. 2004
[4] Ian H. Witten, Eibe Frank & Mark A. Hall. Data Mining. Practical Machine Learning, tools and Techniques, third edition, Elsevier. 2011.
[5] Daniel T. Larose. Discovering Knowledge in Data. An introduction to data mining. John Wiley & Sons.2005
[6] David Nettleton. Análisis de Datos Comerciales. Díaz de Santos. 2003

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Curso de autocuración con medicina ortomolecular: conocimiento que alivia

Para que un tratamiento funcione, hay que implicarse personalmente en el proceso curativo. El conocimiento puede curar, al igual que las creencias positivas, la fe, la esperanza y el optimismo, porque de alguna manera, todos esos son factores que propician la respuesta a la relajación y el efecto placebo [1]. En lo concerniente al conocimiento, recuperar la salud implica: identificar las causas de la enfermedad que a uno le preocupa, y conocer a fondo el teje y el maneje de un tratamiento alternativo que funciona para dicho padecimiento. Sucede que en nuestro caso, ese tratamiento funciona, y es ortomolecular (nutrientes en dosis terapéuticas).

Autocuración por conocimiento adquirido

cursoNo se precisa saber todo sobre todas las enfermedades, ni todo sobre la anatomía y la fisiologia del cuerpo humano. Basta con conocer el tratamiento y lo más que se pueda sobre una sola enfermedad: la que uno mismo está sufriendo o la que está minando la salud de un ser querido. El tratamiento desde luego debe funcionar, porque depender totalmente del efecto placebo sería un autoengaño, no una autocuración.
La medicina ortomolecular funciona, y descubrir todos sus secretos podría representar un hito en su vida, como me sucedió a mí después de vencer una prostatitis crónica, una hipertensión, un refllujo gastroesofágico, una influenza y una infección en vías urinarias.
Recuerdo el momento en que comprendí la relación que había entre los radicales libres, la inflamación de mi próstata y el papel que desempeñan los antioxidantes y la dieta en ese proceso. Y eso nunca me lo explicó un médico.
cursos¿Su médico le explica todo lo relacionado con su enfermedad y el tratamiento que le está recomendando? Si su respuesta es afirmativa, lo felicito. Es usted muy afortunado y es probable que se recupere más pronto que esa vecina suya a la que le ha tocado ser atendida por un señor de bata blanca hosco, de conversación monosílaba y con aires de CuasiDios.
A modo de ilustrar cómo opera el efecto placebo en estos casos, trate de recordar y comparar, al menos dos situaciones en las que haya sido atendido por médicos diferentes, uno generoso y elocuente en sus explicaciones, y otro muy parco como el de su vecina. ¿Con cuál de los dos se sintió mejor?

Hace años uno se concretaba a tomar lo que le recetaba el doctor y esperaba unos cuantos días para ver los resultados, sin cuestionar más. Se asumía que no era necesario conocer todos los detalles del tratamiento para que éste funcionara, sobre todo si quien lo estaba recomendando era considerado una eminencia. Como yo lo veo, el ser una eminencia no garantiza que su tratamiento vaya a ser un éxito, e independientemente de qué tan eficaz puedan ser ambos, si el paciente no entiende bien en qué consiste su tratamiento, tanto puede funcionar, como puede que no lo haga.

medicoLo que quiero decir es que, si ese(a) señor(a) de bata blanca, además de ser una eminencia, informara bien a su paciente y se pusiera en su lugar de modo que pudiera entender lo que él entiende y de la forma en que él lo entiende, por descontado que el tratamiento sería un éxito. Por supuesto que encontraremos casos en que la fe, la esperanza, el optimismo o las creencias del paciente predominarán por encima del conocimiento; pero no hay duda de que hay pacientes que mejoran, solo por haber entendido a la perfección, lo que les ha dicho un doctor promedio (atención nutricia) [5].
Lalivioo mejor es buscar que se produzca sinergia entre los diferentes aspectos que influyen en el proceso de sanación, como son la fe en el tratamiento (una fuerte convicción sobre su eficacia), el conocimiento de los detalles del mismo, y un tratamiento natural basado en una receta que produzca una respuesta superior, a la que se obtendría únicamente con el efecto placebo.
Esos tres factores probablemente le darían mejores resultados que lo que podría esperar de una eminencia, tomando en cuenta lo que un excelentísimo señor de bata blanca le cobraría por esa “segunda opinión”.
Dese luego, entre más conozca usted sobre su enfermedad y su tratamiento, más creerá en él y mayores posibilidades tendrá de recuperarse. Ese es el principio en el que se basa este nuevo enfoque de capacitación: la autocuración por conocimiento adquirido. En seguida le proporciono algunas evidencias que respaldan este principio.

