Uma abordagem orientada a objetos para ambiente de diagnóstico remoto.

No escopo deste trabalho é apresentada uma infra- estrutura orientada a objetos, desenvolvida no âmbito do projeto proposto por massuruhá(2004), que suporta via web a abordagem integrada para diágnostico, investigação e tratamento de desordens proposta em massruhá(2003). Nesta nova abordagem, o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais entre objrtos e a inferência é abdutiva.Conceitos de parsimonious covering theory(pct), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho.Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico tanto na área vegetal quanto na área animal.Termos para indexação: inferência abdutiva, lógica nebulosa, orientação a objetos, sistemas especialistas, representação do conhecimento, doenças de plantas.bitstream/CNPTIA/11553/1/bp15.pdfAcesso em: 28 maio 2008

Uma abordagem nebulosa para solução de problemas de diagnóstico, investigação e tratamento de desordens.

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem integrada para diagnóstico, investigação e tratamentos de desordens (doenças, falhas de computadores, etc.). Nesta nova abordagem, denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais e a inferência é abdutiva. Conceitos de Parsimonious Covering Theory (PCT), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. Por exemplo, a possibilidade de diversas desordens estarem conjuntamente causando um conjunto de manifestações, a manipulação de informações temporais, a consideração de condições favoráveis ao desenvolvimento de uma desordem, a incapacidade do especialista em oferecer conhecimento generalizado desprovido de incerteza e/ou imprecisão, a manipulação de fatores cruciais na tomada de decisão nas tarefas de investigação e tratamento como o custo e o risco são alguns dos aspectos abordados neste trabalho. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho. Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico em outras áreas de conhecimento.bitstream/CNPTIA/10820/1/bp12.pdfAcesso em: 28 maio 2008

Du modèle de processus d’affaires à la spécification des exigences en contexte de systèmes intelligents : application de la méthode CommonKADS

De plus en plus d’organisations se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années, principalement en raison de l'accès important à de grandes quantités de données ainsi qu’aux profits qu’elle apporte aux entreprises qui l’utilisent. Afin de concevoir un système intelligent, il est primordial de définir les exigences, c’est-à-dire la capacité qu’un système doit fournir ou une condition qu'il doit remplir pour satisfaire à un besoin d’un utilisateur. La spécification des exigences est l’étape permettant de produire un document qui définit de manière complète les exigences. Cette étape s'avère donc très cruciale, car les exigences incomplètes ou erronées sont souvent citées comme cause d’échec des projets informatiques. Les exigences sont généralement dérivées des processus d’affaires. Les approches traditionnelles de définition des exigences, comme les cas d’utilisation, ne se prêtent pas aux caractéristiques des systèmes intelligents du fait que ces derniers impliquent des tâches plus complexes et des exécutions dynamiques qui évoluent en fonction de l’expérience acquise par l’exécuteur de la tâche. Ainsi, il est important de savoir comment définir les exigences dans un contexte de systèmes intelligents. L’approche CommonKADS (Schreiber et al., 2000) semble être un candidat intéressant pour ce faire. Cette approche offre un ensemble complet et structuré de six modèles à différents niveaux : contexte, concepts, artéfacts. Cette recherche consiste à savoir comment spécifier les exigences dans un contexte de système intelligent en partant du processus d’affaires. Le premier objectif de ce mémoire est d’abord d’effectuer une revue systématique de littérature décrivant l’état de l’art de la méthode CommonKADS. Un autre objectif poursuivi par cette recherche est de valider la méthode CommonKADS en l’appliquant à une situation réelle du Fonds d’investissement étudiant de l’Université de Sherbrooke (FIEUS). La méthode de recherche utilisée pour ce mémoire est la recherche en science de la conception basée sur Peffers et al. (2007) qui a permis de créer trois artéfacts : le concept d’intensivité de connaissance, la méthode de spécification des exigences et l’instance d’application au FIEUS. L’application de l’approche CommonKADS au FIEUS a permis de définir trois modèles de processus d'affaires : processus de sélection de titres admissibles, processus de suivi du portefeuille et processus de suivi de titres. Ces modèles correspondent au niveau du contexte de l’approche CommonKADS. En tout, quatre tâches provenant des processus ont été identifiées comme tâches cognitives ou intensives en connaissances : sélectionner les titres à analyser, analyser les paires de titres, analyser les titres et configurer le portefeuille. Le modèle de connaissances de CommonKADS a permis de représenter leur structure d’inférence à partir d’une typologie de tâches intensives en connaissances. Une structure d’inférence représente le raisonnement pour réaliser une tâche. La méthode CommonKADS a permis de définir les exigences dans des situations plus complexes qui ne peuvent pas être définies par des approches traditionnelles comme les cas d’utilisation. Cette recherche a démontré que l’approche CommonKADS permet de définir des situations d’affaires en gestion de portefeuille pour lesquelles les règles ne sont pas rigoureusement définies et pour lesquelles l’intelligence artificielle pourrait être une technologie candidate. Une piste de recherche future consiste à élaborer des mécanismes permettant la sélection de technologies intelligentes une fois les exigences définies

Artificial Intelligence in Medicine 17 (1999) 157 -- 180

This paper describes a problem-solving method for modelling the `unprotocolised' treatment administration task in medicine. We argue that there are medical domains in which no well-established standard treatment protocols exist, and the physician has to decide on the therapy that is to be applied to each patient, in function of a set of therapeutic objectives to be fulfilled. For this reason, we propose the modelling of this type of task adapting the generic class of problem resolution methods for design task, labelled as Propose -- Critique -- Modify (PCM). In this paper, we are presenting a model of expertise which has been developed using the basic modelling components of the CommonKADS methodology. 1999 Elsevier Science B.V. All rights reserved