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Terapia inteligente para tratar la esquizofrenia: de la esperanza a la curación

Los psiquiatras andan pregonando que la esquizofrenia no tiene cura, tal vez porque la psiquiatría convencional no ha podido explicar las verdaderas causas de este intrincado síndrome. Asimismo, tanto ellos como los magnates farmacéuticos viven soñando con una fórmula universal que beneficiará a todos por igual, cuando lo que en realidad se necesita es una terapia para un cuadro clínico muy particular (atributos). Como los atributos entre un paciente y otro son diferentes, uno esperaría que la fórmula casi nunca fuera la misma; pero el sistema tradicional de salud mental no funciona así. Los psiquiatras recetan prácticamente lo mismo a todos sus pacientes, y de esa manera jamás podrán curar a uno solo de ellos.

Psiquiatría de precisión: experimentando con datos, no con personas

Nadie se va a curar de esquizofrenia con haloperidol, olanzapina, aripiprazol, clozapina o cualesquier otro antipsicótico que haya sido concebido para lidiar con las causas de este trastorno, por la sencilla razón de que la etiología de la esquizofrenia sigue siendo un misterio incluso para los mismos laboratorios farmacéuticos. Consulte las fichas técnicas de los antipsicóticos y fíjese como en la mayoría de ellas a la letra dice: “se desconoce el mecanismo de acción exacto“. Si los mismos creadores del fármaco no saben con exactitud cómo trabaja su psicotrópico, qué se puede esperar del psiquiatra que lo está recetando. Y cuando no se conoce el mecanismo de acción de un medicamento, la única forma de saber si una determinada sustancia le va a funcionar a un enfermo, es experimentando con él. Así que no le extrañe que su psiquiatra le cambie un fármaco tras otro hasta que alguno le de resultado. El problema de estar experimentando con personas, es que usted tendrá que estar soportando los efectos secundarios de cada uno de los medicamentos prescritos hasta ese momento, en tanto el psiquiatra no de con el antipsicótico apropiado.
Afortunadamente ya existe una alternativa que permite no solo personalizar las terapias, sino generar recetas compuestas de sustancias naturales como las vitaminas, los minerales, los aminoácidos, los ácidos grasos esenciales y las plantas medicinales.

Esa alternativa tiene un nombre: se llama psiquiatría de precisión. La ventaja de esta nueva tecnología es que la experimentación no se lleva a cabo ni con animales ni con personas, sino con los datos de las personas, que no es lo mismo. A continuación expongo un caso de estudio que ilustra muy bien cómo es que aun obviando la etiología de la esquizofrenia, este tipo de psiquiatría alternativa promete curar a un paciente en particular.

El caso de Esperanza

Lo que aquí le voy a contar corresponde a un caso real de una paciente que habiendo probado ya un buen número de terapias basadas en psicotrópicos, decidió recurrir a la psiquiatría de precisión.
Se trata de una mujer mexicana de 37 años a quien llamaré Esperanza para estar a tono con el título de la presente publicación (ese no es su verdadero nombre y cualquier semejanza con alguna persona en especial, es mera coincidencia).
Al término de su primera consulta, Esperanza salió de nuestro consultorio con una receta que de acuerdo con Pfeiffer y Walsh [1]-[2], correspondería a un diagnóstico de histapenia. Y aunque sus síntomas mejoraron mucho por tratarse efectivamente de un caso de hipermetilación, durante la segunda consulta manifestó estar experimentando un cansancio muy severo, por lo que decidimos realizar ajustes a su terapia inicial.

Si usted revisa los malestares asociados a los fenotipos definidos en las fuentes citadas, va a tener dificultades para encasillar al cansancio crónico en alguno de los síndromes que suelen asociarse a una histapenia, una histadelia o una piroluria. El cansancio es un malestar que acaso podría deberse a una deficiencia tiroidea, tal y como lo apuntamos tanto en nuestra publicación del 7 de noviembre de 2017 (“Identificando el fenotipo de esquizofrenia: un paso más hacia la curación“), como en la del 23 de julio de 2018: “Hipotiroidismo: el fenotipo de la esquizofrenia ignorado por la psiquiatría“.

