Proposta de arquitetura para sistema especialista híbrido e a correspondente metodologia de aquisição do conhecimento /

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico

Use of artificial intelligence in diagnosis and clinical conduct of lumbar spinal stenosis

A estenose do canal vertebral lombar (ECL) E UMA patologia Complexa, com Alta Incidência Entre PESSOAS Acima de 65 ano de Idade. No entanto, o diagnóstico Correto E, vezes POR, Difícil de Ser Confirmado. O Uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) na e Medicina, EM GERAL, Desconhecida para á maioria de da Comunidade médica, mas dez Sido Décadas USADA há nd Assistência em UTI, Os Métodos de Imagem e Dispositivos de diagnóstico Eletrônico (ECG). Atraves de Uma Revisão Sistemática da literatura, com foco nsa ACHADOS Clínicos e radiológicos, juntamente com Todas como Modalidades de Tratamento, foi Possível identificar o ambiente completo de patients LSS, parágrafo responder uma Quatro Questões: (a) "base Com nenhum clínico Quadro, o Paciente TEM UM, Cenário moderado OU sepultura? "; (B) "? COM NOS base de Dados radiológicos, o Paciente PODE Ser classificado com hum Cenário leve, Moderada OU grave"; (C) "Qual E a Probabilidade, base com na anamnese, do Paciente ter ECL?"; (D) "Qual É O Melhor Tratamento um oferecido sor?". + Com o Auxílio de hum software usando Sistema Especialista (Expert Sinta), Uma linguagem de IA, alocamos Todas como Variáveis ​​e SEUS Valores PARA O software orientar responder As Quatro Perguntas . Possível foi identificar 657 ARTIGOS CIENTÍFICOS, não entanto APENAS 63 poderia mencionar NÃO APENAS como Variáveis, mas um SUA Probabilidade de Ocorrência OU Teve Disponibilidade texto completo. Possível foi classificar a intensidade do Quadro clínico e radiológico, CRIAR UM índice de Probabilidade parágrafo LSS e oferecer o Melhor Tratamento. Recomendamos o USO, soluçar Supervisão médica, em de Neurocirurgia UO Clínicas ORTOPEDICAS Como hum conselheiro parágrafo OS PACIENTES COM ELA. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe lumbar spinal stenosis (LSS) is a complex pathology with high incidence among people above 65 years old. However, the correct diagnose is sometimes difficult to perform. The use of Artificial Intelligence (AI) models in medicine is, in general, unfamiliar for the majority of medical community, but has been used for decades in assistance in ICUs, image methods and electronic diagnostic devices (EKG). Through a systematic literature review focused in the clinical and radiological findings, in addition to all treatment modalities, we identified the complete environment of LSS patients, to answer four questions. (a) “Based on the clinical presentation, the patient has a mild, moderate or severe scenario?”, (b) “Based on the radiological data, the patient can be classified having a mild, moderate or severe scenario?”, (c) “What is the probability, based on the anamneses, the patient has LSS?”, and (d) “What is the best treatment to be offered?”. With the aid of a software using Expert System (Expert Sinta), a language of AI, we allocate all the variables and their values to orient the software to answer the four questions. It was possible to identify 657 scientific articles, however only 63 could mention not only the variables, but their occurrence probability or had full text availability. It was possible to classify the intensity the clinical and radiological scenario, create a probability index for LSS and offer the best treatment. We recommend the use, under medical supervision, in neurosurgery or orthopedic clinics as an adviser for patients with LSS

Utilização do sistema especialista para diagnóstico de obesidade infantil em uma creche no DF / Use of the specialist system for diagnosis of childhood obesity in a creche in the DF

O Sistema Especialista (SE) está sendo utilizado para facilitar o diagnóstico nutricional da Obesidade Infantil, sendo utilizado o Shell Expert Sinta, que é considerado uma plataforma que utiliza regras de produção, para modelar o conhecimento humano. É uma ferramenta que trabalha com técnicas da Inteligência Artificial para gerar automaticamente esse SE. A obesidade Infantil é considerada um grave problema de saúde pública e vem crescendo assustadoramente. Existem vários fatores de risco, como hábitos alimentares errôneos, fatores genéticos e fator atividade física, aumentando assim as chances de obesidade, principalmente nas crianças. O SE, o Expert Sinta, foi desenvolvido por regras de produção a partir de variáveis, baseadas nos fatores de risco da obesidade infantil e também na avaliação nutricional de medidas antropométricas como peso/altura, onde no SE são lançadas variáveis e regras e ao solicitarem um resultado ao programa, ele gera perguntas, facilitando o diagnóstico nutricional da obesidade infantil, ou seja, o SE responde se está Obeso Infantil ou não. Logo, a pesquisa desenvolvida em uma creche no DF, apresenta uma média no perfil de 96 crianças, sendo que 5,2% foram diagnosticadas com obesidade e 15,62% com sobrepeso, o que significa que essa implantação do SE no Expert Sinta é importante, pois a partir dessa detecção, pode-se começar a reeducação alimentar infantil e os que apresentam sobrepeso, mesmo não sendo enfoque da pesquisa, realizada a prevenção e reeducação alimentar, menores serão as chances de crescimentos dos números de crianças obesas.

