Discrete event simulation with probabilistic graphical models

• Autores: Carmen M. Yago Sánchez
• Directores de la Tesis: Francisco Javier Díez Vegas (dir. tes.)
• Lectura: En la UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia ( España ) en 2026
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 204
• Tribunal Calificador de la Tesis: David Mark Epstein (presid.) , Cristina del Campo (secret.) , Marta Soares (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  e-spacio  TESEO 
• Resumen
  • español

    El análisis de coste-efectividad (cost-effectiveness analysis, CEA) es vital en economía de la salud al proporcionar un enfoque sistemático para evaluar la eficiencia económica de intervenciones sanitarias. A medida que aumenta la complejidad de la toma de decisiones en el ámbito de la salud, los modelos gráficos probabilistas (probablilistic graphical models, PGM) se han revelado como herramientas potentes para representar y analizar visualmente las relaciones complejas entre los diversos factores que influyen en el CEA. Al mismo tiempo, la simulación de eventos discretos (discrete event simulation, DES) está ganando terreno como una metodología robusta para modelar el CEA, particularmente a través de la simulación a nivel de paciente, lo que permite una representación detallada de trayectorias individuales.

    Esta tesis presenta las redes de simulación de eventos discretos (discrete event simulation networks, DESnets), un novedoso PGM diseñado para implementar CEA a través de DES. Las DESnets aprovechan las ventajas de estas técnicas, ofreciendo un enfoque transparente para modelar intervenciones de salud complejas de una manera que permite validar dichos modelos fácilmente.

    Esta investigación introduce nuevos tipos de nodos y relaciones que no están presentes en PGMs anteriores, desarrolla un algoritmo de evaluación preciso y eficiente, y valida el resultado comparándolo con herramientas DES de vanguardia y desarrollando un algoritmo para convertir una DESnet en un modelo funcional DICE (Discrete Integrated Condition-Event). La aplicación práctica de las DESnets se demuestra a través del proyecto inEurlHeart, que evalúa la tecnología in HEART para el tratamiento de la taquicardia ventricular, mostrando el potencial para el CEA DES que ofrece el nuevo formalismo. Cabe destacar como resultado que las DESnets fomentan la transparencia y la facilidad de validación, al tiempo que proporcionan resultados precisos y se encuentran entre las técnicas más rápidas en cuanto a tiempo de ejecución de la simulación. Este trabajo concluye destacando la posibilidad de construir modelos DES complejos de forma declarativa y realizar CEA con una interfaz gráfica de usuario, sin que sea necesario contar con habilidades de programación.

  • English

    Cost-effectiveness analysis (CEA) plays a crucial role in health economics by providing a systematic approach to evaluating the economic efficiency of healthcare interventions. As the complexity of healthcare decision making increases, probabilistic graphical models (PGMs) have emerged as powerful tools for visually representing and analysing the intricate relationships among various factors influencing CEA. Concurrently, discrete event simulation (DES) is gaining traction as a robust methodology for modelling CEA, particularly through patient-level simulation, which allows for a detailed representation of individual patient pathways.

    This thesis introduces Discrete Event Simulation Networks (DESnets), a novel PGM framework designed to implement CEA through DES. DESnets leverage the advantages of these techniques, offering a transparent approach to model complex health interventions in a way that allows to validate such models easily.

    This research introduces new node types and relationships which are not present in previous PGMs, develops an accurate and efficient evaluation algorithm, and validates the framework by comparing it with state-of-the-art DES tools and by developing an algorithm to convert a DESnet into a functional Discrete Event Condition Event (DICE) model. The practical application of DESnets is demonstrated through the inEurHeart project, evaluating the inHEART technology for ventricular tachycardia treatment, showcasing the potential for CEA DES that the new formalism offers. Notably, DESnets foster transparency and ease of validation, while providing accurate results and being among the fastest techniques when it comes to simulation running time. This work concludes by highlighting the possibility of building complex DES models declaratively and performing CEA with a graphical user interface, without requiring programming skills.