Pero los análisis de Esperanza y sus demás síntomas no revelaron la existencia de un hipotiroidismo, y como la fatiga podía deberse a múltiples causas, decidimos recurrir a la psiquiatría de precisión.
Cuando no se conoce con exactitud el origen de uno o más síntomas, es preferible estudiar los casos de éxito que tuvieron lugar en el pasado, a fin de encontrar similitudes entre éstos y el caso que se está intentando resolver.
Entender el síndrome propio de una esquizofrenia es una tarea harto difícil, porque las teorías que intentan explicarla no están suficientemente probadas. No obstante, disponiendo de un laboratorio virtual, se pueden realizar varios experimentos hasta encontrar la terapia ideal.

El descubrimiento de una terapia inteligente no surge de la experimentación con personas o animales de laboratorio, sino de una serie de ensayos sobre los datos de los pacientes. El científico de datos captura la sintomatología, los resultados de las pruebas de laboratorio y demás rasgos de un paciente, para que posteriormente una máquina compare toda esa información con las características de cada uno de los casos de éxito registrados hasta ese momento.

Mediante un aprendizaje de máquina, la computadora divide a toda la población de pacientes en varios grupos (clusters), de acuerdo con las similitudes que encuentra en las características de los casos. En la imagen adjunta por ejemplo (pulse sobre ésta para agrandarla), estoy mostrando los tres grupos que desplegó nuestra herramienta de minería de datos, al segmentar (clustering) los casos de éxito registrados hasta el momento.  Note cómo en el renglón que corresponde al cansancio, la mayoría de los pacientes del grupo cero (cluster #0) declaró no estar experimentando ese síntoma (una N en éste y otros campos significa la ausencia del malestar. Una S implica la presencia del mismo).

A continuación explico cómo obtuve una terapia inteligente, a partir de los datos que me proporcionó la paciente durante su segunda consulta.

¿Una falsa esperanza? No, una verdadera terapia para Esperanza

Al integrar el cuadro clínico de Esperanza al conjunto de datos mostrados en la captura de pantalla anterior, la máquina clasificó su caso en el grupo 0, según se infiere de la imagen que aparece a la derecha. Y es en esta parte del proceso de extracción de conocimiento (KDD) en donde el dominio de la especialidad, la experiencia y el criterio del analista juegan un papel crucial en la selección de la mejor terapia para éste o cualquier otro paciente. Aunque la edad, el sexo y el diagnóstico en el grupo cero eran muy parecidos a los de la lista de atributos de Esperanza, los síntomas cansancio y escucha_voces no coincidían con los de nuestra paciente, pues ambos estaban presentes en su lista pero no en la del grupo cero (pulse sobre la imagen de la izquierda para ver las diferencias).
Es por eso que segmenté aun más los casos para ver si la máquina era capaz de encontrar un grupo de pacientes que experimentaran cansancio, escucharan voces y cuyos demás atributos coincidieran en su mayor parte con los de la protagonista de nuestro caso de estudio.
El objetivo aquí era identificar el grupo con los casos más parecidos al de ella, dándole la debida importancia al cansancio y la escucha de voces. Una máquina no sabe nada de diagnósticos médicos y no está enterada de lo preocupada que está Esperanza por su sensación de cansancio crónico. Como especialista en informática biomédica, consideré muy pertinente realizar un número suficiente de experimentos hasta encontrar un grupo de pacientes que además de tener atributos muy parecidos a los de Esperanza, hubieran escuchado voces y experimentado cansancio  (cansancio=S y escucha_voces=S).

Después de experimentar con varios números de segmentos, la máquina finalmente me mostró un grupo de pacientes que en el pasado habían presentado esos dos síntomas a la vez. Ese grupo resultó ser el número 8 (pulse sobre la imagen de la derecha para ver los detalles).
Lo mejor de todo fue que el caso de Esperanza había sido clasificado por la máquina dentro de ese mismo grupo, y aunque las edades en ambos vectores de atributos no eran iguales, la importancia de los demás atributos superó de tal manera mis expectativas, que eso bastó para que me declinara yo por esa terapia que en algún momento sirvió para que el grupo de pacientes #8 se aliviara. No hay que olvidar que cada grupo de atributos constituye un centroide.

