Why curiosity is the key to science and medicine | Kevin B. Jones

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Joanna Pietrulewicz
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Traductor: Constanza Bascuñán Revisor: Gustavo Rocha
00:12
Science.
1
12840
1200
Ciencia.
00:14
The very word for many of you conjures unhappy memories of boredom
2
14760
3416
La sola palabra evoca en muchos de Uds.
recuerdos tristes de aburrimiento
en la clase de biología o física en la escuela.
00:18
in high school biology or physics class.
3
18200
2896
Pero les aseguro que lo que hacían ahí
00:21
But let me assure that what you did there
4
21120
3096
00:24
had very little to do with science.
5
24240
2176
tenía muy poco que ver con ciencia.
00:26
That was really the "what" of science.
6
26440
2296
Eso era realmente era el 'qué' de la ciencia.
00:28
It was the history of what other people had discovered.
7
28760
2720
Era la historia de lo que otras personas habían descubierto.
00:32
What I'm most interested in as a scientist
8
32720
2336
Lo que más me interesa como científico
00:35
is the "how" of science.
9
35080
2136
es el 'cómo' de la ciencia.
00:37
Because science is knowledge in process.
10
37240
3816
Porque la ciencia es conocimiento en proceso.
Hacemos una observación,
00:41
We make an observation, guess an explanation for that observation,
11
41080
3456
suponemos una explicación para tal observación,
00:44
and then make a prediction that we can test
12
44560
2056
y luego hacemos una predicción que podemos probar
00:46
with an experiment or other observation.
13
46640
1920
con un experimento u otra observación.
00:49
A couple of examples.
14
49080
1336
Un par de ejemplos:
00:50
First of all, people noticed that the Earth was below, the sky above,
15
50440
3576
Primero que todo,
la gente notó que la Tierra estaba abajo, el cielo arriba,
00:54
and both the Sun and the Moon seemed to go around them.
16
54040
3880
y que el Sol y la Luna
parecían girar alrededor de estos.
Su explicación supuesta
00:58
Their guessed explanation
17
58720
1536
fue que la Tierra debe ser el centro del universo.
01:00
was that the Earth must be the center of the universe.
18
60280
3080
La predicción: todo debe de rotar alrededor de la Tierra.
01:04
The prediction: everything should circle around the Earth.
19
64240
3200
Esto fue testeado por primera vez
01:08
This was first really tested
20
68120
1656
01:09
when Galileo got his hands on one of the first telescopes,
21
69800
2816
cuando Galileo obtuvo uno de los primeros telescopios,
01:12
and as he gazed into the night sky,
22
72640
2376
y cuando observó el cielo nocturno,
lo que encontró fue a Júpiter
01:15
what he found there was a planet, Jupiter,
23
75040
3696
01:18
with four moons circling around it.
24
78760
4000
y sus cuatro lunas orbitándolo.
01:23
He then used those moons to follow the path of Jupiter
25
83760
4376
Luego usó esas lunas
para seguir la órbita de Júpiter
01:28
and found that Jupiter also was not going around the Earth
26
88160
3736
Y descubrió que Júpiter no estaba orbitando la Tierra,
01:31
but around the Sun.
27
91920
1960
sino el Sol.
01:35
So the prediction test failed.
28
95160
2280
Así que la prueba de predicción falló.
01:38
And this led to the discarding of the theory
29
98400
2096
Esto llevó a descartar la teoría
01:40
that the Earth was the center of the universe.
30
100520
2176
de la Tierra como centro del universo.
01:42
Another example: Sir Isaac Newton noticed that things fall to the Earth.
31
102720
4096
Otro ejemplo: Sir Isaac Newton notó
que las cosas caen hacia la Tierra.
01:46
The guessed explanation was gravity,
32
106840
2920
La explicación supuesta fue la gravedad.
01:50
the prediction that everything should fall to the Earth.
33
110520
3136
La predicción:
que todo debiese de caer a la Tierra.
01:53
But of course, not everything does fall to the Earth.
34
113680
3560
Pero, por supuesto, no todo cae a la Tierra
¿Descartamos la gravedad?
01:58
So did we discard gravity?
35
118200
1560
No. Revisamos la teoría y concluimos
02:00
No. We revised the theory and said, gravity pulls things to the Earth
36
120920
4416
que la gravedad atrae los objetos hacia la Tierra
02:05
unless there is an equal and opposite force in the other direction.
37
125360
4200
a menos que exista una fuerza igual y opuesta
en la dirección contraria.
02:10
This led us to learn something new.
38
130160
2160
Esto nos llevó a aprender algo nuevo.
02:12
We began to pay more attention to the bird and the bird's wings,
39
132920
3256
Empezamos a prestarles más atención
a los pájaros y sus alas.
