Descripción

Este curso on-line, de nivel intermedio, explica cómo realizar análisis de decisiones, especialmente en medicina, utilizando modelos gráficos probabilistas (MGPs) con OpenMarkov, una herramienta de software libre.

Está organizado por DeciSupport, una spin-off de la UNED. La primera edición, ofrecida a un precio especial con un límite de 25 plazas, está destinada a quienes ya tienen experiencia en construcción de modelos de análisis de coste-efectividad.

Modelos gráficos probabilistas con OpenMarkov

Los MGPs desarrollados en el campo de la inteligencia artificial, ofrecen importantes ventajas frente a los métodos probabilistas tradicionales:

  • Las redes bayesianas permiten construir modelos mucho más realistas que el método bayesiano ingenuo, el cual consiste en multiplicar las razones de verosimilitud de los hallazgos.
  • Con los diagramas de influencia se han construido modelos que equivalen a árboles de decisión con decenas de miles de ramas.
  • Las redes de análisis de decisiones pueden evaluar modelos con decisiones no ordenadas; por ejemplo, pueden determinar el orden óptimo de varios tests con criterios de coste-efectividad.
  • Los diagramas de influencia markovianos permiten implementar modelos de transición de estados con mucha más facilidad que cuando se utilizan hojas de cálculo, árboles de decisión, o un lenguaje de programación como R o C++. Estos diagramas pueden modelar diversas características del paciente sin multiplicar el número de estados; en particular, pueden representar su historia sin necesidad de utilizar “estados túnel”.

OpenMarkov es una herramienta de código abierto que permite crear MGPs para problemas complejos, utilizando una interfaz gráfica de usuario, sin necesidad de escribir ningún código, como fórmulas en hojas de cálculo, macros o funciones. Esta herramienta se ha utilizado ya en más de 30 países de 4 continentes. Con ella, construir y evaluar un MGP es más fácil, más rápido y menos propenso a errores que construir y depurar un modelo equivalente utilizando una hoja de cálculo, un árbol de decisiones o un lenguaje de programación, como R, MATLAB o C ++.

Destinatarios

Este curso está destinado a profesionales de la sanidad, analistas de decisiones y economistas de la salud que tengan experiencia en la construcción de modelos de evaluación económica, como árboles de decisión y modelos de Markov, mediante Excel, TreeAge Pro, R, WinBUGS/OpenBUGS, etc. Se supondrá que los asistentes conocen ya los conceptos básicos, como AVAC (QALY), RCEI (ICER), tasa de descuento, etc.

Más adelante organizaremos cursos básicos para quienes no tienen conocimientos previos de estos temas.

Objetivos y contenido del curso

El objetivo es presentar los MGPs y enseñar a construirlos y evaluarlos con OpenMarkov.

Los participantes aprenderán, mediante ejemplos y ejercicios, a:

  • Construir redes bayesianas para diagnóstico médico y compararlas con el método bayesiano ingenuo.
  • Construir diagramas de influencia unicriterio y bicriterio (coste-efectividad) y comprarlos con los árboles de decisión.
  • Construir redes de análisis de decisiones para análisis de coste-efectividad y compararlos con otros modelos.
  • Construir diagramas de influencia markovianos para análisis de coste-efectividad y compararlos con los modelos de transición de estados implementados mediante hojas de cálculo, árboles de decisión con nodos de Markov y simulación por eventos discretos.
  • Realizar varios tipos de análisis de sensibilidad determinista y probabilista para estos modelos.

En el curso se mencionarán también otros MGPs temporales, como las redes bayesianas dinámicas, los procesos de decisión de Markov total y parcialmente observables (MDPs/POMDPs) y otros.

Programa

Día 1º. Diagnóstico probabilista
    Ejercicio práctico: enfermedades hepáticas

Día 2º. Análisis de decisión unicriterio
    Ejercicio práctico: artroplastia total de rodilla

Día 3º. Análisis de coste-efectividad (atemporal)
    Ejercicio práctico: estadificación del cáncer de pulmón

Día 4º. Análisis de coste-efectividad con modelos de Markov
    Ejercicio práctico: implante coclear bilateral.

Matrícula

Fecha: del 14 de diciembre al 17 de diciembre de 2020
Horario: de 16:00 a 18:30 h (UTC+01)
Impartición: por Internet
Idioma: español, con transparencias en inglés
Capacidad: 25 plazas
Precio: 375€.

Curso cerrado

Las personas admitidas recibirán indicaciones para realizar la matrícula.

Equipo docente

Referencias

Un curso similar, de menor duración (4 horas), se impartió en ISPOR Europe 2019. Hubo asistentes de 20 países. Aquí puede ver sus comentarios.