El centroide es un vector (lista) de atributos que refleja la tendencia central de cada uno de sus valores. Así por ejemplo, el centroide correspondiente a la columna 8 en la imagen inmediata anterior, contiene un atributo denominado edad, cuyo valor es 28.3333. Aunque esta cifra no coincide con la edad de Esperanza (37), es el valor promedio de las edades de los pacientes del grupo 8. Los valores más próximos a esa edad, los calculó la herramienta de software considerando la distancia euclidiana entre todas las edades (incluida la de Esperanza) y ese valor promedio. Dado que la proximidad entre casos la determina dicha distancia euclidiana, era seguro que el caso de Esperanza tenía una gran similitud con los casos que fueron clasificados dentro de su grupo, a pesar de no coincidir en todos sus atributos (si lo hicieran, serían idénticos).

En la imagen adjunta muestro lo que el software de minería de datos desplegó, después de recorrer en orden descendente, tanto el vector de atributos de Esperanza como el del centroide asociado al grupo 8. Note cómo la máquina aprendió lo que se les administró a los pacientes del grupo 8 para que se aliviaran. En su momento, cada uno de esos casos se convirtió en uno de éxito, una vez que los médicos a cargo pudieron descubrir las causas que ocasionaron el trastorno.
A sabiendas de que todos los cuadros clínicos pertenecientes a ese grupo son muy similares, no nos cabe la menor duda de que Esperanza se puede aliviar con la terapia que la máquina sugirió en este desplegado.

La inteligencia artificial implícita en los casos resueltos

La terapia así obtenida no es producto de una superchería, como podrían argumentar los detractores de la medicina alternativa. Lo que hasta ahora hemos hecho, no ha sido otra cosa que extraer el conocimiento implícito en ese conjunto de casos que alguna vez fueron resueltos por un buen número de médicos expertos. Y como lo que aquí estamos proponiendo tiene muy poco que ver con el por qué se alivió cierto grupo de pacientes, y mucho que ver con lo que se empleó para conseguir su alivio, es por eso que hemos de terminar analizando las tendencias de los datos asociados a esos casos de éxito.

El análisis de tendencias en los datos es a la inteligencia artificial, como la contemplación es a la inteligencia del ser humano. La contemplación la podemos concebir como la observación atenta y detenida de una realidad, y si por realidad entendemos un conjunto de hechos y no de conjeturas, teorías o hipótesis, entonces todo lo que haya sucedido en el pasado es un hecho, y por lo tanto una realidad.
Los casos de éxito pertenecen al pasado, y es en ese pasado en donde encontramos evidencias de que las cosas sucedieron de una u otra manera, toda vez que los datos no hayan sido manipulados de conformidad con los intereses de un grupo de poder.

Las evidencias se pueden registrar y guardar en un archivo que a la postre se podrá utilizar para compararlas con los casos que en un futuro se tendrán que resolver.
En el caso concreto de la medicina, pudo haber sucedido que un paciente P con los rasgos r1, r2, r3… rm y los síntomas x1, x2, x3 … xn, se curó de la enfermedad E por haber recibido una dosis D de cierta sustancia S durante un tiempo T. Ese conjunto de datos almacenados en un registro dentro de un archivo electrónico constituye una evidencia, que en el contexto de esta publicación viene a ser un caso de éxito. A la lista de atributos (P, r1, r2, r3… rm, x1, x2, x3… xn, E, D, S, T) se le llama formalmente vector de atributos.

Ahora bien, una realidad puede estar representada por un número menor de atributos, dependiendo de qué tan relevantes sean los mismos, en términos de su correlación con las variables que se desea estimar. La minería de datos nos permite encontrar un conjunto reducido de atributos que se sabe representan mejor una realidad, por ser los más relevantes. En el caso de nuestro paciente P por ejemplo, ese vector de atributos relevantes podría ser (P, r2, r6, x3, xn). A ese subconjunto de atributos se le llama  proxy y suele usarse para estimar los valores de las variables que dependen de él y que reciben el nombre de variables de salida.

Las variables de salida (llamadas también variables dependientes) corresponden a las dosis de todos los suplementos a recetar, así como a los meses que se estima durará la terapia, que en este caso de estudio se espera que sean cinco.
La máquina usa su inteligencia artificial para estimar las variables de salida, en función de las tendencias que encuentra en el registro histórico de evidencias. Como dijimos anteriormente, hay una medida que se usa para calcular la tendencia de cada uno de los atributos.