02:16
and just think of all the discoveries
40
136200
2376
Piensen en todos los descubrimientos
02:18
that have flown from that line of thinking.
41
138600
2039
que han surgido de esa línea de pensamiento.
02:21
So the test failures, the exceptions, the outliers
42
141639
5137
Así que las pruebas fallidas,
las excepciones, los casos aparte
02:26
teach us what we don't know and lead us to something new.
43
146800
4560
nos enseñan lo que no sabemos
y nos llevan a algo nuevo.
02:32
This is how science moves forward. This is how science learns.
44
152000
3200
Así avanza la ciencia. Así aprende la ciencia.
02:35
Sometimes in the media, and even more rarely,
45
155840
2256
A veces en los medios, y rara vez,
02:38
but sometimes even scientists will say
46
158120
2416
incluso los científicos dirán que algo
02:40
that something or other has been scientifically proven.
47
160560
2760
ha sido demostrado científicamente,
02:43
But I hope that you understand that science never proves anything
48
163880
4576
Pero espero que Uds. entiendan
que la ciencia nunca prueba nada de forma definitiva
02:48
definitively forever.
49
168480
1880
para siempre.
02:51
Hopefully science remains curious enough
50
171520
3816
Con suerte, la ciencia seguirá siendo lo suficientemente curiosa para buscar
02:55
to look for
51
175360
1416
y lo suficientemente humilde
02:56
and humble enough to recognize
52
176800
1976
para reconocer cuando hayamos encontrado
02:58
when we have found
53
178800
1496
03:00
the next outlier,
54
180320
1696
el siguiente caso aparte,
la siguiente excepción, que,
03:02
the next exception,
55
182040
1496
03:03
which, like Jupiter's moons,
56
183560
2296
como las lunas de Júpiter,
03:05
teaches us what we don't actually know.
57
185880
2600
nos enseñen lo que, en realidad no sabemos.
Cambiemos de ámbito ahora por un momento.
03:09
We're going to change gears here for a second.
58
189160
2536
03:11
The caduceus, or the symbol of medicine,
59
191720
1936
El caduceo, el símbolo de la medicina,
03:13
means a lot of different things to different people,
60
193680
2456
tiene significado diferente para cada uno,
pero la mayor parte del discurso público de medicina,
03:16
but most of our public discourse on medicine
61
196160
2256
03:18
really turns it into an engineering problem.
62
198440
2776
realmente lo transforma en un problema de ingeniería.
03:21
We have the hallways of Congress,
63
201240
1736
En los pasillos del Congreso,
03:23
and the boardrooms of insurance companies that try to figure out how to pay for it.
64
203000
4000
y las salas de reunión de las aseguradoras
intentan resolver cómo pagarla.
03:27
The ethicists and epidemiologists
65
207680
1616
Los eticistas y epidemiologistas
03:29
try to figure out how best to distribute medicine,
66
209320
2696
intentan descifrar la mejor forma
de distribuir la medicina,
03:32
and the hospitals and physicians are absolutely obsessed
67
212040
2656
y los hospitales y doctores
están totalmente obsesionados
03:34
with their protocols and checklists,
68
214720
1936
con sus protocolos y listas,
03:36
trying to figure out how best to safely apply medicine.
69
216680
3536
intentando descifrar la forma más segura de aplicar la medicina.
Todo esto es bueno.
03:40
These are all good things.
70
220240
2120
03:42
However, they also all assume
71
222960
2736
Sin embargo, todos ellos asumen que,
03:45
at some level
72
225720
1976
hasta cierto punto,
03:47
that the textbook of medicine is closed.
73
227720
2520
el manual de medicina está cerrado.
Comenzamos a medir la calidad de nuestra asistencia médica
03:51
We start to measure the quality of our health care
74
231160
2496
03:53
by how quickly we can access it.
75
233680
2536
Según qué tan rápido podemos acceder a ella
No me sorprende, que en este clima,
03:56
It doesn't surprise me that in this climate,
76
236240
2096
03:58
many of our institutions for the provision of health care
77
238360
2816
mucha de nuestras instituciones proveedoras de salud
parecen lavaderos de autos.
04:01
start to look a heck of a lot like Jiffy Lube.
78
241200
2496
04:03
(Laughter)
79
243720
2576
04:06
The only problem is that when I graduated from medical school,
80
246320
3936
El único problema es que,
cuando me gradué de la facultad de medicina,
no obtuve uno de esos aparatos
04:10
I didn't get one of those little doohickeys
81
250280
2056
04:12
that your mechanic has to plug into your car
82
252360
2376
que el mecánico enchufa en el auto
04:14
and find out exactly what's wrong with it,
83
254760
2376
para saber exactamente cuál es el problema
04:17
because the textbook of medicine
84
257160
2096
porque el manual de medicina
04:19
is not closed.
85
259280
1520
no está cerrado.
