Compreendendo as Árvores de Decisão para a Tomada de decisões

  Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.   

         Professor da Florida University USA

Nesta postagem do blog, iremos nos aprofundar no conceito de árvores de decisão por meio de uma análise detalhada de uma transcrição de vídeo do YouTube. As árvores de decisão são uma ferramenta poderosa utilizada em processos de tomada de decisão para avaliar diversas alternativas e seus valores esperados com base em diferentes cenários e probabilidades.

 

Visão geral das árvores de decisão

As árvores de decisão são utilizadas quando confrontados com múltiplas escolhas ou decisões, cada uma com probabilidades e resultados associados. A estrutura de uma árvore de decisão normalmente consiste em quadrados que representam pontos de decisão, círculos para cenários possíveis e triângulos que marcam o final de um galho.

Construindo Árvores de Decisão

Para construir uma árvore de decisão, começa-se com um quadrado que simboliza um ponto de decisão, levando a escolhas alternativas. Cada alternativa se ramifica em vários cenários, cada um atribuído a uma probabilidade que soma 100%. O processo envolve o cálculo dos valores esperados para cada cenário independentemente das probabilidades.

Cenário de exemplo: Gerenciando uma decisão de expansão de uma academia

Imagine ser o gerente de uma academia com 2.000 membros pagando US$ 600 por ano e custos operacionais de US$ 300 por membro anualmente. Enfrentando a concorrência de um novo ginásio próximo, deve ser tomada uma decisão sobre a expansão das instalações actuais para reter ou atrair mais membros.

Análise de Decisão

Duas alternativas são consideradas: não investir em expansão ou investir em expansão. São feitas previsões para os próximos três anos para determinar os resultados potenciais para cada cenário com base no número de membros e nos custos operacionais.

Calculando Valores Esperados

Através de uma análise detalhada de vários cenários e cálculos, o vídeo explora como calcular os valores esperados em cada ponto de decisão na árvore de decisão. Os valores esperados são derivados considerando probabilidades e resultados potenciais para cada alternativa.

Critérios de tomada de decisão

A postagem do blog discute diferentes critérios de tomada de decisão que podem ser aplicados para avaliar os resultados apresentados nas árvores de decisão. Critérios como maximizar o ganho mínimo (maximin) para tomadores de decisão avessos ao risco e maximizar o ganho máximo (maximax) para indivíduos tolerantes ao risco são explorados no contexto do cenário de expansão das academias.

Conclusão

Compreender as árvores de decisão e a sua aplicação nos processos de tomada de decisão é crucial para fazer escolhas informadas em cenários complexos. Ao analisar probabilidades, resultados e valores esperados, os decisores podem avaliar eficazmente as alternativas e selecionar o curso de ação mais adequado. Fique ligado para conteúdo mais esclarecedor sobre estratégias de tomada de decisão em postagens futuras.

REFERÊNCIA

GARCIA, S.C. O uso de árvores de decisão na descoberta de conhecimento na área da saúde. In: SEMANA ACADÊMICA, 2000. Rio Grande do Sul: Universidade Federal do Rio Grandedo Sul, 2000.

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html, 1999.  

Compreendendo Árvores de Decisão na Avaliação de Tecnologias de Saúde.

 

Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.  

          Professor da Florida University USA       

 No mundo da avaliação de tecnologias de saúde, as árvores de decisão desempenham um papel crucial na análise e avaliação de diferentes opções de tratamento. Nesta postagem do blog, vamos nos aprofundar no que são árvores de decisão, como são estruturadas e como podem ser aplicadas no contexto da saúde.

O que é um modelo de árvore de decisão?

Uma árvore de decisão é uma representação gráfica dos principais componentes de um processo de tomada de decisão. Consiste em três elementos principais: a estrutura do modelo, as probabilidades associadas aos diferentes resultados e as consequências de cada caminho de decisão. As árvores de decisão fornecem uma maneira padronizada de representar visualmente vários pontos de decisão, probabilidades e resultados em um determinado cenário de saúde.

Componentes de uma árvore de decisão

1. Nó de Decisão : Representa o ponto de decisão onde é feita uma escolha entre diferentes caminhos.
2. Nó de probabilidade : indica a probabilidade de se mover ao longo de um caminho específico com base em probabilidades.
3. Nó Terminal : Reflete o resultado final ou consequência de um caminho de decisão específico, como sobrevivência do paciente ou efeitos adversos.

Aplicação na área da saúde: uma análise de custo-efetividade

Vamos explorar um cenário hipotético onde comparamos a relação custo-eficácia de duas opções de tratamento para uma determinada condição de saúde: medicação convencional versus intervenção cirúrgica. Ao considerar custos, probabilidades de sucesso e anos de vida ajustados pela qualidade (QALYs), podemos determinar qual via de tratamento é mais viável economicamente.

