Norber Wiener definió la cibernética en 1948 como el estudio de los problemas de control e información. Toma su nombre del griego Κυβερνήτης (kybernetes), palabra usada en la Grecia clásica para designar a la persona encargada de maniobrar el timón de un barco contra las mareas, vientos y tempestades. Con el paso al latín la palabra se transformó en guvernator, que ha llegado a nuestros días como gobernador.

Ludwig Von Bertalanffy postula en 1968 la Teoría General de Sistemas (TGS), a modo de meta teoría o teoría de teorías que, partiendo del concepto de “sistema”, busca reglas generales aplicables a diferentes sistemas, subsistemas y niveles de la realidad. A estas “reglas” les da el nombre de isomorfismos. También aplica la cibernética, estudiando los flujos de información que el sistema utiliza para informarse a sí mismo y controlarse, mediante el concepto de retroalimentación (feedback):

A esto se refiere Bertalannfy con sistemas isomorfos. Concretamente, se ha representado el arquetipo de las adicciones en dinámica de sistemas. Representa una situación en la que ante un síntoma-problema se decide aplicar una solución “sintomática” (o parche) en lugar de ir a la raíz del problema, pero esa falsa solución a su vez tiene consecuencias colaterales –en principio inesperadas- que terminarán empeorando el problema inicial:

  • El tipo de HTA más común es la esencial, en la que los determinantes sociales juegan un papel clave (estilos de vida, nivel socioeconómico, medioambiente social…). La manera adecuada de tratarla es mediante el refuerzo social, vida saludable, menos estrés, etc. La realidad es que se trata farmacológicamente y lo que debiera ser una doble estrategia se convierte en un farmacocentrismo
  • Los dos bucles lo que expresan es que, en la medida que aparece la HTA, se toman medidas (relación +; a más síntomas más medias) y esas medidas tenderán a mejorar el síntoma inicial (relación –; a más medidas tomes, menos síntoma y viceversa). El resultado es un bucle negativo y estable en el que la tendencia es hacia el equilibrio síntoma-tratamiento
  • Pero puede suceder que, cuando una persona se ve bien tratada con su medicación, olvide la importante del autocuidado, la dieta, ejercicio… o no pueda permitirse una vida más relajada (trabajo, presión, dificultad económica). Eso implica que la causa esencial del síntoma no sólo está siendo tratado, sino que se está descuidando
  • Este bucle expresa que el tratamiento farmacológico hace que se descuide el tratamiento esencial de la HTA (relación +) y esto hace que no se trate la causa raíz del problema (relación – : cuanto más se descuida el cuidado, menos se trata la causa raíz).
  • Pero la causa raíz hace que el síntoma problema, la HTA, no mejore o empeore (relación -; a menos tratamiento esencial, más síntoma). No controlar bien la HTA hará que se incremente la medicación (relación +), lo cual nos lleva al punto anterior. Esto es un bucle positivo desestabilizador del sistema (o circulo vicioso, cuesta abajo sin frenos… metáforas)

Se puede aplicar punto por punto lo dicho de la HTA al problema de la Atención Primaria. Y a otros muchos problemas. Eso es un arquetipo, a eso se refiere Bertalannfy con los isomorfismos entre distintos sistemas, subsistemas y niveles de la realidad. Os invito a que imaginéis ahora el problema del estrés crónico y los ansiolíticos con este esquema. O de cualquier sistema fisiológico de nuestro organismo.

Epistemología cibernética

Bertalanffy toma de Wiener la perspectiva cibernética: toda mirada sobre la realidad es un acto de selección, de construcción y de interpretación que se hace desde un sujeto, en un contexto. No se puede hablar de sistemas isomorfos con la realidad, tan sólo entre sí, en tanto que construidos con nuestra mente, ergo, comparables. Es gracias a estos isomorfismos que podemos comparar diferentes modelos de las más variadas disciplinas.

La cibernética establece entonces dos elementos: un sujeto y la realidad que el sujeto intenta objetivar. No existe la “realidad externa” que puede ser analizada y descompuesta en pequeñas partes que obedecen leyes mecanicistas simples (enfoque reduccionista analítico). Al negar esta realidad, la cibernética deviene en epistemología en tanto que establece una nueva manera de conocer.