04:21
Medicine is science.
86
261320
1840
La medicina es ciencia.
La medicina es conocimiento en proceso.
04:23
Medicine is knowledge in process.
87
263560
2680
Hacemos una observación,
04:27
We make an observation,
88
267280
1376
04:28
we guess an explanation of that observation,
89
268680
2135
suponemos una explicación de dicha observación,
04:30
and then we make a prediction that we can test.
90
270839
2617
Y luego realizamos una predicción que podemos testear.
04:33
Now, the testing ground of most predictions in medicine
91
273480
3576
La zona de pruebas de la mayoría de las predicciones de medicina
04:37
is populations.
92
277080
1536
son las poblaciones.
04:38
And you may remember from those boring days in biology class
93
278640
3576
Y quizás recuerden de los días aburridos en las clases de biología
que las poblaciones tienden a distribuirse
04:42
that populations tend to distribute
94
282240
2176
04:44
around a mean
95
284440
1216
alrededor de una media
04:45
as a Gaussian or a normal curve.
96
285680
1856
como una curva normal o gaussiana.
04:47
Therefore, in medicine,
97
287560
1656
Entonces, en la medicina,
04:49
after we make a prediction from a guessed explanation,
98
289240
3216
luego de formular una predicción, de una explicación supuesta,
04:52
we test it in a population.
99
292480
1880
la testeamos en la población.
04:55
That means that what we know in medicine,
100
295320
2936
Eso significa que lo que sabemos en medicina,
04:58
our knowledge and our know-how,
101
298280
2256
nuestro conocimiento y compresión,
05:00
comes from populations
102
300560
2256
deriva de las poblaciones,
05:02
but extends only as far
103
302840
2776
pero se extiende solo hasta el siguiente caso aparte
05:05
as the next outlier,
104
305640
1736
la siguiente excepción, que,
05:07
the next exception,
105
307400
1216
05:08
which, like Jupiter's moons,
106
308640
1736
como las lunas de Júpiter,
05:10
will teach us what we don't actually know.
107
310400
2400
nos enseñará lo que no sabemos.
05:14
Now, I am a surgeon
108
314080
1336
Soy cirujano, que cuida a pacientes con sarcoma.
05:15
who looks after patients with sarcoma.
109
315440
2416
05:17
Sarcoma is a very rare form of cancer.
110
317880
2200
El sarcoma es una forma muy extraña de cáncer.
05:20
It's the cancer of flesh and bones.
111
320720
2040
Es el cáncer de la piel y los huesos.
05:23
And I would tell you that every one of my patients is an outlier,
112
323240
4336
Y les diré que cada uno de mis pacientes es un caso aparte,
05:27
is an exception.
113
327600
1200
una excepción.
No he realizado cirugía alguna en un paciente de sarcoma
05:30
There is no surgery I have ever performed for a sarcoma patient
114
330000
3216
05:33
that has ever been guided by a randomized controlled clinical trial,
115
333240
4256
que haya sido guiada
por un ensayo clínico controlado aleatorizado.
05:37
what we consider the best kind of population-based evidence in medicine.
116
337520
3720
Que es considerado el mejor tipo de evidencia médica
basada en la población.
05:42
People talk about thinking outside the box,
117
342400
2296
Se habla de pensar más allá de lo establecido
05:44
but we don't even have a box in sarcoma.
118
344720
2736
pero para el sarcoma no existe nada establecido
05:47
What we do have as we take a bath in the uncertainty
119
347480
3336
Lo que tenemos, mientras nos sumergimos
en la incertidumbre y lo desconocido
05:50
and unknowns and exceptions and outliers that surround us in sarcoma
120
350840
4136
y las excepciones y los casos aparte
que nos rodean en el sarcoma,
05:55
is easy access to what I think are those two most important values
121
355000
4536
es acceso fácil a lo que considero los dos valores más importantes
05:59
for any science:
122
359560
1536
para cualquier ciencia:
humildad y curiosidad.
06:01
humility and curiosity.
123
361120
2200
Porque si soy humilde y curioso,
06:04
Because if I am humble and curious,
124
364000
2296
cuando un paciente me pregunta algo,
06:06
when a patient asks me a question,
125
366320
2296
06:08
and I don't know the answer,
126
368640
1440
y no conozco la respuesta,
06:10
I'll ask a colleague
127
370920
1216
le preguntaré a un colega
06:12
who may have a similar albeit distinct patient with sarcoma.
128
372160
3016
que quizás tenga un paciente similar, pero único, con sarcoma.
06:15
We'll even establish international collaborations.
129
375200
2696
Incluso crearemos colaboraciones internacionales
06:17
Those patients will start to talk to each other through chat rooms
130
377920
3136
Esos pacientes hablarán entre sí
en chats y en grupos de apoyo.