Calculando a relação custo-benefício

• Custos : O tratamento convencional custa US$ 500, enquanto a intervenção cirúrgica custa US$ 1.000.
• Probabilidades : O tratamento convencional tem uma taxa de sucesso de 50%, enquanto a intervenção cirúrgica apresenta uma taxa de sucesso de 95%.
• QALYs : Ajustes de qualidade de vida com base nos resultados do tratamento.

Ao calcular os custos esperados e a eficácia de cada ramo de tratamento, podemos determinar a relação custo-efetividade incremental (ICER) para avaliar o valor da intervenção cirúrgica em termos de QALYs adicionais ganhos por unidade de custo.

Conclusão

As árvores de decisão oferecem uma abordagem estruturada para avaliar decisões complexas de saúde, considerando custos, probabilidades e resultados. Embora as árvores de decisão sejam valiosas para condições agudas com objectivos claros, podem enfrentar limitações em condições crônicas com consequências a longo prazo. Nesses casos, modelos alternativos como os modelos de Markov podem ser mais adequados para análises abrangentes de longo prazo. Compreender as árvores de decisão é essencial para os profissionais de saúde que procuram otimizar estratégias de tratamento e alocação de recursos de forma rentável.

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: <http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html,>  1999. 

BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J.H.; OLSHEN, R.A. Stone, Classification And Regression Trees, Wadsworth, 1984. R.Adm., São Paulo, v.40, n.3, p.225-234, jul./ago./set. 2005  

Decisões Racionais #2

 

Decisões Racionais em Ambientes Incertos

    Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.

Florida University USA

 

Introdução

No mundo acelerado em que vivemos, tomar decisões pode ser uma tarefa difícil, especialmente quando enfrentamos incertezas. Quer estejamos a considerar uma mudança de emprego, a iniciar um novo negócio, ou mesmo a contemplar uma mudança para outro país, o medo do desconhecido pode obscurecer o nosso julgamento. Então, como podemos tomar decisões racionais em ambientes tão ambíguos? Esta postagem do blog investiga a arte de tomar decisões na incerteza, usando um cenário da vida real para ilustrar vários critérios e estratégias de tomada de decisão.

Decifrando a tomada de decisão na incerteza

As decisões em ambientes incertos podem ser desconcertantes, muitas vezes exigindo uma combinação de intuição, análise e avaliação de riscos. A história de Jorginho, um jovem empresário que se depara com um dilema relativamente a uma oferta de terreno de uma empresa petrolífera, serve como um excelente exemplo de como navegar na tomada de decisões sob incerteza.

Compreendendo os critérios de tomada de Decisão

Critério Maximino

O critério maximizar envolve selecionar a alternativa com o resultado mínimo mais alto. No caso de Jorginho, esta abordagem apontava para a venda do terreno para mitigar o risco.

Critério de Máxima Probabilidade

O critério de máxima probabilidade sugere escolher a opção com maior probabilidade de ocorrência. Com base nas probabilidades iniciais, esse critério aconselhou Jorginho a vender o terreno.

Critério de valor esperado

O critério do valor esperado calcula o retorno potencial de cada decisão com base nas probabilidades estimadas. No cenário de Jorginho, a perfuração de petróleo surgiu como a escolha ideal utilizando este critério.

Analisando Sensibilidade

A análise de sensibilidade desempenha um papel crucial na tomada de decisões, avaliando como as mudanças nos parâmetros de entrada impactam o resultado da decisão. Para Jorginho, a análise de sensibilidade indicou que a venda do terreno era aconselhável se a probabilidade de descoberta de petróleo estivesse abaixo de um determinado limite.

O caminho a seguir

Embora as análises iniciais tenham fornecido recomendações conflitantes para Jorginho, um mergulho mais profundo na análise da árvore de decisão na próxima fase promete oferecer mais clareza sobre o melhor curso de ação. Ao combinar ferramentas analíticas com insights práticos, Jorginho pode navegar pela incerteza e tomar uma decisão informada que se alinhe com seus objetivos.

Conclusão

Num mundo repleto de incertezas, a capacidade de tomar decisões racionais é uma habilidade valiosa. Ao empregar diversos critérios de tomada de decisão, realizar análises de sensibilidade e aproveitar abordagens estruturadas como árvores de decisão, indivíduos como Jorginho podem navegar em cenários complexos com confiança. Ao refletir sobre seus processos de tomada de decisão, lembre-se de que a clareza diante da incerteza pode abrir caminho para resultados bem-sucedidos. Abrace a jornada da tomada de decisões, munido de insights para orientá-lo em direção a resultados favoráveis.

REFERENCIA:

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html, 1999.