La primera cibernética de los sistemas observados estableció este enfoque sistémico basado en la información, el control, la autorregulación y el intercambio. Una segunda cibernética (de la reflexividad) dio un paso más, al incluir dentro del sistema observado al propio observador el cual, previo a la modelización de su realidad, debe realizar una reflexión de cómo ve el mundo que quiere objetivar, de cuáles son sus pre-condiciones como conocedor.

Frente a la epistemología clásica que niega toda posible relación entre realidad y observador, que reduce al científico a un ente independiente de lo que estudia, el nuevo enfoque cibernético implica que no existe realidad sin observador y que éste, en tanto que sistema viviente y participante dentro de un ambiente, no puede percibir más allá de las limitaciones de su sistema nervioso (su biología), cultural, socioeconómicas o de su experiencia vital y sus valores. Ningún sistema puede operar fuera de sus propios límites

Un sistema vivo (biológico, social o tecnológico) es, por definición, un sistema abierto que intercambia información con su ambiente, del cual a la vez se delimita estableciendo una diferencia o especificidad que, de no existir, haría diluirse el sistema. Este intercambio permanente y dinámico marca la evolución del sistema a la estabilidad, mediante respuestas a diferentes estímulos externos que no se pueden mediante la lógica causal lineal, dado que el estado final no depende de las condiciones iniciales de partida, sino de las respuestas que el sistema como conjunto toma.

Por tanto, para comprender los sistemas complejos se ha de poner el foco de atención en las relaciones entre sus partes, y las relaciones entre estas relaciones. Para Bertalanffy la realidad es “una interacción entre conocedor y conocido, dependiente de múltiples factores biológicos, psicológicos, culturales, lingüísticos, etc.” y la ciencia, una más de las perspectivas con las que el hombre se relaciona con su mundo.

En resumen: un sistema debe ser capaz de auto-observarse permanentemente y de desarrollar mecanismos de adaptación y respuesta, lo que implica una toma de conciencia de sí mismo frente a un exterior. También el científico-observador debe reflexionar sobre sí mismo y sobre cómo (y no qué) conoce e interpreta su realidad antes de describirla y compartirla con el resto de la comunidad de observadores. Dependiendo de esta capacidad, tratará la realidad de una u otra manera, atendiendo a distintos enfoques más reduccionistas u holísticos 

Cibernética de la salud

Abel Novoa en una reciente entrada desarrolla la relación de las ciencias de la complejidad y de los sistemas complejos adaptativos con la salud. Lo mejor es leerlo antes de continuar.

El modelo reduccionista de las ciencias biomédicas ha funcionado muy bien durante el siglo XX en parte porque ha sido nuestro primer acercamiento a este conocimiento. La epidemiología de los factores de riesgo permitía establecer causalidades lineales y cuantificarlas (riesgos relativos, odds ratios, fracciones atribuibles, razones de riesgo). El ensayo clínico aleatorizado y controlado se establece como gold estándar de la causalidad y la evaluación de efectividad de intervenciones clínicas porque reproduce la epistemología analítica reduccionista de las explicaciones mecanicistas: acción-efecto aislados del ruido externo que enturbia “la realidad”.

Tomando el vórtice de la salud de Sturmberg. Nos manejamos relativamente bien en los niveles inferiores del vórtice, allí donde las intervenciones directas y lineales son suficientes, adecuadas y necesarias, donde la complejidad es baja (en términos de agentes y relaciones implicadas) y donde podemos medir fácilmente los resultados.

En la medida que queremos plantear el problema de la hipertensión o la degradación de la atención primaria, cualquier enfoque basado en la unidireccionalidad, el reduccionismo y la causalidad lineal está llamado a fracasar. Aquí los factores de riesgo y el ensayo clínico no son herramientas plausibles para el estudio de la complejidad: no nos interesa cuantificar un efecto sino conocer las relaciones entre los elementos del sistema complejo para ser capaces de estudiar, identificar y caracterizar los mecanismos que controlan el comportamiento del sistema. 

