Ser médicos nos hace pensar de una manera muy concreta. ¿Te imaginas si los médicos pensáramos como los economistas? o ¿cómo los desarrolladores de código? y ¿si integrásemos estas tres áreas de conocimiento para ser más eficientes? Este es un ensayo libre sobre la economía en la medicina en los detalles de tu vida diaria, empezando con un primer y simple objeto, la bata con la que trabajas.
Los médicos no siempre han llevado bata. Los médicos tampoco han ido siempre de blanco. La bata blanca, procedente desde el laboratorio de química y a través del quirófano, no se utiliza como uniforme médico hasta finales del siglo XIX. Antes el médico era un señor vestido de negro que sabía muchas cosas, pero no sobre infecciones. El color blanco encaja mejor con la limpieza, con la pulcritud, la higiene, el control de la infección y la ciencia del laboratorio, que el oscuro indeterminado y posible portador de microrganismos. “El blanco no engaña”, o sí. Hoy, en 2025, el único que no engaña entre paciente y paciente, es el desechable. Entonces, ¿por qué seguimos poniéndonos la bata blanca los médicos para trabajar? Que muchos no lo hagamos necesariamente, aunque sí delante de nuestros pacientes, no elimina la pregunta.
El pijama que te lavas cada día es más higiénico, sin duda. Tiene los mismos bolsillos que una bata, tres, y no necesitas abrigarte para no pasar frío en un hospital, de lo contrario algo grave está pasando. Entonces, ¿por qué te pones la bata encima del pijama? No me digas que por mantener el prestigio porque entonces lo acabas de perder en un solo movimiento. La bata en Medicina es una de las muchas oportunidades que tenemos para aprender que tantas veces menos, es más.
Y es que siempre han estado mejor consideradas las soluciones aditivas a un problema, que las sustractivas. A la gente le han estado pagando a lo largo de la Historia por crear nuevos instrumentos para buscar soluciones. Por el contrario ¿se ha pagado lo mismo por eliminar lo que sobra a partir de esa solución?
La síntesis ha estado muy mal remunerada. La gente prefiere sumar que restar, no importa que la resultante sea peor. Las ideas aditivas son casi siempre más sencillas, las ideas sustractivas exigen más esfuerzo cognitivo, pero han estado peor pagadas. Sigamos pues, haciendo crecer los sistemas más haya de su peso ágil. Y ¿si es demasiado grande para funcionar o falta presupuesto? Bueno, pues se recorta arbitrariamente y no se nota porque el sistema ya era lo suficientemente ineficiente. ¿Te suena familiar la situación?
No estoy diciendo que las soluciones que suman no sean buenas. Sino que, por regla general, no hay tanta gente que valore igual aquellas que eliminan lo innecesario. Lo que, sin embargo, es llamativo, es que las organizaciones ágiles que eliminan el peso de lo innecesario van a una velocidad muy superior. Llevas encima una cantidad de herramientas en tu móvil que hace diez años hubieras necesitado un remolque. Eres más productivo hoy que ayer porque utilizas aplicaciones que eliminan lo superfluo.
Cuando esto ocurre y se hace bien, se llama diseño, y hace tu vida más intuitiva y rodeada de cosas más sencillas y generalmente más bonitas, depende del gusto de cada uno. El diseño correcto es una de las soluciones más exigentes para el cerebro humano. Exige una lógica más compleja y eso hace más esforzado el camino para llegar a ella, pero una vez alcanzado créeme que las soluciones suelen ser estadísticamente mejores. He visto compañías donde ese esfuerzo está reconocido, son las compañías que me gustan. Así que no en todos sitios por supuesto, pero en una media general, vuelvo a la pregunta del subtítulo, ¿está lo suficientemente bien pagado el trabajo sustractivo frente al aditivo? ¿Estamos enseñando a los equipos en nuestras compañías a quitar lo que no se debe hacer? Desde reuniones innecesarias, procedimientos sobrecargados donde te recreas a cambio de tiempo excesivo, demasiados condicionales if-else en el código, y muchas soluciones anteriores que en su momento sumaron pero que hoy deberían ser restadas. No importa el área de especialidad, yo creo que no.