Qualidade Web para um Prontuário Eletrônico do Paciente

Este trabalho realiza, a partir das normas de qualidade para software, de requisitos para padrões de software médico e da constante preocupação com a usabilidade, a elaboração de um conjunto de diretrizes de qualidade Web para um Prontuário Eletrônico do Paciente. A metodologia utilizada foi descritiva. Como resultado, obteve-se uma árvore de requisitos de qualidade para interface de aplicações Web para Prontuário Eletrônico do Paciente

Integration of the phantom interface on intelligent tutorial system for the medical simulation environment

O presente trabalho aborda e analisa o uso da Realidade Virtual (RV) em Sistemas Tutores Inteligentes (STI), buscando evidenciar a cooperação entre as duas áreas. Neste sentido, as teorias de Inteligência Artificial (IA) contribuíram para a estruturação de ambientes interativos de ensino com as melhores práticas de STI e RV, entre elas: facilidade de acesso, individualização do ensino, conteúdo lapidado, modelado e selecionado, um ambiente imersivo, interativo, intuitivo, destacando a integração do robô Phantom ao ambiente 3D e o seu relacionamento com a ontologia do projeto. Um estudo de caso foi realizado na área de anatomia ósseocraniana para cursos de graduação na área da saúde. O processo de validação do protótipo e da arquitetura proposta teve apoio de professores e um grupo de 120 estudantes da área da saúde da UCB e da UnB. Como os cursos eram de características distintas, dividiu-se a validação em dois grupos com propósitos qualificados. O grupo A ficou responsável pela validação da arquitetura/tecnologia formado pelos estudantes de medicina do 1° semestre da disciplina de anatomia de ambas as instituições. O grupo B foi utilizado para a validação do conceito/conteúdo e formado por estudantes de enfermagem e biomedicina também do 1° semestre da disciplina de anatomia, sendo que esses estavam sob a responsabilidade do mesmo professor e tiveram a mesma forma de avaliação. Os estudantes de biomedicina tiveram acesso ao sistema, enquanto que os de enfermagem tiveram apenas o ensino convencional, sem acesso ao ASM. O objetivo foi verificar se a utilização do ASM como foi implementado contribuiu para o ensino da anatomia humana. O processo de aprendizado foi alocado no trabalho como uma possibilidade de expansão da arquitetura e evolução desse trabalho, acrescentando uma rede neural artificial entre a interação do estudante e o tipo de conteúdo a ser solicitado da ontologia. Portanto, através de um questionário on-line realizado com o apoio de um especialista da área de saúde, o ASM teve resultados satisfatórios. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe present study describes an analysis of the use of Virtual Reality (VR) in Intelligent Tutorial Systems (ITS), aiming to show the cooperation between the two areas. Consequently, Artificial Intelligence (AI) theories contributed to the structuring of interactive teaching environments with the best ITS and VR practices, among these: easy access, individualized teaching, refined, modeled and selected content, an intuitive, immersive, interactive environment, particularly the integration of the Phantom robot in a 3D environment and its relationship to the ontology of the project. A case study was completed for undergraduates majoring in health, in the area of cranial-skeletal anatomy. The prototype and proposed architecture validation process was supported by professors and a group of 120 students from UCB and UnB in the area of health. As the majors had distinct characteristics, the validation was divided into two groups with qualified proposals. Group A was responsible for the validation of the architecture/technology and consisted of the medical students in their 1st semester of anatomy from both of the institutions. Group B was used for the validation of concept/content and consisted of students in nursing, and biomedicine, also in their 1st semester of anatomy, under the supervision of the same professor, and undergoing the same evaluation process. The students in biomedicine had access to the system, while the nursing students had conventional teaching methods, without access to the Medical Simulation Platform (MSP). The objective was to verify if the use of the MSP, as it was implemented, contributed to the teaching of human anatomy. The learning process was allocated in the work as a possibility of expansion of the architecture and evolution of this work, adding an artificial neural network between the interaction of the student and the type of content to be solicited from the ontology. Through an on-line questionnaire, administered with the help of a health expert, the MSP presented satisfactory results