Así, la tendencia central de la variable de salida niacina fue estimada en el caso de Esperanza en 3,148.2639 mg (esta dosis desde luego podría no ser la más apropiada para usted). Asimismo, la tendencia del folato fue de 3,902.6157 mcg, la de la vitamina D3 resultó ser de 3,031.7708 UI y la del cromo de 523.1481 mcg, tan solo para ilustrar el proceso con otros tres ejemplos. Una vez homologadas las dosis diarias, la vitamina B6 se estableció en 150 mg, la B12 en 2,000 mcg, el ácido ascórbico en 4,000 mg, el zinc en 40 mg y los omega 3 quedaron en 1,500 mg (EPA+DHA). ¿Puede usted intuir por qué se le ha llamado a esta tecnología psiquiatría de precisión, y por qué se dice que es una medicina alternativa basada en evidencias?

La tendencia de Esperanza a la diabetes: extrayendo conocimiento a partir de los datos

¿Y cómo supo la máquina que Esperanza es propensa a la diabetes? Eso es algo que la máquina no puede inferir por sí sola, y es aquí donde el capital humano marca la diferencia a la hora de confeccionar la versión final de la receta inteligente.
De manera análoga a como la máquina calcula sus tendencias, el ser humano debe contemplar esas tendencias para inferir conocimiento a partir de los datos de los pacientes.

La máquina únicamente está detectando una deficiencia de cromo en el organismo de Esperanza, basándose en la tendencia central de ese suplemento; pero es el ser humano quien debe interpretar correctamente esa deficiencia. Y lo que pude interpretar en relación al valor que la máquina estaba recomendando para el cromo, se debió a que tiempo atrás, mucho antes de realizar un estudio para otra paciente a quien llamé Estelita para no revelar su verdadera identidad, ya había yo aprendido todo lo relacionado con la resistencia a la insulina y las complicaciones que trae consigo la diabetes.

En el informe de dicho estudio apunté que “el cromo es el mineral que está más implicado en la producción de insulina” y por ende, en cualquiera de las morbilidades que a menudo acompañan a la diabetes.
Durante la que fue su primera consulta, Esperanza me facilitó los resultados de una química sanguínea que revelaba una insulinorresistencia (el resultado de dividir el nivel de sus triglicéridos entre su colesterol HDL fue mayor a 3. Si lo desea puede pulsar sobre la imagen adjunta para ver los detalles y calcular el cociente que resulta de esa división). Y si la máquina había sugerido alrededor de 500 mcg de cromo, era porque tenía evidencia de que algunos de los pacientes en el grupo de Esperanza, presentaban niveles altos de glucosa.

Y una vez más, desde la óptica de la psiquiatría de precisión, poco importa si las voces que escucha Esperanza son consecuencia de su hiperglucemia. Lo que sí creo es que esos altos niveles de triglicéridos y de glucosa, son los culpables de su cansancio crónico. Como sea, lo importante es que existe evidencia (casos de éxito) de que el cromo ha beneficiado a varios pacientes con vectores de atributos muy similares a los de ella, en los cuales la insulinorresistenia y/o la diabetes aparecen como comorbilidades en varios casos de esquizofrenia.

¿Y la tirosina y la taurina para qué son?

Éstos dos aminoácidos también son parte de la terapia inteligente que sugirió la máquina. Curiosamente, hace unos años yo mismo recomendé taurina a una paciente cuyo vector de atributos se encuentra registrado en el archivo de casos de éxito, como evidencia de que la taurina beneficia a algunos pacientes con ansiedad e insomnio. Y si usted revisa nuevamente la imagen en donde aparecen los atributos de Esperanza, va a advertir que ella también declaró estar experimentando ambos malestares. Por otra parte, aunque la tirosina es el suplemento ideal para el hipotiroidismo (que no es el caso de Esperanza), suele prescribirse también cuando el objetivo es contrarrestar la ansiedad, el insomnio, el cansancio y el sobrepeso (que es el caso de Esperanza).