06:21
and support groups.
131
381080
1200
06:22
It's through this kind of humbly curious communication
132
382800
3576
Es mediante esta comunicación humilde y curiosa
06:26
that we begin to try and learn new things.
133
386400
3560
que comenzamos a aprender cosas nuevas
Por ejemplo, uno de mis pacientes,
06:31
As an example, this is a patient of mine
134
391240
2056
06:33
who had a cancer near his knee.
135
393320
1680
tenía cancer cerca de la rodilla.
06:35
Because of humbly curious communication
136
395480
2376
Gracias a la comunicación humilde y curiosa
06:37
in international collaborations,
137
397880
2096
en colaboración internacional,
aprendimos que podemos reutilizar
06:40
we have learned that we can repurpose the ankle to serve as the knee
138
400000
4536
el tobillo para que actúe de rodilla
cuando tengamos que remover la rodilla con cáncer
06:44
when we have to remove the knee with the cancer.
139
404560
2256
06:46
He can then wear a prosthetic and run and jump and play.
140
406840
2840
Así, podrá usar una prótesis y correr y saltar y jugar
06:50
This opportunity was available to him
141
410360
3016
Esta oportunidad se le dio
06:53
because of international collaborations.
142
413400
2776
gracias a las colaboraciones internacionales.
06:56
It was desirable to him
143
416200
1696
Él lo deseaba porque había contactado
06:57
because he had contacted other patients who had experienced it.
144
417920
2960
a otros pacientes que lo habían experimentado.
07:01
And so exceptions and outliers in medicine
145
421920
4056
Y así, las excepciones y los casos aparte en la medicina
nos enseñan lo que no sabemos,
07:06
teach us what we don't know, but also lead us to new thinking.
146
426000
3960
pero también nos llevan a nuevas ideas.
Es importante tener en cuenta,
07:11
Now, very importantly,
147
431080
1856
07:12
all the new thinking that outliers and exceptions lead us to in medicine
148
432960
3856
que todo el pensamiento nuevo en medicina
traído por estos casos aparte y excepciones
07:16
does not only apply to the outliers and exceptions.
149
436840
3360
no solo aplica a ellos mismos.
07:20
It is not that we only learn from sarcoma patients
150
440920
3176
De los pacientes con sarcoma no solo aprendemos
a tratar pacientes con sarcoma.
07:24
ways to manage sarcoma patients.
151
444120
1960
07:26
Sometimes, the outliers
152
446920
2056
A veces, los casos aparte y las excepciones
07:29
and the exceptions
153
449000
1696
nos enseñan cosas que son bastante importantes
07:30
teach us things that matter quite a lot to the general population.
154
450720
3240
para la población general.
Como un árbol fuera de un bosque,
07:35
Like a tree standing outside a forest,
155
455360
1856
07:37
the outliers and the exceptions draw our attention
156
457240
4016
los casos y las excepciones atraen nuestra atención
07:41
and lead us into a much greater sense of perhaps what a tree is.
157
461280
4336
y nos llevan a una idea mucho más grande de lo que es un árbol.
07:45
We often talk about losing the forests for the trees,
158
465640
2496
Muchas veces hablamos de que el árbol
nos puede tapar el bosque,
07:48
but one also loses a tree
159
468160
1816
pero a veces también el bosque
07:50
within a forest.
160
470000
1520
nos puede tapar el árbol.
Pero el árbol que resalta por sí mismo
07:53
But the tree that stands out by itself
161
473000
1856
07:54
makes those relationships that define a tree,
162
474880
2896
hace que las relaciones que definen a un árbol,
07:57
the relationships between trunk and roots and branches,
163
477800
3816
las relaciones entre tronco, raíces y ramas,
08:01
much more apparent.
164
481640
1240
mucho más aparentes.
08:03
Even if that tree is crooked
165
483360
1696
Incluso si el árbol está chueco
08:05
or even if that tree has very unusual relationships
166
485080
2976
o si el árbol tiene relaciones muy extrañas
08:08
between trunk and roots and branches,
167
488080
2296
entre tronco, raíces y ramas.
08:10
it nonetheless draws our attention
168
490400
2696
Aún así atrae nuestra atención
y nos permite hacer observaciones
08:13
and allows us to make observations
169
493120
1896
08:15
that we can then test in the general population.
170
495040
2240
que podemos testear en la población general.
Les dije que los sarcomas son raros.
08:18
I told you that sarcomas are rare.
171
498000
1976
Son alrededor del 1 % de los cánceres.
08:20
They make up about one percent of all cancers.
172
500000
2640
Probablemente también sepan que el cáncer se considera como una enfermedad genética.
08:23
You also probably know that cancer is considered a genetic disease.
