Publicación: Comparación de Openmarkov con cuatro herramientas de análisis de coste-efectividad: Tratamiento del cáncer de mama
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Fecha
2019-09-24
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Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Resumen
Con el desarrollo de las nuevas tecnologías y su integración en la sociedad, constantemente aparecen nuevas herramientas que buscan ayudar a las personas a realizar su trabajo de la forma más agradable y eficiente. Sin embargo, seleccionar aquellas más adecuadas para cada propósito puede resultar complejo dado el amplio abanico que existe. OpenMarkov es un programa de código abierto desarrollado por el Centro de Investigación sobre Sistemas Inteligentes de Ayuda a la Decisión (CISIAD), de la UNED, que ha sido utilizado para investigación y docencia en más de 30 países de cuatro continentes. Aunque es de propósito general, está especialmente orientado a la medicina, incluyendo el análisis de coste-efectividad, que es un tema de relevancia cada vez mayor por la necesidad de emplear de la forma más beneficiosa los recursos disponibles. Este programa ha sido utilizado en el CISIAD para la construcción de varios modelos de análisis de coste-efectividad en diferentes ramas de la medicina; la mayor parte de ellos son modelos de transiciones de estado (modelos de Markov) en tiempo discreto. En este trabajo comparamos OpenMarkov con las cuatro herramientas principales para la construcción de modelos de evaluación económica: Excel, TreeAge, R y MATLAB. Como estudio de caso hemos analizado en detalle un modelo para el tratamiento de cáncer de mama desarrollado por Paulden et al. (2013) en la Universidad de Toronto, Canadá. En la primera versión utilizaron el programa comercial TreeAge Pro, el más usado en economía de la salud. Más tarde este modelo fue implementado también en Microsoft Excel, R y MATLAB. Las cuatro versiones están disponibles en internet como material complementario del artículo publicado en 2017 por Hollman, Paulden, Pechlivanoglou y McCabe, en el cual comparan las ventajas y los inconvenientes de cada una de estas cuatro herramientas. En este trabajo hemos reproducido el mismo modelo utilizando OpenMarkov, con el fin de poner a prueba la capacidad de nuestra herramienta para la implementación de un modelo de Markov construido por investigadores ajenos a nuestro grupo. El estudio demuestra que la construcción con OpenMarkov es mucho más rápida y sencilla y que el modelo resultante es mucho más fácil de entender. Por otro lado, este modelo permite realizar un análisis global de las dos decisiones que existen en este problema (realizar o no el test genético y aplicar o no quimioterapia coadyuvante, es decir, además de la terapia hormonal), lo cual resulta prácticamente imposible con las herramientas anteriores. La principal desventaja de OpenMarkov es que requiere un tiempo de cómputo mayor, pero esto no es un grave problema porque la evaluación del modelo puede realizarse “off-line”. Aun así, la principal línea de trabajo futuro es precisamente mejorar la eficiencia de Open- Markov en la evaluación de modelos complejos.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial