MODELING DECISION MAKING IN CLINICAL PRACTICE:A COST-EFFECTIVENESS APPROACH
Palabras clave:
Health economics, Partially Observable Markov Decision Processes, Stochastic Dynamic Programs, Bayesian StatisticsResumen
Las usuales investigaciones médicas, se enfocan en la comprensión de la enfermedad desde un nivel molecular al explorar la
correlación entre varios marcadores inflamatorios (cytokines) y la sobrevivencia de los pacientes. Procesos de decisión de
Markov parcialmente observables ( POMDPs ) han sido sugeridos recientemente como un adecuado modelo para formalizar el
planeamiento del manejo clínico sobre un periodo prolongado. En este trabajo , demostramos como el marco de trabajo
brindado por POMDP puede ser usado para modelar y resolver el problema del manejo de los pacientes, caracterizado por los
estados latentes de la enfermedad, procedimientos investigativos y de tratamientos. Este modelo es significante porque provee
una vía para establecer un compromiso entre seleccionar acciones investigativas y acciones diagnosticas. Los resultados de
este trabajo demuestran el valor potencial de baratos así como procedimientos de prueba de interpretación acurada. Los
reportes experimentales muestran que (POMDPs) provee soluciones Clínicamente Razonables y soluciones justificables.