173
503280
3960
08:27
By genetic disease we mean that cancer is caused by oncogenes
174
507840
3336
Enfermedad genética significa que el cáncer es causado por oncogenes
que son activados en cáncer
08:31
that are turned on in cancer
175
511200
1376
08:32
and tumor suppressor genes that are turned off to cause cancer.
176
512600
3040
y genes supresores de tumores que están apagados para causar cáncer.
Pensarán que aprendimos sobre oncogenes
08:36
You might think that we learned about oncogenes
177
516160
2416
08:38
and tumor suppressor genes from common cancers
178
518600
2216
y los genes supresores de tumores
de los cánceres más comunes
08:40
like breast cancer and prostate cancer
179
520840
1976
como el cáncer de mama, próstata y de pulmón
08:42
and lung cancer,
180
522840
1496
08:44
but you'd be wrong.
181
524360
1199
pero estarían equivocados.
08:46
We learned about oncogenes and tumor suppressor genes
182
526000
2895
Aprendimos sobre oncogenos y genes supresores de tumores
08:48
for the first time
183
528919
1216
por primera vez
08:50
in that itty-bitty little one percent of cancers called sarcoma.
184
530159
3441
gracias a ese ínfimo 1 % de los cánceres llamado sarcoma.
08:54
In 1966, Peyton Rous got the Nobel Prize
185
534760
2576
En 1996, Peyton Rous obtuvo el premio Nobel
al descubrir que las gallinas
08:57
for realizing that chickens
186
537360
2016
tienen una forma transmisible de sarcoma.
08:59
had a transmissible form of sarcoma.
187
539400
3120
30 años después, Harold Varmus y Mike Bishop descubrieron
09:03
Thirty years later, Harold Varmus and Mike Bishop discovered
188
543260
2836
09:06
what that transmissible element was.
189
546120
2536
cuál era el elemento transmisible.
09:08
It was a virus
190
548680
1576
Era un virus,
09:10
carrying a gene,
191
550280
1416
transportando un gen,
09:11
the src oncogene.
192
551720
1440
el oncogen src.
09:13
Now, I will not tell you that src is the most important oncogene.
193
553880
3656
No les diré que el src es el oncogen más importante.
09:17
I will not tell you
194
557560
1216
No les diré que el src es el oncogen activado
09:18
that src is the most frequently turned on oncogene in all of cancer.
195
558800
3496
más común en todo tipos de cáncer.
09:22
But it was the first oncogene.
196
562320
2440
Pero fue el primer oncogen.
09:25
The exception, the outlier
197
565960
2336
La excepción, el caso aparte,
09:28
drew our attention and led us to something
198
568320
2520
atrajo nuestra atención y nos llevo a algo
09:31
that taught us very important things about the rest of biology.
199
571520
4040
que nos enseñó cosas muy importantes
sobre el resto de la biología.
09:36
Now, TP53 is the most important tumor suppressor gene.
200
576880
4096
El TP53 es el gen supresor de tumores más importante
es el gen supresor de tumores no activo más frecuente
09:41
It is the most frequently turned off tumor suppressor gene
201
581000
2736
09:43
in almost every kind of cancer.
202
583760
1800
en casi todos los tipos de cáncer.
09:46
But we didn't learn about it from common cancers.
203
586360
2296
Pero no lo conocimos por los cánceres comunes.
09:48
We learned about it when doctors Li and Fraumeni
204
588680
2416
Lo conocimos cuando los doctores Li y Fraumeni
estaban observando familias
09:51
were looking at families,
205
591120
1576
09:52
and they realized that these families
206
592720
2016
y notaron que estas familias
09:54
had way too many sarcomas.
207
594760
2520
habían tenido demasiados sarcomas.
09:57
I told you that sarcoma is rare.
208
597920
1776
Les dije que el sarcoma es raro.
09:59
Remember that a one in a million diagnosis,
209
599720
3176
Recuerden que si un diagnóstico de uno en un millón
10:02
if it happens twice in one family,
210
602920
2136
pasa dos veces en una familia,
10:05
is way too common in that family.
211
605080
2400
es demasiado común en esa familia.
10:08
The very fact that these are rare
212
608640
2696
El hecho mismo de que sean raros
atrae nuestra atención,
10:11
draws our attention
213
611360
1440
10:13
and leads us to new kinds of thinking.
214
613760
2240
y nos lleva a nuevas formas de pensar.
10:17
Now, many of you may say,
215
617480
1456
Muchos de Uds. podrían decir, correctamente,
10:18
and may rightly say,
216
618960
1536
10:20
that yeah, Kevin, that's great,
217
620520
1896
'Kevin, es genial,
10:22
but you're not talking about a bird's wing.
218
622440
2056
pero no estás hablando de las alas de un pájaro.
10:24
You're not talking about moons floating around some planet Jupiter.
219
624520
3480
No estás hablando de las lunas
flotando alrededor de Júpiter.