Evidencias que avalan el principio

Hay pacientes que desconocen por qué el azúcar o bien el gluten puede ser nocivo para ellos, y no conciben cómo su estado de salud pueda deteriorarse por ingerir un poco de avena con miel de abeja, por ejemplo. Uno de nuestros pacientes que padecía de esquizofrenia, recayó en una ocasión por haberse zampado un par de paletas heladas que evidentemente contenían azúcar. El resultado de su dulce experiencia fue que comenzó a escuchar voces de nuevo. Aunque la receta desaconsejaba la ingesta de azúcar, todo parece que él no la había leído personalmente (sus padres llevaban el control de su tratamiento).

nutricionEs raro que un médico se desviva por explicar a los padres de un niño autista, la gama de reacciones alérgicas que la leche puede provocarle a su hijo. Se concretan a recetar Ritalin o algo por el estilo.
Un ejemplo más. Si usted no sabe para qué sirven el ácido alfalipoico y la proteína de suero de leche aislada, y se los llega a tomar inmediatamente después de los alimentos, estaría desaprovechando el efecto sinérgico antioxidante de dicha combinación. Asimismo, es posible que esa misma proteína no esté bien indicada en el caso del niño autista, porque aún siendo aislada, podría contener todavía una cantidad de caseína suficiente como para causarle un síndrome de intestino permeable.
Tal vez usted no reflexionó lo suficiente sobre esa vez que de pronto se sintió mejor, sin haber hecho aparentemente nada. Algunos autores denomina a un suceso de esta naturaleza, “remisión espontánea”.

Aunque no dudo de la existencia de esas autocuraciones, la anécdota que le voy a contar, lejos de suponer una remisión espontánea, explica por qué un paciente pudo mejorar su estado de salud, gracias al efecto placebo inducido por un conocimiento adquirido.

conocimientoUn adulto mayor de 96 años a quien le había yo sugerido tomara 3 mg de melatonina de liberación prolongada para su insomnio, me dijo en una ocasión, que una hermana suya había tenido diarrea por haberla tomado.
A los pocos días de haberse enterado de dicho incidente, me llamó para comunicarme que a él le estaba sucediendo lo mismo (efecto nocebo), a pesar de que la había estado tomando durante meses, sin haber padecido diarrea ni ningún otro efecto secundario. Si bien este simpático paciente no padecía de Alzheimer, advertí que tenía problemas con su memoria de corto plazo.
Un día, en uno de los estantes de su casa, encontró el libro de Pierpaoli y Regelson,“El Milagro de la Melatonina” ; pero como ya no se acordaba de cuáles eran las propiedades de esta hormona, comenzó a leerlo de nuevo. No tardó mucho en volver a llamar para contarme que había reiniciado su tratamiento, por todas las maravillas que los autores del libro decían que tenía la melatonina, comenzando esta vez con 1.25 mg.

Así las cosas, fue aumentando gradualmente sus dosis hasta llegar a los 3.75 mg, sin que hubiera problema. Su intención era llegar a los 6 mg, que según dijo, era la cantidad de melatonina que recomendaba su preciada fuente de conocimiento.
Pero no a todos les apasiona la lectura, como era el caso del paciente que reanudó por convicción propia, el tratamiento con melatonina que a la postre le ayudó con su insomnio.

conocimientosHay quienes prefieren consultar un video, un material de audio, un programa de radio, o tal vez sostener una conversación con un experto, que les permita adquirir el conocimiento que les hace falta para recuperar su salud.
Tomar un curso para participar activamente en la propia recuperación o la de un ser querido, para hacerse cargo de su salud, es una excelente opción para quien todavía no ha desarrollado el hábito de la lectura. En este caso, el facilitador le explica al participante todo lo que él o ella necesita saber, ahorrándole horas de estudio y dedicación.

Más avales: e-pacientes y redes de Salud 2.0

emma-bartheCuando Silvia Velando, periodista y especialista en temas humanísticos, le preguntó a Emma Barthe (derecha), si creía que los enfermos debían implicarse personalmente en el proceso de curación, esta experta en psicología de la salud y modificación conductual, contestó: “No puede ser de otro modo. Los propios pacientes deben implicarse personalmente en su proceso terapéutico y curativo, comprendiendo que su papel puede ser esencial y determinante en la evolución de la enfermedad” [2] (las negritas son mías).
Este nuevo enfoque de capacitación de la Fundación MicroMédix, constituye una opción más de curación sin precedentes en el ámbito de la medicina alternativa, y confiamos en que el número de casos de éxito aumentará, a medida que los pacientes tomen conciencia de que delegar totalmente la responsabilidad de su salud al profesional de la salud, creyendo ciegamente en lo que él o ella les recomienda, es una costumbre por demás cuestionable, tanto por las prácticas deshonestas de los laboratorios farmacéuticos, como por el auge que han tenido en la última década las redes sociales de Salud 2.0.

Todos esos casos de éxito de e-pacientes a los que hice referencia en la publicación que recién he vinculado en color azul [3], no son más que evidencias irrefutables de que Augusto y Michaela Odone, Karen Parles, Manny Hernández, Todd Small, Eleanor Longden y un servidor, tuvimos que implicarnos personalmente en nuestro proceso de sanación para superar el sufrimiento. Lo mismo se puede decir de Norman Cousins, Greg Thomas y de Guyer D. Thomas y sus “burladores de la muerte”[4]. Vale decir, que la mayoría de los tratamientos que la Fundación MicroMédix ha resumido en sus correspondientes recetas, provienen de e-pacientes que no dejaron de involucrarse con su problema, hasta que encontraron un buen remedio natural a base de sustancias ortomoleculares y hierbas medicinales.

Automedicación con sustancias ortomoleculares

tratamiento¿Pero que no es peligrosa la automedicación? Con fármacos sí, con sustancias naturales no. Si se aprenden bien las propiedades de estas últimas, se conocen a fondo las dosis correctas y seguras de los nutrientes que se han de tomar, y se estudian detenidamente sus posibles efectos secundarios, aún cuando éstos sean prácticamente nulos, no hay manera de poner en riesgo nuestra salud.
La automedicación con dosis correctas (ortomoleculares) de sustancias naturales, consiste simplemente en restaurar los niveles normales de vitaminas, minerales, aminoácidos y ácidos grasos esenciales que hay en nuestro organismo. Estos cuatro grupos de automedicacionnutrientes, a los que llamamos suplementos, son los que necesita nuestro cuerpo para funcionar apropiadamente.
Como aprenderá en el Curso-Taller de Autocuración con Medicina Ortomolecular, nos enfermamos no porque necesitemos de sustancias químicas a las cuales nuestro cuerpo jamás se acostumbrará (de ahí que no podamos deshacernos de los efectos secundarios de los fármacos). Nos enfermamos porque nos está faltando uno o varios de los nutrientes mencionados.

Los médicos y el sistema de salud tradicional nos han estado aleccionando a través de todos los medios publicitarios. Nos han repetido hasta el cansancio que el automedicarse puede acarrearnos más problemas que beneficios, como no podría ser de otra manera, pues de lo contrario, se quedarían sin clientes.
Existen básicamente dos razones por las cuales la mayoría de la gente no se automedica. La primera de ellas tiene que ver con la ignorancia de la población en general, en cuanto al teje y al maneje de la medicina tradicional (alopática), entendiendo a ésta como aquella que se practica en las clínicas, hospitales, centros de investigación y demás instituciones no alternativas, cuya misión y visión deben necesariamente compaginar con las prácticas y políticas de la lucrativa industria farmacéutica.

urgenciaLa segunda razón que tienen los médicos alópatas para contraindicar la automedicación, aparte de no quedarse sin trabajo, es que están conscientes de los peligros que encierran los efectos secundarios de los fármacos que ellos mismos prescriben, y que son, en su opinión, los únicos agentes capaces de aliviar la mayoría de las enfermedades. Y si usted me preguntara sobre lo que haría yo en caso de estar expuesto a
una emergencia médica, mi respuesta sería, sin lugar a dudas, acudir al saludcentro hospitalario más cercano a mi localidad.
Hablando en términos de lo que un cirujano puede lograr con una intervención quirúrgica, esta corriente médica tradicional merece todo mi reconocimiento, por toda esa destreza y sapiencia que demanda una labor de esa naturaleza. Es exclusivamente en estos casos en donde me veo forzado a admitir, que la medicina tradicional es la mejor alternativa, si lo que está en juego es la vida de un ser humano.
Por otra parte, si me preguntara mi opinión sobre lo que yo y cualquiera deberíamos hacer ante una enfermedad crónica, entonces sí que me decantaría por la medicina ortomolecular (megadosis), las microdosis y hasta por un coaching de salud, o una terapia cognitiva conductual en caso de un trastorno de personalidad.

El curso y el enfoque de capacitación

Y es a este punto al que quería llegar para poner a su consideración, este nuevo enfoque de capacitación que hemos ideado para que usted mismo pueda deshacerse de las molestias que le está ocasionando su enfermedad, cualesquiera que sea ésta, en especial si le han llegado a decir los médicos, que los fármacos que le han prescrito los tendrá que tomar de por vida, o que su enfermedad es “incurable”. Eso mismo me dijeron los médicos que hace años consulté, cuando tuve que lidiar con una próstata inflamada. Para cuando sufrí de hipertensión, ya no necesité consultar a un médico, como tampoco lo hice cuando padecí de reflujo, ni cuando tuve que superar una influenza y una infección en vías urinarias. Todos esos padecimientos los enfrenté y los vencí con medicina ortomolecular y microdosis.

taller¿Y usted, está dispuesto también a enfrentar su enfermedad o la de su ser querido, armándose de valor y del conocimiento necesarios para superar la adversidad que le ha tocado vivir?
Si su respuesta es afirmativa, tal vez valdría la pena que le echara un vistazo al material didáctico y los temas que estaré tratando en este Curso-Taller de Autocuración con Medicina Ortomolecular. Su impartición es por Skype; pero si lo desea puede ir descargando el contenido interactivo (e-learning) del primer módulo sin ningún costo, que incluye una muestra del recetario que se emplea en las prácticas.

Se trata entonces de poner al paciente en un ambiente propicio para que él mismo, al sentirse implicado en el proceso curativo, encuentre un tratamiento eficaz para la enfermedad que le preocupa.

Remisión espontánea y autocuración por conocimiento adquirido

enfermedadEn su bibliografía sobre remisión espontánea, Caryle Hirshberg y Brendan O’Regan, definen la remisión espontánea como “la desaparición, completa o incompleta de una enfermedad o tumor maligno sin tratamiento médico alguno o con un tratamiento que se considera inadecuado para dar como resultado la desaparición de los síntomas de la enfermedad o el tumor” [5]. Si Hirsberg y O’Regan están en lo correcto, entonces esta parte del proceso curativo que atribuyo al conocimiento de la enfermedad y su tratamiento, no puede obedecer a una remisión espontánea, pues el tratamiento ortomolecular ha demostrado ser adecuado en un sinnúmero de casos [6].

La parte del proceso curativo que corresponde al conocimiento de la enfermedad y su tratamiento, es un producto de una fe inquebrantable en lo que se está haciendo, una gran lucha contra todo pronóstico médico pesimista, y un pleno conocimiento de eso que se está haciendo. Como bien dijo el filósofo contemporáneo José Luis Romero:
“La patología es el sufrimiento originado principalmente por la ignorancia o por el vicio…la terapia radica en la adquisición de conocimiento y de virtud” [9].

© Sergio López González. Fundación MicroMédix. 16 de Octubre de 2016


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REFERENCIAS

[1] Sergio López González. El efecto placebo y los poderes curativos de la nutrición. Fundación MicroMédix, 24 de Agosto de 2015.
[2] Emma Barthe. Cáncer: más allá de la enfermedad. Ediciones Obelisco. Primera edición: marzo de 2013, pág. 52.
[3] Sergio López González. Salud 2.0: la inteligencia colectiva de los e-pacientes y la cura por consenso. Fundación MicroMédix, 21 de Octubre de 2014.
[4] Sergio López González. El poder curativo de las creencias y el coraje de vivir. Fundación MicroMédix, 29 de diciembre de 2015.
[5] La Mente Como Medicina: Un nuevo paradigma de salud, medicina y curación. Rankin Lissa. Urano.
[6] Abram Hoffer & Jonathan Prousky. Naturopathic Nutrition: A Guide to Nutrient-Rich Food & Nutritional Supplements for Optimum Health. CCNM Press, 2006.
[7] Sergio López González. Guerreros biomédicos: padres y familiares que con voluntad férrea y biomedicina, están curando a su ser querido. Fundación MicroMédix, 6 de abril de 2015.
[8] Medicina ortomolecular. Fundación MicroMédix.
[9] Arte de vivir, arte de pensar (pág. 145), Capítulo 5: El buen saber de la terapia filosófica. Mónica Cavallé y Julián D. Machado (Eds). 2007. Editorial Desclée De Brouwer, S.A.