1.1. Necesidad del análisis de decisiones
1.2. Diferencia entre buena decisión y buen resultado
1.3. Breve descripción del análisis de decisiones
1.4. Áreas de aplicación. Problemas típicos

2.1. Variables, valores y probabilidad con una variable
2.2. Probabilidades conjunta, marginal y condicional
2.3. Independencia y correlación
2.4. Teorema de Bayes
2.5. Diagnóstico probabilista con un solo hallazgo

3.1. Definición de red bayesiana
3.2. Redes bayesianas y causalidad
3.3. Modelos canónicos
3.4. Construcción de redes bayesianas en medicina

4.1. Valor esperado y utilidad esperada
4.2. De un diagrama de influencia a un árbol de decisión
4.3. Evaluación de árboles de decisión
4.4. Diagramas de influencia en medicina.

5.1. Determinación del marco de la decisión
5.2. Determinación de los objetivos (valores)
5.3. Generación de alternativas
5.4. Construcción del modelo
5.5. Evaluación de estrategias
5.6. Implementación de la decisión.

6.1. Errores en la estimación de la probabilidad
6.2. Errores en la toma de decisiones