Conclusión

No hay una panacea ni para la esquizofrenia ni para cualquier otra enfermedad. Las sustancias o los medicamentos que se receten, deberán adaptarse a los rasgos de cada persona, y no a la inversa. Un ser humano es único e irrepetible, y para curarlo se requiere de una terapia inteligente basada en evidencias, en hechos, en una realidad contemplada tanto por una máquina como por otro ser humano; una realidad plagada de historia y de tendencias que no gusta de conjeturas o de hipótesis que aun habiendo alcanzado el nivel de teorías, todavía no consiguen explicar el por qué de los fenómenos psíquicos.

La mejor forma de destruir la fe o la esperanza es dejar que se haga realidad“… Roger Zelazny
© Sergio López González. Fundación MicroMédix. 17 de noviembre de 2018


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RERERENCIAS

[1] Carl C. Pfeiffer, Richard Mailloux and Linda Forsythe. The Schizophrenias: ours to conquer. Bio-Communications Press, 1970.
[2] William J. Walsh. Nutrient Power. Heal your biochemistry and heal your brain. Skyhorse Publishing, 2012.


 

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Medicina alternativa de precisión para poner tu propio consultorio

La medicina alternativa de precisión es la tecnología que hemos desarrollado para que ahora tú pongas en marcha tu propio consultorio, o para que transformes el que ya tienes en uno nuevo, empleando el mismo modelo de servicio de la Fundación MicroMédix.
No se trata de una franquicia, sino de una transferencia de tecnología que te permitirá conocer todo el teje y maneje de una medicina alternativa muy particular, en la que tuvimos que combinar las técnicas de la inteligencia artificial con las de la medicina ortomolecular y la fitoterapia, para ofrecer tratamientos más limpios (libres de efectos secundarios) y totalmente personalizados.

El modelo de servicio

Integrarte a la cadena de consultorios MicroMédix te permitirá desarrollar nuevas habilidades y encontrar en el autoempleo, un proyecto de vida más próspero. El que otras personas hagan lo mismo que tú con la misma imagen y eficiencia, es un concepto que ha funcionado muy bien en el mundo empresarial y no tiene por qué no ser así en el ámbito de la salud. A diferencia de las franquicias, el modelo de servicio que aquí te estamos proponiendo no implica el pago indefinido de regalías por el derecho de utilizar una imagen y una marca de prestigio nacional o internacional (puedes estar en cualquier país y poner tu consultorio sin estar obligado a nada).

El escenario: el protagonista (tú), la competencia y otros actores

Los psiquiatras todavía tienen trabajo porque sus pacientes no conocen una mejor alternativa que los medicamentos cargados de efectos secundarios (un psiquiatra ya ni siquiera escucha los problemas de sus pacientes). Pero con las tecnologías que estamos usando actualmente, todo parece indicar que estos singulares personajes podrían quedarse sin clientes, por la sencilla razón de que sus recetas son genéricas y cada vez son menos los pacientes que toleran sus efectos secundarios. Y a pesar de las grandes sumas de dinero que los laboratorios farmacéuticos destinan a sus campañas mercadotécnicas, los consumidores de hoy están decantándose por tratamientos más limpios.

Lo que ha detenido el avance de la medicina alternativa, aparte de la insistente campaña de nuestros detractores en contra de todo lo natural, es que la mayoría de los investigadores en ciencias biomédicas, conocen muy poco o casi nada de inteligencia artificial. Pero los científicos de datos y los ingenieros en informática biomédica que ya estamos trabajando en las aplicaciones interdisciplinarias de la minería de datos y de texto, hemos explotado el aprendizaje de máquina para mejorar nuestros diagnósticos y personalizar nuestros tratamientos, con una precisión que los psiquiatras no podrán igualar jamás con su “Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM)”, razón de más para que tu nuevo consultorio sea todo un éxito.

Y ya que has encontrado un medio para autoemplearte y ganarte la vida desempeñándote como técnico en informática biomédica, conviene que sepas que tu consultorio funcionaría de una manera muy parecida a como lo hace una franquicia, empleando los métodos que ya hemos comprobado funcionan a la perfección.
Pero para replicar las características de cada consultorio como si éste fuera una franquicia, es indispensable apoyarse en una medicina alternativa de precisión que simplifique al máximo y normalice los procedimientos (no los tratamientos) en cada una de las unidades de consulta.