10:28
This is a person.
220
628520
1536
Es una persona.
10:30
This outlier, this exception, may lead to the advancement of science,
221
630080
3256
Esta excepción, este caso aparte,
puede ayudar con el avance de la ciencia,
10:33
but this is a person.
222
633360
1200
pero es una persona.
10:36
And all I can say
223
636280
1616
Y todo lo que puedo responder
10:37
is that I know that all too well.
224
637920
2360
es que lo sé demasiado bien.
10:41
I have conversations with these patients with rare and deadly diseases.
225
641760
3400
Converso con estos pacientes con enfermedades raras y letales.
10:45
I write about these conversations.
226
645800
1936
Escribo sobre estas conversaciones.
10:47
These conversations are terribly fraught.
227
647760
2296
Estás conversaciones son muy tensas
Están cargadas de frases horribles
10:50
They're fraught with horrible phrases
228
650080
1816
10:51
like "I have bad news" or "There's nothing more we can do."
229
651920
3240
como 'tengo malas noticias' o 'no hay nada que más que podamos hacer'
10:55
Sometimes these conversations turn on a single word:
230
655760
3200
A veces estas conversaciones se transforman en una sola palabra:
10:59
"terminal."
231
659760
1200
'terminal'.
11:04
Silence can also be rather uncomfortable.
232
664920
2920
El silencio también puede ser muy incómodo.
11:09
Where the blanks are in medicine
233
669360
2576
Los vacíos en medicina
11:11
can be just as important
234
671960
1856
pueden ser tan importantes como
11:13
as the words that we use in these conversations.
235
673840
2240
las palabras que usamos en estas conversaciones.
11:17
What are the unknowns?
236
677080
1536
¿Qué es lo desconocido?
11:18
What are the experiments that are being done?
237
678640
2200
¿Qué experimentos se están realizando?
11:21
Do this little exercise with me.
238
681680
1696
Hagan este pequeño ejercicio conmigo:
11:23
Up there on the screen, you see this phrase, "no where."
239
683400
3216
En la pantalla está esta frase: 'ningún cuando'
11:26
Notice where the blank is.
240
686640
1280
Noten dónde está el espacio.
11:28
If we move that blank one space over
241
688680
3200
Si se cambia tan solo una letra
'ningún cuando'
11:32
"no where"
242
692640
1576
11:34
becomes "now here,"
243
694240
2696
se transforma en 'ahora aqui'.
11:36
the exact opposite meaning,
244
696960
1896
El significado opuesto.
11:38
just by shifting the blank one space over.
245
698880
2200
Solo al mover una letra.
11:43
I'll never forget the night
246
703680
1576
Nunca olvidaré la noche que entré al cuarto de un paciente.
11:45
that I walked into one of my patients' rooms.
247
705280
2240
11:48
I had been operating long that day
248
708280
1656
Había estado operando todo el día,
11:49
but I still wanted to come and see him.
249
709960
2016
pero aún quería ir a verlo.
Un niño al que había diagnosticado con cáncer de huesos unos días antes.
11:52
He was a boy I had diagnosed with a bone cancer a few days before.
250
712000
3200
11:55
He and his mother had been meeting with the chemotherapy doctors
251
715840
3056
Él y su mamá se habían reunido con doctores de quimioterapia
11:58
earlier that day,
252
718920
1216
ese mismo día
y había sido ingresado para comenzar el tratamiento.
12:00
and he had been admitted to the hospital to begin chemotherapy.
253
720160
2976
Era casi medianoche cuando llegué a su cuarto
12:03
It was almost midnight when I got to his room.
254
723160
2176
12:05
He was asleep, but I found his mother
255
725360
2176
Él dormía, pero encontré a su madre
12:07
reading by flashlight
256
727560
1576
leyendo con una linterna
junto a su cama.
12:09
next to his bed.
257
729160
1456
12:10
She came out in the hall to chat with me for a few minutes.
258
730640
2800
Salió al pasillo a hablarme unos minutos
Lo que estaba leyendo era el protocolo de quimioterapia
12:14
It turned out that what she had been reading
259
734280
2096
12:16
was the protocol that the chemotherapy doctors
260
736400
2176
entregado por los doctores ese día.
12:18
had given her that day.
261
738600
1240
12:20
She had memorized it.
262
740200
1240
Lo había memorizado.
Me dijo: 'Dr. Jones, me dijo que no siempre
12:23
She said, "Dr. Jones, you told me
263
743200
3536
12:26
that we don't always win
264
746760
2176
12:28
with this type of cancer,
265
748960
1280
se vence este tipo de cáncer,
12:31
but I've been studying this protocol, and I think I can do it.
266
751680
3480
pero he estudiado el protocolo y creo poder hacerlo.
12:35
I think I can comply with these very difficult treatments.
