TreeAge

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1 Visual Modeling Tool

 

使用可视化树图编辑器,您可以轻松地创建模型结构来表示正在研究的问题。模型结构将包括决策点和所有可能发生的事件,结构中的不同节点类型反映了分支是变更选项还是可能的事件。

在模型结构的任何位置插入节点,复制或移动模型中的单个节点或子树,复制模型的重复部分以减少建模时间,并确保模型中的一致性。

在下面的模型中,有一个单独的决定,无论是提起诉讼还是接受和解方案。还有点是结果未知(赢/输的情况和伤害量),用圆圈表示。最后,有一些终端节点反映每个场景的总体价值,用三角形表示。

 

                                                                                          Simple Legal Tree

 

2  Evaluate and Compare Strategies

 

一旦模型完成,TreeAge Pro自动生成评估模型所需的算法,并选择最优策略。这使您能够专注于手头的问题,而不是评估模型所需的计算。

标准算法根据其概率对策略中的每一个可能的结果给予权重,组合加权平均为每个策略生成一个总体预期值。

分析可以根据所有选项的比较选择最优策略,树偏好控制从这些选择中进行比较的方法——最大、最小、成本效益、多属性或成本效益(需要医疗模块)。模型还可以存储多个度量值。然后,简单地更改活动度量并重新分析相同的模型。

当使用回滚分析模型时,在所有节点上计算期望值(EVs)。在决策节点,选择最大值作为最优策略。

 

                                                                                               Legal Tree Rolled Back

2   Cost-Effectiveness Analysis

 

一旦模型完成,TreeAge Pro自动生成评估模型所需的算法,并选择最优策略。这使您能够专注于手头的问题,而不是评估模型所需的计算。

标准算法根据其概率对策略中的每一个可能的结果给予权重。组合加权平均为每个策略生成一个总体预期值。

 

3  Study Uncertainty on Healthcare Models

 

TreeAge Pro允许您研究模型输入中的不确定性如何影响我们通过其输出得出的结论。TreeAge Pro支持两种研究不确定性的方法:

确定的灵敏度分析

概率敏感性分析

 

一、TreeAge Pro Core   

二、Healthcare Module

3  Study Uncertainty

 

TreeAge Pro允许您研究模型输入中的不确定性如何影响我们通过其输出得出的结论。为了研究单个参数的不确定性,参数必须由一个变量来表示。然后,该变量可以通过一系列不确定性进行分析,而不是使用单点估计。

下面的模型计算的值与前面的模型相同,但是使用变量定义了三个独立的参数。然后,这些变量在模型中的概率和值表达式中被引用。

1  Healthcare Models


通过医疗保健模块,您可以创建基于成本效益的评估树,以及作为单个度量的成本或有效性。
医疗保健模式通常从一个决策节点开始,每个治疗选项都有一个特定的健康条件。每一种治疗方案的子树都是通过治疗后的条件,包括任何可能的结果。

下面的模型包括两种治疗特定肿瘤的策略。每一种策略都有可能根除肿瘤。在每个终端节点上,一个与该结果相关的成本和有效性的值。

 

20多年来,TreeAge Software公司一直是全球领先的决策分析软件开发公司。TreeAge软件公司总部位于马萨诸塞州的威廉斯敦。

 

TreeAge Pro是创建和分析决策树的主要可视化工具。为任何类型的决策创建无限复杂的决策树。然后对模型进行分析,选择最优策略,并测量不确定性对策略选择的影响。

 

TreeAge Pro软件广泛应用于医疗、法律、油气勘探、管理咨询、投资、教学等领域。TreeAge软件已经赢得了全世界15000多个用户的信任,他们使用我们的软件来构建和分析模型。客户在世界各地使用TreeAge Pro,包括美国、欧洲、拉丁美洲、亚洲、澳大利亚和非洲。

 
 
 
 
 

4   State Transition/Markov Models

 

通常,卫生保健模式需要遵循一种疾病过程进入未来。这个问题最常用的方法是创建一个状态转换或马尔可夫模型。

TreeAge Pro通过决策树结构支持马尔可夫模型。请注意下面的模型。

 

5  Evaluating Markov Models

 

当Markov模型被评估时,它们最终会为每一个积极的收益提供一个单一的期望价值(EV)(经常成本和/或有效性)。但是,您可能希望进一步了解导致整体EV的个人计算。Markov队列分析提供了这个细节。

6    Heterogeneity and Event Tracking

 

TreeAge Pro允许您超越预期值和/或Markov模型的传统限制。通过在模型中通过随机游走(微模拟)来运行个体“试验”,您可以将异构性和事件跟踪引入到模型中。

  

7  Discrete Event Simulation

 

TreeAge Pro支持决策树格式中的离散事件模拟(DES)或时间到事件模型。DES和时间节点类型为模型提供了基于时间的方法。

 
 

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