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Introducción

Hemos llegado hasta aquí porque, como compañeros, muchas veces nos enfrentamos a responsabilidades y decisiones muy difíciles de tomar y entran en juego cuestiones como la conciencia, la inteligencia y la humildad. En tal situación, sin embargo, nos enfrentamos a dos obstáculos igualmente difíciles de manejar: el de un $KB$ (Base de conocimiento), como discutimos en el capítulo 'Lógica del lenguaje probabilístico', limitado en el tiempo que codificamos en $KB_{t}$ y uno $KB$ limitado en el contexto específico ($KB_{c}$). Estos dos parámetros de la epistemología caracterizan la era científica en la que vivimos. Además, tanto el $KB_{t}$ que el $KB_{c}$ son variables dependientes de nuestra filogenia y, en particular, de nuestra plasticidad conceptual y actitud ante el cambio.

«Yo no te entiendo»
(te doy un ejemplo practico)

• ¿Cuánta investigación se ha producido sobre el tema 'Lógica difusa'?

Pubmed responde con 2862 artículos en los últimos 10 años, por lo que podemos decir que el nuestro es actual y está suficientemente actualizado. Sin embargo, si quisiéramos centrar la atención en un tema específico como "Trastornos temporomandibulares", la base de datos responderá con hasta 2235 artículos. Por lo tanto, si quisiéramos consultar otro tema como 'Dolor orofacial', Pubmed nos brinda 1.986 artículos. Esto quiere decir que el $KB_{t}$ para estos tres temas en los últimos 10 años se ha actualizado suficientemente.

Si, ahora, quisiéramos verificar la interconexión entre los temas, notaremos que $KB_{c}$ en los contextos será el siguiente:

1. $KB_{c}=$'Trastornos temporomandibulares Y dolor orofacial'$\rightarrow$ 9 artículos en los últimos 10 años
2. $KB_{c}=$ 'Trastornos temporomandibulares Y Dolor orofacial Y Lógica difusa' 0 artículos en los últimos 10 años

El ejemplo significa que el $KB_{t}$ está relativamente actualizado individualmente para los tres temas, mientras que disminuye drásticamente cuando los temas entre contextos se fusionan y específicamente a 9 artículos para el Punto 1 e incluso a 0 artículos para el Punto 2. Entonces, el $KB_{t}$ es una variable dependiente del tiempo mientras que el $KB_{c}$ es una variable cognitiva dependiente de nuestra aptitud para el progreso de la ciencia, como ya se mencionó —entre otras cosas— en el capítulo 'Introducción'.

«casi me convences»
(Espera y verás)

Terminamos el capítulo anterior afirmando que la lógica de un lenguaje clásico y posteriormente la lógica probabilística nos han ayudado mucho en el progreso de la ciencia médica y del diagnóstico pero llevan implícitamente dentro de sí los límites de su propia lógica del lenguaje, lo que limita la visión de el universo biológico. También comprobamos que con la lógica de un lenguaje clásico —por así decirlo, Aristotélico— la sintaxis lógica que de ella se deriva en los diagnósticos de nuestra Mary Poppins limita, de hecho, la conclusión clínica.

$\{a\in x\mid \forall {\text{x}}\;A({\text{x}})\rightarrow {B}({\text{x}})\vdash A(a)\rightarrow B(a)\}$ (ver capítulo Lógica del lenguaje clásico),

sostiene que: "todo paciente normal $\forall {\text{x}}$ que es positivo en el examen radiográfico de la ATM $\mathrm {\mathcal {A}} ({\text{x}})$ tiene TTM $\rightarrow \mathrm {\mathcal {B}} ({\text{x}})$, como consecuencia directa $\vdash$ Mary Poppins es positiva (y además es una paciente "normal") en la radiografía de la ATM $A(a)$ entonces Mary Poppins también está afectada por los TTM $\rightarrow {\mathcal {B}}(a)$

La limitación del camino lógico seguido nos ha llevado a emprender un camino alternativo, en el que se evita el carácter bivalente o binario de la lógica del lenguaje clásico y se sigue un modelo probabilístico. El colega dentista, de hecho, cambió el vocabulario y prefirió una conclusión como:

$P(D|Deg.TMJ\cap TMDs)=0.95$

y es que nuestra Mary Poppins está afectada en un 95% por TTM ya que tiene una degeneración de la articulación temporomandibular avalada por la positividad del dato $D=\{\delta _{1},\dots \delta _{4}\}$ en una muestra poblacional 0. Sin embargo, también encontramos que en el proceso de construcción de la lógica probabilística (Analysandum $=\{P(D),a\}$) que nos permitió formular las mencionadas conclusiones del diagnóstico diferencial y elegir la más plausible, existe un elemento crucial para todo el Analysand $=\{\pi ,a,KB\}$ representado por el término $KB$ que indica, en concreto, una 'Base de Conocimiento' del contexto sobre la que se construye la lógica del lenguaje probabilístico.

Por lo tanto, llegamos a la conclusión de que tal vez el colega dentista debería haberse dado cuenta de su propia 'incertidumbre subjetiva' (¿afectada por TMD o _nOP?) e 'incertidumbre objetiva' (¿probablemente más afectada por TMD o _nOP?).

• ¿Por qué hemos llegado a estas conclusiones críticas?

Por una forma ampliamente compartida de representación de la realidad, sustentada en el testimonio de figuras autorizadas que confirman su criticidad. Esto ha dado lugar a una visión de la realidad que, a primera vista, parecería inadecuada para el lenguaje médico; de hecho, expresiones como “alrededor de 2” o “moderadamente” pueden suscitar legítima perplejidad y parecer un retorno anacrónico a conceptos precientíficos. Sin embargo, por el contrario, el uso de números borrosos o afirmaciones permite tratar los datos científicos en contextos en los que no se puede hablar de “probabilidad” sino solo de “posibilidad”.

«¿Probabilidad o Posibilidad?»