267
755960
3576
Creo que puedo seguir estos difíciles tratamientos
12:39
I'm going to quit my job. I'm going to move in with my parents.
268
759560
2976
Renunciaré a mí trabajo. me mudaré con mis padres.
12:42
I'm going to keep my baby safe."
269
762560
1960
Mantendré a mi bebé seguro'
12:47
I didn't tell her.
270
767320
1200
No le dije.
12:49
I didn't stop to correct her thinking.
271
769840
2920
No me detuve a corregir su pensamiento.
12:53
She was trusting in a protocol
272
773680
2256
Ella creía en un protocolo
12:55
that even if complied with,
273
775960
3216
que, incluso si lo siguiera,
no necesariamente salvaría a su hijo.
12:59
wouldn't necessarily save her son.
274
779200
2400
13:03
I didn't tell her.
275
783960
1200
No le dije.
13:06
I didn't fill in that blank.
276
786360
1400
No rellené el vacío.
13:09
But a year and a half later
277
789080
1976
Pero un año y medio después
13:11
her boy nonetheless died of his cancer.
278
791080
2720
el niño aun así murió de cáncer.
¿Debería haberle dicho?
13:15
Should I have told her?
279
795400
1320
13:17
Now, many of you may say, "So what?
280
797360
2256
Muchos de Uds. preguntarán '¿y?'
13:19
I don't have sarcoma.
281
799640
1256
No tengo sarcoma.
13:20
No one in my family has sarcoma.
282
800920
1896
Nadie en mi familia tiene sarcoma.
13:22
And this is all fine and well,
283
802840
1456
Y está todo bien, pero probablemente no importa en mi vida'
13:24
but it probably doesn't matter in my life."
284
804320
2696
Y probablemente están en lo correcto.
13:27
And you're probably right.
285
807040
1256
13:28
Sarcoma may not matter a whole lot in your life.
286
808320
2680
El sarcoma quizás no los afecte mucho en su vida.
Pero dónde están los vacíos en la medicina
13:33
But where the blanks are in medicine
287
813040
2336
si importa en tu vida.
13:35
does matter in your life.
288
815400
1320
13:38
I didn't tell you one dirty little secret.
289
818520
2296
No les conté un pequeño y sucio secreto.
13:40
I told you that in medicine, we test predictions in populations,
290
820840
4376
Les dije que en la medicina, testeamos predicciones en poblaciones,
13:45
but I didn't tell you,
291
825240
1256
pero no les dije,
13:46
and so often medicine never tells you
292
826520
2216
y la medicina nunca les dice
13:48
that every time an individual
293
828760
2856
que cada vez que un individuo
13:51
encounters medicine,
294
831640
2096
se enfrenta a la medicina
13:53
even if that individual is firmly embedded in the general population,
295
833760
4040
incluso si el individuo es parte de la población general,
ni el individuo ni el doctor sabe
13:59
neither the individual nor the physician knows
296
839360
2376
14:01
where in that population the individual will land.
297
841760
2680
dónde en la población se encontrará el individuo.
14:05
Therefore, every encounter with medicine
298
845040
2696
Así, cada encuentro con la medicina
14:07
is an experiment.
299
847760
1440
es un experimento.
14:09
You will be a subject
300
849920
2016
Serán sujetos de un experimento.
14:11
in an experiment.
301
851960
1680
14:14
And the outcome will be either a better or a worse result for you.
302
854560
4840
Y el resultado será o algo bueno o malo para ti.
Mientras la medicina funcione bien,
14:20
As long as medicine works well,
303
860320
2016
estamos bien con el servicio rápido,
14:22
we're fine with fast service,
304
862360
3016
bravuconería, con conversaciones confianzudas.
14:25
bravado, brimmingly confident conversations.
305
865400
3440
Pero cuando las cosas no funcionan tan bien,
14:29
But when things don't work well,
306
869720
1656
14:31
sometimes we want something different.
307
871400
1840
a veces queremos algo diferente.
14:34
A colleague of mine removed a tumor from a patient's limb.
308
874520
3280
Un colega extirpó un tumor de la extremidad de un paciente.
14:38
He was concerned about this tumor.
309
878920
1816
Estaba preocupado por este tumor.
14:40
In our physician conferences, he talked about his concern
310
880760
3016
En nuestras conferencias médicas, habló de esta preocupación
14:43
that this was a type of tumor
311
883800
1416
que este tipo de tumor tenía un alto riesgo
14:45
that had a high risk for coming back in the same limb.
312
885240
2560
de volver en la misma extremidad.
Pero las conversaciones con el paciente
14:48
But his conversations with the patient
313
888680
1976
14:50
were exactly what a patient might want:
314
890680
2096
eran exactamente lo que un paciente quería:
14:52
brimming with confidence.
