Matemáticas: Lenguaje lógico de la vida, algoritmo facilitador

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Sucede en ocasiones que al abrir un texto de medicina, los números se transforman en un lenguaje lógico de comprensión de la vida, ¿casualidad o algoritmo facilitador?

Con el pasar de los años, cada vez me convenzo más de que para muchos de los estudiantes las matemáticas más que ser un lenguaje unificador entre disciplinas, terminan siendo un gran dolor de cabeza. Surge nuevamente la pregunta: ¿Por qué esto? ¿Son las matemáticas el problema? O tal vez podríamos considerar que nos siguen haciendo creer que son complejas.

Vivimos en un mundo numérico, incluso para los que dicen que odian las matemáticas. Las usamos todos los días sin posible descanso. Más aún cuando se encuentran involucradas en el desarrollo de actividades donde deben ser materializadas, como en investigaciones científicas, considerando los apartados de introducción, materiales y métodos, resultados y discusión. Es aquí donde se debe desarrollar competencias complejas como el análisis de los resultados obtenidos, y donde de una u otra manera debe interrelacionarse las ciencias básicas fundamentales como química, biología, física, fisiología y matemáticas; este último como lenguaje transversal.

Las consideraciones de estos análisis, que deben basarse en resultados para la mejor comprensión de conceptos simples, terminan siendo desarrolladas por capacidades matemáticas innatas o adquiridas, lo que pone en la incertidumbre a los estudiantes al momento de decidir entre conclusiones de carácter subjetivo y conclusiones medibles y objetivas, inclinándose hacia la primera opción.

Qué hacer entonces si al estudiante lo que realmente le interesa es involucrarse siempre con la complejidad del conocimiento, versus el manejo de las ciencias básicas; en otras palabras, para el estudiante es mucho más atractivo aprender lo teórico de una patología, que el principio o ley que sustenta el proceso desde lo ideal, para después así, comprender. Por ejemplo, al hablar de la enfermedad renal crónica, debe explicar o fundamentar lo que ocurre; sin embargo, para que ello suceda, es indispensable que lleve los datos adquiridos mediante los exámenes de laboratorio a una sencilla fórmula matemática, la que le dará como resultado el volumen del filtrado glomerular. La tendencia tecnológica supone facilitarnos las cosas. Desde la ciencia pasamos a una digitalización y automatización que nos lleva directo a una aplicación en nuestros celulares, la cual quizás nos entregue el resultado numérico específico. Sin embargo, al mismo tiempo, simplemente no internalizamos el concepto y nos alejamos de la fórmula inicial, donde es posible identificar cada variable y cada constante en la interrelación de un fundamento lógico. ¿Qué certeza tenemos de que los datos obtenidos sean los necesarios para dar una respuesta con precisión? Esto genera entonces una desinformación, al alejarnos de los principios básicos que la sustentan.

Los textos básicos con los que los estudiantes despiertan el conocimiento, los cuales son de lenguaje fisicoquímico, permitirán analizar muchos de los hechos de la fisiología o procesos biológicos que se fundan en la aplicación de leyes de la mecánica general. Por ejemplo, la sangre en principio se estudia como un fluido físico con sencillas características mecánicas y matemáticas, tales como densidad, viscosidad, flujo y momentum. Entonces la matemática en el estudio de los temas médicos o biológicos es, en principio, tan justificable como la física y la química.

Las matemáticas, lejos de añadir complejidad a una situación, lo que realmente procuran es tornarla más sencilla e inteligible. Pero para ello debemos hacernos cargo de nuestra precaria cultura matemática, que trasciende desde la enseñanza básica y media, donde muchos de los estudiantes optan por el mundo de las humanidades por sobre el de las matemáticas, y que de una u otra manera los transforma en neófitos de esta ciencia.

En el campo de la medicina, con la digitalización de procedimientos e información de procesos, se hace necesario educar para el manejo y comprensión de elementos matemáticos que hoy alcanzan el campo de la información a niveles de realidad aumentada.

Hoy todo tiende a la información instantánea y para ello se necesitan algoritmos apropiados que deben ser comprendidos desde sus bases por los profesionales que los usan como herramientas de trabajo, para así en un futuro poder aportar con los sólidos conocimientos a las innovaciones necesarias desde su desempeño.

Es aquí donde los estudiantes de medicina siguen estando involucrados en la generación de datos estadísticos, desde la razón de probabilidad de un diagnóstico y llegando nuevamente a otro parámetro matemático como es el de la sensibilidad diagnóstica, que termina siendo una razón matemática del cociente entre los casos de enfermedad en que fue positivo y el número total de enfermos en los que fue probado.

No debemos asustarnos ante el lenguaje alfa-numérico de los modelos matemáticos, sino por el contrario, comenzar a acercarnos a esta ciencia exacta que de una u otra manera nos permite avanzar en disciplinas de la medicina, por ejemplo cuando se estudian las ecuaciones dinámicas de los fluidos para que después se pueda observar una tomografía axial computarizada (TAC) o una resonancia magnética (RNM) o quizás querer describir la teoría de redes para explicar fenómenos de la fisiología neuronal.

Los invito a no desechar las matemáticas de su vida diaria, la lógica de las cosas simples será el lenguaje apropiado para comprender la complejidad de su profesión. También es necesario destacar y poner en sobre aviso que los modelos matemáticos existen para interpretar la realidad y no para suplantarla.

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