Asimismo, la normalización de los procedimientos requiere de una estrategia para organizarse y ponerse de acuerdo con la imagen que se ha de proyectar. Esa estrategia fue la que adoptaron algunos pequeños comerciantes cuando se dieron cuenta que no crecían mientras operaban con lo que emanaba de su libre albedrío. Nombres como “La Tuerca de Oro”, “El Rincón de los Sabores” o “La Farmacia de la Esquina”, difícilmente tenían éxito si cada propietario actuaba por separado y abría su “changarro” como Dios le había dado a entender.

Pero con un nombre más apropiado, una imagen más atractiva y un grupo de pequeños emprendedores organizados a través de un convenio de uso de marca, su situación mejoró radicalmente. Y si no pregúntale a los dueños de las FarmaPronto qué fue lo que hicieron para transformar sus modestos e impopulares establecimientos, en una reconocida cadena de farmacias mexicanas. Algo similar ocurrió con las tiendas Oxxo y algo muy parecido sucederá también con tu consultorio Micromédix (sin duda, el antiguo propietario de la  “Farmacia de la Esquina”, puede ser que haya abierto ya otras tres FarmaPronto).

Casos de estudio que ilustran cómo se confeccionan las recetas en el consultorio

En el ensayo que publiqué con fecha 19 de septiembre de 2018 y que lleva por título “Psiquiatría de precisión: aprendizaje automático para personalizar tu tratamiento“, prometí complementar lo que escribí ahí con al menos un caso real que mostrara cómo estamos personalizando actualmente nuestras recetas.
En el presente ensayo la idea es dejar bien claro que la herramienta de minería de datos debe usarse como apoyo en la confección final de una receta, pues puede ser que aunque existieran casos de éxito muy parecidos a los del paciente en turno, todavía quedara por ahí algún síntoma que pudiera no ceder con el tratamiento sugerido por la máquina. Esto viene a colación para desmentir a los escépticos que pensaron que un consultorio concebido de esta manera, propiciaría una confianza ciega en la recomendación de una máquina.

Hecha esta aclaración, quisiera insistir en que lo que estamos ofreciendo no son franquicias. Además de la exención del pago de regalías, nuestro modelo de servicio no estandariza los tratamientos, sino los procedimientos, y hay que ser muy cuidadosos al interpretar los conceptos. Cada consultorio estará empleando efectivamente el mismo procedimiento (la medicina alternativa de precisión); pero generando un producto diferente (una receta personalizada). Como yo lo veo, eso no es un franquicia ni un sistema de producción en serie, sino más bien una plataforma para la confección rápida de productos diferenciados.

Emilio y sus acúfenos: complementando la inteligencia de la máquina con capital humano capacitado

Un aspecto clave del aprendizaje de máquina es el que se refiere al dominio del campo de estudio, que es en esencia el conocimiento que posee el capital humano sobre un tema (pulsa sobre el mapa mental adjunto y localiza la leyenda “comprender los datos”). Para interpretar correctamente el significado de los grupos de casos desplegados por la computadora, el consejero a cargo del consultorio tendrá que comprender bien los principios de la medicina ortomolecular, tanto para homologar las recetas como para optimizar los tratamientos (la  homologación de recetas la explico con detalle en “Medicina alternativa de precisión: inteligencia artificial para curar hasta un cáncer“).

En el caso de Emilio por ejemplo, una vez que obtuve los datos de los suplementos y las dosis terapéuticas (ortomoleculares) de su receta, tuve que optimizarla con melatonina, cisteína y Coenzima Q10, porque los acúfenos era un síntoma que estaba presente únicamente en cuatro instancias del archivo de casos de éxito; pero que según el algoritmo de aprendizaje empleado (ver curso), no eran suficientemente similares a los de Emilio (los métodos para encontrar la similitud entre pacientes los especifiqué en “Psiquiatría de precisión: aprendizaje automático para personalizar tu tratamiento“).

La receta que generó la máquina después de experimentar con los datos de Emilio y no con Emilio (que es como lo haría un psiquiatra), aparece en la captura de pantalla adjunta (pulsa sobre la misma para agrandarla). Es curioso como la máquina ha recomendado aquí una receta que combina niacina con niacinamida. No teniendo un consultorio con un laboratorio virtual como el que aquí estoy presentando, a mí la verdad nunca se me hubiera ocurrido recomendar un tratamiento con ambos nutrientes, porque no es algo muy común entre los referentes de la medicina ortomolecular. Sin embargo, no hay manual o texto de medicina alternativa que diga que eso no se pueda hacer.