Y aquí está la clave: no necesitamos identificar el sistema en su totalidad sino sus elementos clave en términos de control, regulación y respuesta. El modelo adecuado es aquel que nos permite señalar los agentes reguladores sobre los cuales intervenir para modificar el sistema y anticipar el comportamiento emergente esperado de nuestro sistema complejo.

¿Significa esto que el modelo analítico reduccionista ya no sirve? En absoluto. Lo que se pretende es señalar que los problemas de elevada complejidad no deben ser estudiados con las herramientas y el enfoque equivocado. Necesitamos información, pero no cualquiera. En 2001, Staford Beer (eminente cibernetista) pronunciaba las siguientes palabras en su discurso de investidura como doctor honoris causa por la universidad de Valladolid:

El problema está en la creencia en que las bases de datos masivas son la clave del éxito. Pero los meros datos son inútiles por sí mismos. Tienen la misma relación con la información, que la que tiene el chisme con el argumento fundamentado. Lo que falta en ambos casos es la construcción, o modelo, que subtiende la intención, los propósitos para los que se coleccionan los datos. Entonces, necesitamos cuantificar la complejidad involucrada, chequear que el modelo que estamos usando tiene la variedad requerida. [1]

No basta con acumular datos. Necesitamos unos marcos conceptuales, metodológicos y prácticos a través de los cuales pensar, interpretar y representar la “realidad”. La cibernética, la teoría general de sistemas y, globalmente, las ciencias de la complejidad, comprenden en la actualidad la mejor aproximación a la realidad dinámica, compleja y caótica en la que nuestras intervenciones sobre sistemas dinámicos complejos van a tener lugar.

Este enfoque no es tan solo metodológico, supone una nueva y radical forma de relacionarnos con el mundo y de conocerlo (epistemología). Abandona el paradigma mecanicista propio de antes del siglo XX para abordar la perspectiva de la física cuántica, en la cual la realidad sólo existe en tanto que es observada por un observador que a la vez vive, trabaja y piensa dentro de unos límites (biológicos, antropológicos, psicológicos…) muy concretos que debe explicitar a través de su representación de la realidad (auto-reflexividad, cibernética de segundo orden)

El modo en que vamos a afrontar el creciente problema de complejidad en atención primaria, salud poblacional, salud pública, marcos epistémicos y científicos dependerá de cómo construyamos e interpretemos nuestra realidad.

Javier del Águila es Residente de 2ª año de la especialidad de Medicina Preventiva y Salud Pública

Bibliografía

Brunet Icart, Ignasi & Morell Blanch, Antoni. (2001). Epistemología y cibernética. Papers. Revista de sociologia; Núm.: 65 Miscel·lani. 65. 10.5565/rev/papers/v65n0.1705.

Brandariz Falbo, L. (2017). Epistemología sistémica. [online] Riuma.uma.es. Available at: https://riuma.uma.es/xmlui/bitstream/handle/10630/13242/CursoMODULO%20I%20%282%29%20-%20RIUMA%20.pdf?sequence=1&isAllowed=y [Accessed 26 Apr. 2019].

Abel Novoa. La atención compleja de la salud. (https://www.nogracias.org/2019/04/23/la-atencion-compleja-de-salud-por-abel-novoa/)

Douglas A. Luke and Katherine A. Stamatakis. Systems Science Methods in Public Health: Dynamics, Networks, and Agents. Annual Review of Public Health 2012 33:1, 357-376

[1] Discurso traducido al español por el Dr. C. Daniel Piedra Herrera. Muy recomendable lectura: Piedra Herrera Daniel. Definición de cibernética. ACIMED  [Internet]. 2011  Sep [citado  2019  Abr  26] ;  22( 3 ): 271-281. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1024-94352011000300008&lng=es.

[2] Jack B. Homer, Gary B. Hirsch, “System Dynamics Modeling for Public Health: Background and Opportunities”, American Journal of Public Health 96, no. 3 (March 1, 2006): pp. 452-458.