Persona:
Luque Gallego, Manuel

Foto de perfil
Dirección de correo electrónico
ORCID
0000-0003-3018-3760
Fecha de nacimiento
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Puesto de trabajo
Apellidos
Luque Gallego
Nombre de pila
Manuel
Nombre

Filtros

2021 - 20243
Restablecer filtros

Ajustes

Fecha de finalización: 2024 × Fecha de inicio: 2020 ×

Resultados de la búsqueda

Mostrando 1 - 3 de 3
  • Miniatura
    Publicación
    Cost-effectiveness analysis with unordered decisions
    (Elsevier, 2021-07) Díez Vegas, Francisco Javier; Luque Gallego, Manuel; Arias Calleja, Manuel; Pérez Martín, Jorge
    Introduction Cost-effectiveness analysis (CEA) is used increasingly in medicine to determine whether the health benefit of an intervention is worth the economic cost. Decision trees, the standard decision modeling technique for non-temporal domains, can only perform CEAs for very small problems. Influence diagrams can model much larger problems, but only when the decisions are totally ordered. Objective To develop a CEA method for problems with unordered or partially ordered decisions, such as finding the optimal sequence of tests for diagnosing a disease. Methods We explain how to model those problems using decision analysis networks (DANs), a new type of probabilistic graphical model, somewhat similar to Bayesian networks and influence diagrams. We present an algorithm for evaluating DANs with two criteria, cost and effectiveness, and perform some experiments to study its computational efficiency. We illustrate the representation framework and the algorithm using a hypothetical example involving two therapies and several tests and then present a DAN for a real-world problem, the mediastinal staging of non-small cell lung cancer. Results The evaluation of a DAN with two criteria, cost and effectiveness, returns a set of intervals for the willingness to pay, separated by incremental cost-effectiveness ratios (ICERs). The cost, the effectiveness, and the optimal intervention are specific for each interval, i.e., they depend on the willingness to pay. Conclusion Problems involving several unordered decisions can be modeled with DANs and evaluated in a reasonable amount of time. OpenMarkov, an open-source software tool developed by our research group, can be used to build the models and evaluate them using a graphical user interface.
  • Miniatura
    Publicación
    Teaching Probabilistic Graphical Models with OpenMarkov
    (MDPI, 2022-11-30) Díez Vegas, Francisco Javier; Arias Calleja, Manuel; Pérez Martín, Jorge; Luque Gallego, Manuel
    OpenMarkov is an open-source software tool for probabilistic graphical models. It has been developed especially for medicine, but has also been used to build applications in other fields and for tuition, in more than 30 countries. In this paper we explain how to use it as a pedagogical tool to teach the main concepts of Bayesian networks and influence diagrams, such as conditional dependence and independence, d-separation, Markov blankets, explaining away, optimal policies, expected utilities, etc., and some inference algorithms: logic sampling, likelihood weighting, and arc reversal. The facilities for learning Bayesian networks interactively can be used to illustrate step by step the performance of the two basic algorithms: search-and-score and PC.
  • Miniatura
    Publicación
    Aplicación de análisis de las interacciones y modelado del estudiante
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, 2024-02) Sánchez Villarejo, Juan Manuel; Luque Gallego, Manuel
    Las plataformas de aprendizaje online son a día de hoy, herramientas imprescindibles en cualquier actividad educativa. Estas plataformas ofrecen, entre otros servicios, el de foros, que son utilizados para que los estudiantes se comuniquen con el equipo docente o entre sí. El objetivo del proyecto es continuar con el desarrollo de una aplicación que permita incorporar los datos de los foros asociados a los cursos virtuales de la UNED, gestionar y manipular dichos datos desde la propia aplicación y generar información de salida que facilite al responsable de la asignatura el proceso de análisis de la interacciones y modelado del estudiante, y así poder establecer procesos de mejora. El proyecto amplía la funcionalidad y profundiza en los métodos de minería de datos orientados al entorno educativo y en la integración de la información generada por la aplicación con las herramientas más avanzadas actualmente en materia de gestión, así como representación de gráficos. Se realiza un proceso de modelado del estudiante, sobre todo de su componente social, con la finalidad de ofrecer información útil para la gestión de actividades de aprendizaje colaborativo. Las tecnologías empleadas para llevar a cabo el proyecto han sido entre otras Spring Tool Suite, el cual ha permitido crear toda la aplicación a través del lenguaje de programación Java, y utilizándose tecnologías y lenguajes como HTML, PhpMyAdmin, Spring JPA y Thymeleaf para la creación de la aplicación y para la gestión de bases de datos. Por ´ultimo, se ha usado una base de datos MariaDB y tecnología de contenedores Docker para encapsular toda la aplicación y facilitar el despliegue y ejecución de la misma.