De complexiteitskloof

Een deel van de kosten van het Bredesen-protocol is als gevolg van de uitgebreide metingen. Maar deze metingen zijn nodig om vast te kunnen stellen welke problemen de hersenen negatief beïnvloeden. Hierbij speelt, wat professor Dale Bredesen noemt: de complexiteitskloof ("the complexity gap"), een rol.
Om goed te kunnen bepalen welke problemen er spelen in het menselijke lichaam, dat uiterst complex is, moet er veel meer gemeten worden omdat er anders een groot verschil zit tussen aan de ene kant, het uiterst complexe lichaam en aan de andere kant, de beperkte complexiteit in de informatie over dat lichaam, als gevolg van te weinig meten. Dit verschil in complexiteit zorgt ervoor dat het moeilijker wordt om vast te stellen waardoor klachten ontstaan en dat alsgevolg daarvan klachten moeilijker te verhelpen zijn. Met andere woorden als er te weinig gemeten wordt, weet je niet goed wat er speelt en dat kan leiden tot een verkeerde aanpak die niet de gewenste resultaten geeft en wat zodoende ook kan leiden tot geld- en tijdverspilling.

In het algemeen zou je kunnen zeggen dat er in het verleden te veel onwetendheid is geweest omtrent wat er gaande was in het lichaam als gevolg van te weinig meten en dat deze onwetendheid heeft geleid tot onnodig lijden omdat als er veel meer gemeten wordt het duidelijk wordt wat er speelt en wat er gedaan kan worden.
Hierbij komt dat die onwetendheid niet als zodanig gecommuniceerd hoeft te worden. Een dokter hoeft niet expliciet te zeggen: "ik weet het niet".
Die onwetendheid kan ook leiden tot een oppervlakkige diagnose. Waarbij er eenvoudigweg een label geplakt wordt op wat je hebt, maar wat verder geen inzicht geeft in waarom je die ziekte hebt, met als gevolg een ineffectieve behandeling omdat de behandeling niet gebaseerd is op wat er aan de hand is, met alle gevolgen van dien.
En die onwetendheid kan ook de vorm van een verkeerde diagnose krijgen op basis van een "educated guess", op basis van wat de dokter denkt/aanneemt op basis van zijn opleiding en de beperkte meetdata. Dit kan ernstige gevolgen hebben omdat zolang op basis van een verkeerde diagnose behandeld wordt het probleem niet adequaat aangepakt wordt en het probleem in de tussentijd erger kan worden.
En die onwetendheid als gevolg van te weinig meten, kan er ook voor zorgen dat klachten afgedaan worden als iets psychologisch, bijvoorbeeld: "het zit tussen uw oren".

Zie de voordracht "Scientific Wellness, Deep Phenotyping, and the Future of Health" van professor Nathan Price op de media-pagina waarin hij een voorbeeld aanhaalt, waarin een arts een patiënt met uitgezaaide kanker naar huis stuurt alsof er niets aan de hand is. In dat voorbeeld was de patiënt naar haar arts gestuurd omdat er een afwijkende waarde vastgesteld werd door de organisatie waar Nathan Price werkt. Zonder goed te analyseren verklaarde de arts dat dit als gevolg van bepaald medicijngebruik was. Echter bestudering van de publicaties hieromtrent liet niet zo'n grote afwijking zien en het bewijs voor het verband tussen de hogere waarde en het medicijn was zwak, daarnaast lieten andere mensen (die ook doorgemeten werden door de organisatie waar Nathan Price werkt) die hetzelfde medicijn gebruikten niet die afwijkende waarde zien. Uiteindelijk ging deze persoon als gevolg van die verdere analyse naar een andere arts en die bevestigde dat de persoon bot metastase had (uitgezaaide kanker in de botten) waarna ze hiervoor een behandeling kon ondergaan.
Het voorbeeld laat zien dat uitgebreide metingen en zorgvuldige analyse van levensbelang kunnen zijn. Deze persoon had nog geen kankerdiagnose maar bleek al in het stadium te zijn van uitgezaaide kanker. Als deze persoon niet zelf het initiatief had genomen om zichzelf uitgebreid te laten doormeten had dit waarschijnlijk pas veel later ontdekt geworden waardoor de kans op een succesvolle behandeling was afgenomen, waar uit volgt dat het niet uitgebreid doormeten meer kans op overlijden of andere ernstige gevolgen had kunnen hebben.
Opvallend is dat de arts die de diagnose miste de meetresultaten op een presenteerblaadje aangereikt kreeg maar desondanks toch de diagnose miste. Dit heeft wellicht met onkunde of onzorgvuldigheid te maken. Het laatste is wellicht een gevolg van tijdsgebrek. In ieder geval laat dit voorbeeld ook zien dat het ook goed is om zelf meetresultaten en publicaties te kunnen interpreteren (of dit aan iemand anders, die dit kan doen, te kunnen vragen) omdat je dan zelf er uitgebreid en zorgvuldig naar kan kijken en indien nodig de arts kan corrigeren of indien nodig kan beslissen om naar een andere arts te gaan.
In dit voorbeeld was de gemiddelde waarde ongeveer 100 en gaf de literatuur aan dat het medicijn voor een verhoging van 10% zou kunnen zorgen, zodat je dan uitkomt op 110. Bij de patiënt was de gemeten waarde echter 250 zodat duidelijk is dat die waarde veel hoger is dan de waarde die uit het medicijngebruik zou kunnen volgen. Daarnaast gaf Nathan Price in de voordracht aan dat de waarde 250 vele standaarddeviaties verwijderd was van het gemiddelde zodat de kans dat die waarde hoort bij een normale situatie, te verwaarlozen klein is.

Een benadering waarbij heel veel gemeten wordt en de noodzakelijke analyse van die grote hoeveelheid data door computers (de hoeveelheid data en de complexiteit van de data is te veel voor een mens om goed te kunnen analyseren), zou je kunnen zien als een wetenschappelijke methode van diagnose stellen. Een arts hoeft niet meer een "educated guess" te doen, wat niet een wetenschappelikje methode is omdat gissen niet goed reproduceerbaar is (vandaar ook het idee van een "second opinion"), maar er wordt aan de hand van de analyse van de uitgebreide meetdata via algortimes, op een reproduceerbare manier vastgesteld, wat er aan de hand is in het lichaam.
Zo bezien investeer je via het Bredesen-protocol in een meer wetenschappelijke benadering van je eigen gezondheid.