Y es aquí donde se produce la gran sinergia entre la inteligencia artificial de una máquina y el capital humano. De hecho, esa mezcla ha estado dando excelentes resultados, porque evita los efectos secundarios de ambos tipos de vitamina B3. ¿No te parece increíble lo que uno puede descubrir con la instrumentación apropiada? Observa también las similitudes que encontró la máquina entre los síntomas de Emilio y los casos que ésta agrupó en el cluster#9 (puedes pulsar sobre la imagen que sigue para ver los detalles).

Aunque la edad no es exactamente la misma en ambos vectores de atributos, tanto  el sexo, el diagnóstico, la escucha de voces, la angustia, la ansiedad, la depresión, los miedos y la confusión, son todos ellos atributos que coincidieron en ambas listas (S=síntoma presente). Hay otros síntomas más en donde hubo coincidencias negativas (N=síntoma ausente) y solo cinco en los que ambos vectores difirieron. ¿Y cómo supimos que la máquina clasificó a Emilio como miembro del grupo #9?
Ella nos los hizo saber mediante una visualización de datos (véase el inciso 4.5 del curso “Solución de Problemas Multidisciplinarios con Minería de Datos“.

El caso de Julia: la importancia de prevenir trastornos de personalidad en la adolescencia

Los síntomas de Julia no han mejorado como quisiéramos, debido a que sigue presentando comportamientos hasta cierto punto anormales, según nos informó su señor padre durante nuestra última consulta.
La primera vez que di a conocer este caso fue cuando publiqué el ensayo “Identificando el fenotipo de la esquizofrenia: un paso más hacia la curación“.
Si nos has estado siguiendo desde entonces, es posible que te hayas dado cuenta que Gustavo, el padre de Julia, es con quien he estado haciendo equipo para poder resolver este caso que a ambos nos mantiene preocupados.

Y aunque ella por el momento solo manifiesta fobias, irritabilidad, cierto aislamiento social y algunos malestares propios de un síndrome premenstrual, nuestra preocupación radica en que existen antecedentes de trastorno bipolar y depresión en dos parientes cercanos a la familia.
Y atención aquí querido lector: si tienes familiares que hayan padecido o estén padeciendo de algún trastorno psicogénico, es importante que le des la debida importancia a aquello de que “más vale prevenir que lamentar“. Hablo en serio. En el caso de Julia por ejemplo, además de haber probado las teorías de Pfeiffer y de Walsh, hoy estamos aplicando la psiquiatría de precisión para encontrar un tratamiento que tome en consideración su edad, su género, sus antecedentes genéticos y los síntomas que presentó en su última consulta.

Y mientras ajustaba los parámetros de mi herramienta para encontrar un grupo de mujeres con una edad similar a la suya, un hecho llamó mi atención al estar experimentando con este dato: noté que las mujeres mayores con problemas de depresión y otros trastornos psiquiátricos, tienden a presentar grandes deficiencias de vitamina D3. Hay una paciente en nuestro archivo de casos de éxito que llegó a consumir hasta 300,000 UI de vitamina D3, aunque usted no lo crea.
No estoy insinuando que Julia deba tomar esa cantidad de vitamina D3; pero sí  las 2,000 UI que sugirió nuestra herramienta durante el análisis (pulsa sobre la captura de pantalla adjunta para agrandarla).

Por qué una cadena de consultorios de medicina alternativa

1) Porque no habiendo un gobierno capaz de generar fuentes de trabajo, uno debe crearlas y generar oportunidades a través del autoempleo.
2) Porque nos hacía falta una herramienta de precisión que pudiera estimar cuánto iba a durar el tratamiento de cada paciente.
3) Porque era necesario que alguien como tú y como yo pusiera un alto a la farmacodependencia que la misma industria farmacéutica ha propiciado en nuestras familias y en nuestra sociedad. ¿O es que vas a permitir que tus hijos sean medicados, nada más porque un señor de bata blanca con aires de CuasiDios así lo dispuso?