315
892800
1256
llenas de confianza.
14:54
He said, "I got it all and you're good to go."
316
894080
3016
El dijo 'lo extirpé todo y estás muy bien'
14:57
She and her husband were thrilled.
317
897120
1736
Ella y su esposo están muy felices.
14:58
They went out, celebrated, fancy dinner, opened a bottle of champagne.
318
898880
4080
Salieron, celebraron, cena formal, abrieron una botella de champán.
El único problema fue que, unas semanas después,
15:04
The only problem was a few weeks later,
319
904040
2296
15:06
she started to notice another nodule in the same area.
320
906360
3096
comenzó a notar otro nódulo en la misma área.
15:09
It turned out he hadn't gotten it all, and she wasn't good to go.
321
909480
4136
No extirpó todo y ella no estaba bien
15:13
But what happened at this juncture absolutely fascinates me.
322
913640
2840
pero lo que pasó en esta instancia me fascina.
15:17
My colleague came to me and said,
323
917200
1616
Mi colega se acercó y me dijo
15:18
"Kevin, would you mind looking after this patient for me?"
324
918840
2720
Kevin, ¿podrías cuidar a este paciente por mí?
Le pregunté: '¿Por qué?
15:22
I said, "Why, you know the right thing to do as well as I do.
325
922240
3216
Sabes lo que hay que hacer igual que yo.
15:25
You haven't done anything wrong."
326
925480
1616
No has hecho nada malo.'
15:27
He said, "Please, just look after this patient for me."
327
927120
4480
Dijo 'Por favor, solo trátala por mí'.
15:33
He was embarrassed --
328
933200
1536
Estaba avergonzado,
15:34
not by what he had done,
329
934760
1400
no por lo que había hecho,
15:37
but by the conversation that he had had,
330
937154
1926
sino por la conversación que había tenido
15:39
by the overconfidence.
331
939760
1440
el exceso de confianza.
15:42
So I performed a much more invasive surgery
332
942600
2616
Así que realicé una cirugía mucho más invasiva.
Y tuve una conversación muy diferente con la paciente después.
15:45
and had a very different conversation with the patient afterwards.
333
945240
3136
15:48
I said, "Most likely I've gotten it all
334
948400
2336
Dije 'es muy probable que lo haya sacado todo
15:50
and you're most likely good to go,
335
950760
2416
y es muy probable que estés bien
15:53
but this is the experiment that we're doing.
336
953200
3160
pero este es el experimento que estamos realizando.
Esto es lo que buscarás. Esto es lo que buscaré.
15:57
This is what you're going to watch for.
337
957040
2016
15:59
This is what I'm going to watch for.
338
959080
1896
16:01
And we're going to work together to find out if this surgery will work
339
961000
3936
y trabajaremos juntos para ver
si esta cirugía funcionará para eliminar tu cáncer'.
16:04
to get rid of your cancer."
340
964960
1320
16:06
I can guarantee you, she and her husband
341
966920
1936
Puedo asegurarles, ella y su marido
16:08
did not crack another bottle of champagne after talking to me.
342
968880
2920
no abrieron otra botella de champán después de hablarme.
16:13
But she was now a scientist,
343
973600
2856
Pero ahora era una científica
16:16
not only a subject in her experiment.
344
976480
3360
no solo la sujeto en su experimento.
16:21
And so I encourage you
345
981960
1616
Así que los aliento
16:23
to seek humility and curiosity
346
983600
3456
a buscar humildad y curiosidad
en sus doctores.
16:27
in your physicians.
347
987080
1200
16:28
Almost 20 billion times each year,
348
988760
2976
Casi 20 mil millones cada año,
16:31
a person walks into a doctor's office,
349
991760
3936
una persona entra a una consulta
16:35
and that person becomes a patient.
350
995720
2280
y se transforma en un paciente.
16:39
You or someone you love will be that patient sometime very soon.
351
999320
3520
Uds. o alguien que aman serán ese paciente pronto.
16:43
How will you talk to your doctors?
352
1003840
1640
¿Cómo hablarán con sus doctores?
¿Qué les dirán?
16:46
What will you tell them?
353
1006640
1200
16:48
What will they tell you?
354
1008760
1520
¿Qué les dirán ellos a Uds.?
16:52
They cannot tell you
355
1012600
2216
No pueden decirte lo que no saben,
16:54
what they do not know,
356
1014840
1520
16:57
but they can tell you when they don't know
357
1017560
3560
pero pueden decirte cuando no saben
tan sólo si preguntan.
17:02
if only you'll ask.
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1022280
1360
17:04
So please, join the conversation.
359
1024160
2840
Así que por favor, únanse a la conversación.
17:08
Thank you.
360
1028200
1216
Gracias.
17:09
(Applause)
361
1029440
2868
(Aplausos)
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