‘Las ideas sustractivas exigen más esfuerzo cognitivo’
Tu producto, tu servicio, ¿hace mejor las cosas para los demás? ¿En qué exactamente? Si pudieras rediseñarlo ¿sería como una sinfonía de Mozart que no puedes quitar una sola nota? ¿Te arriesgarías a apostar a que ese nuevo servicio más ligero que sustituye al más complejo anterior no va a cumplir las prestaciones de aquel? ¡Pruébalo! Ponte y experimenta con ello. Diseñar el producto más ligero lleva una enorme cantidad de trabajo. Pero, por favor, no te me justifiques en tu calidad, tu ética y tu profesionalidad. Eso son tres túes subjetivos. Dame razones y datos que sean reconocibles objetivamente. Te creeré. Lo otro son pautas, procedimientos que están ahora presentes, unas veces útiles y otras sobrevaloradas. ¿Se justifican por su simple presencia? Lo siento, pero solo deberían estar si los resultados comparados los validan. Si no tienes medio de validación, ya sabes por donde habría que empezar.
Un modelo malo sobreajustado a una situación no deja de serlo porque no lo hayas visto y tú creas que es bueno. Sigue siendo malo si no tiene validación posible. En el mejor de los casos lo definiremos como rutinariamente no comprobado. Cuando no hay validación conocida, necesitaremos crear una desde lo que tenemos. Así que vamos a utilizar una cosa que se llama validación cruzada. ¿En qué consiste? Fácil, se empieza por dividir nuestro modelo, poniéndolo a funcionar por partes y comprobando el rendimiento de cada submodelo, es decir, comprobamos lo que funciona y lo que no. Ya sea un código, una prueba de laboratorio, un acto médico o quirúrgico, o el organigrama de una compañía. Y ya tienes una forma de validar tu modelo. No te digo que vayas a conseguir algo infalible, solo que con esto empezarás a saber lo que tienes que quitar. Ya tienes una solución sustractiva. Que uses este conocimiento para mejorar soluciones es cosa tuya. Usa esto o ignóralo, el riesgo siempre es tuyo.
Tomamos atajos mentales para justificar nuestra pereza que no es otra cosa que nuestra falta de esfuerzo. Es una característica humana que también transmitimos a nuestras redes neurales de aprendizaje automático. Proyectamos desde algún caso particular hacia una generalidad sin el menor rubor. Se llama sobreajuste del modelo, es insondable la capacidad que tienen algunos modelos de hacerlo, y ocurre tanto en medicina, como en ciencia de computación, como en la vida social. Y no se arregla metiendo más datos, gastando más recursos, o engordando a la vaca. Si los resultados no son lo buenos que debieran ser, no es por culpa de las condiciones externas. Es el modelo, tú eres el responsable y eso es genial porque lo puedes resolver. Si no te consideras responsable, si eres irresponsable, no creas que yo apostaría mucho en la próxima jugada. Así que analizamos los datos, eliminamos el ruido que sobra, diferenciamos las correlaciones de las causalidades, y cambiamos el modelo para ponerlo de nuevo a prueba. No hay atajos, solo esfuerzo sobre buenas ideas previas, espíritu crítico.
Cada vez veo menos batas en las clínicas y más gente operativa enfocada en su trabajo. Creo que vamos hacia sistemas más sencillos, eficientes y mejor diseñados. Donde se aprecian más las soluciones sustractivas que las simplemente aditivas. Pero todavía veo bastantes más batas que las que harían falta. No te confundas, me gustan todos los colores, incluso el blanco y su pulcritud. Si pudiéramos medir cuántas batas sobran, procedimientos y protocolos con sobrepeso, lo mismo que funciones duplicadas, líneas de código reducibles o personas que harían su función mucho mejor en otro puesto necesario. Si solo fuésemos capaces en pensar que las soluciones que añaden cosas no tienen por qué mejorar las cosas, creo que este artículo podría acercarse a valer todo el tiempo que has utilizado sin estar de acuerdo, para leerlo.