Si usted ya tiene una tienda naturista o desea echar a andar un consultorio como el que aquí he descrito, ya tiene suficientes elementos de juicio para decidir lo que puede hacer con toda esa instrumentación que tendrá a su disposición, una vez que su capital humano conozca los secretos de una tecnología que está ofreciendo mejores soluciones a las enfermedades crónicas, que lo que hasta ahora le hemos visto a la alopatía.

Nuestra propuesta

No necesitas haber estudiado una carrera en nutrición para echar a andar tu consultorio, porque todo el conocimiento que vas a requerir para manejarlo, lo vas a adquirir a través de la capacitación técnica y la información que nosotros te vamos a proporcionar. Ese conocimiento y el que contienen los archivos que te estaremos entregando como parte de esa transferencia de tecnología, es lo que va a marcar la diferencia entre saber cómo (know how) hacer las cosas para que un tratamiento funcione, y desempeñarse como lo están haciendo los demás consultorios de medicina alternativa.

Para asegurarnos de que tus tratamientos se personalicen y funcionen bien, el conjunto de servicios, archivos de texto y hojas de datos (Excel) que te vamos a entregar comprende lo siguiente:

  1. Asesoría durante la etapa inicial de operaciones (opcional: 12 horas no incluidas en la duración total del entrenamiento*)
  2. Asesoría para la instalación de la herramienta de minería de datos a emplear en el consultorio
  3. Programa de capacitación intensiva, con los siguientes módulos:
    3.1 Elaboración de Microdosis de Medicamentos Alopáticos (1 hora)
    3.2 Microdosis de Plantas Medicinales (3 horas)
    3.3 Autocuración con Medicina Ortomolecular (16 horas)
    3.4 La extracción de conocimiento y el LBD (4 horas)
    3.5 Informática Biomédica Aplicada (4 horas)
    3.6 Extracción de texto con Arrowsmith (text mining) -4 horas-
    3.7 Aspectos clave de la minería de datos (data mining) -4 horas-
    3.8 El proceso KDD y el estándard CRISP-DM (4 horas)
    3.9 Minería de datos clínicos como apoyo en el diagnóstico médico (4 horas)
    10. Cómo aplicar la psiquiatría de precisión en tu consultorio (4 horas)
    11. Medicina alternativa de precisión para tratar el cáncer (4 horas)
  4. Entregables:
    4.1 Presentaciones en formato Power-Point de los cursos de medicina ortomolecular, informática biomédica y minería de datos (incisos 3.3 al 3.11). Puedes pulsar en la imagen de la izquierda para descargar sin ningún costo, una demo interactiva de la primera sesión.
    4.2 Archivo de casos de éxito para la generación automática de recetas personalizadas con psiquiatría de precisión (8 horas)
    4.3 Archivo de casos de éxito para la generación automática de recetas personalizadas con medicina alternativa de precisión, para el cáncer de páncreas (8 horas)
    4.4 Manual para suprimir los efectos secundarios de los medicamentos alopáticos
    4.5 Guía completa para la elaboración de microdosis de plantas medicinales (incluye dosificación de tinturas)
    4.6 Recetario de nutrientes ortomoleculares (ver cursos)
    4.7 Texto de medicina ortomolecular (676 páginas)
    4.8 Receta inteligente para prevenir y revertir los efectos de la osteoporosis (descargable)
    4.9 Receta inteligente para la autocuración del acné (descargable)
    4.10 Recetas genéricas para el tratamiento de las enfermedades que aparecen en nuestro recetario (descarga sobre demanda)
    4.11 Archivo del logotipo de los consultorios MicroMédix
    4.12 Tarjetas de presentación en formato electrónico, con los datos de contacto del propietario (ver muestra en autoempleo)
    4.13 Etiquetas para los frascos de microdosis en Publisher Pro®

*Para un total de 68 horas estimadas de entrenamiento, el costo total de la transferencia de tecnología lo determinas tú, de acuerdo con tu presupuesto y los descuentos especificados en nuestra sección de membresías.  Así por ejemplo, con dos membresías de 12 horas puedes iniciar con los primeros cuatro módulos del programa (incisos 3.1 a 3.4), obteniendo un descuento del 35%.

© Sergio López González. Fundación MicroMédix. 18 de octure de 2018


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