Mensuración de área de úlceras por presión por medio de los programas informáticos Motic y AutoCAD

A úlcera por pressão e uma lesão parcial ou total das camadas da pele em determinadas regiões do corpo e seu processo de cicatrização pode ser acompanhado por meio de processamento de imagens. A analise da área da ulcera por pressão e relevante para avaliação da sua evolução e de sua resposta a procedimentos terapeuticos. Os softwares Motic e AutoCADR permitem avaliar a área de regiões de uma imagem através da marcação do seu contorno. Valendo-se dessa técnica, 35 voluntários determinaram as áreas de duas ulceras por pressão grau III pelos dois tipos de software. Concluiu-se que eles apresentam resultados clinicamente concordantes e podem assim ser utilizados para acompanhamento da evolução da cicatrização de ulceras por pressão. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTPressure ulcer is a lesion that affects skin layers in some regions of the body and its healing can be followed up using image processing. The analysis of pressure ulcer area is relevant to evaluate its evolution and response to therapeutic procedures. Such areas can be evaluated through contour marking with the softwares Motic and AutoCAD®. In this study 35 volunteers computed areas from two grade III pressure ulcers using these instruments. It was possible to conclude that results are clinically equivalent and so can be considered to follow up healing evolution from pressure ulcers. _________________________________________________________________________________ RESUMENÚlcera por presión es una lesión parcial o total de las capas de la piel en determinadas regiones del cuerpo y su cicatrización puede ser acompañada por el procesamiento de imágenes. El análisis de área de la úlcera por presión es pertinente para evaluar su evolución y respuesta a procedimientos terapéuticos. Los programas informáticos Motic y AutoCAD® permiten evaluar la área de una imagen por medio de la delimitación de su circunferencia. Con esta técnica, 35 voluntarios determinaron las áreas de dos ulceras por presión de grado III en los dos programas informáticos. Se concluye que ellos presentan resultados clínicamente concordantes y pueden ser utilizados para el acompañamiento de la evolución de la cicatrización de las úlceras por presión

Web platform using digital image processing and geographic information system tools : a Brazilian case study on dengue

Background: Dengue fever is endemic in Asia, the Americas, the East of the Mediterranean and the Western Pacific. According to the World Health Organization, it is one of the diseases of greatest impact on health, affecting millions of people each year worldwide. A fast detection of increases in populations of the transmitting vector, the Aedes aegypti mosquito, is essential to avoid dengue outbreaks. Unfortunately, in several countries, such as Brazil, the current methods for detecting populations changes and disseminating this information are too slow to allow efficient allocation of resources to fight outbreaks. To reduce the delay in providing the information regarding A. aegypti population changes, we propose, develop, and evaluate a system for counting the eggs found in special traps and to provide the collected data using a web structure with geographical location resources. Methods: One of the most useful tools for the detection and surveillance of arthropods is the ovitrap, a special trap built to collect the mosquito eggs. This allows for an egg counting process, which is still usually performed manually, in countries such as Brazil. We implement and evaluate a novel system for automatically counting the eggs found in the ovitraps’ cardboards. The system we propose is based on digital image processing (DIP) techniques, as well as a Web based Semi-Automatic Counting System (SCSA-WEB). All data collected are geographically referenced in a geographic information system (GIS) and made available on a Web platform. The work was developed in Gama’s administrative region, in Brasília/Brazil, with the aid of the Environmental Surveillance Directory (DIVAL-Gama) and Brasília’s Board of Health (SSDF), in partnership with the University of Brasília (UnB). The system was built based on a field survey carried out during three months and provided by health professionals. These professionals provided 84 cardboards from 84 ovitraps, sized 15 × 5 cm. In developing the system, we conducted the following steps: i. Obtain images from the eggs on an ovitrap’s cardboards, with a microscope. ii. Apply a proposed image-processing-based semi-automatic counting system. The system we developed uses the Java programming language and the Java Server Faces technology. This is a framework suite for web applications development. This approach will allow a simple migration to any Operating System platform and future applications on mobile devices. iii. Collect and store all data into a Database (DB) and then georeference them in a GIS. The Database Management System used to develop the DB is based on PostgreSQL. The GIS will assist in the visualization and spatial analysis of digital maps, allowing the location of Dengue outbreaks in the region of study. This will also facilitate the planning, analysis, and evaluation of temporal and spatial epidemiology, as required by the Brazilian Health Care Control Center. iv. Deploy the SCSA-WEB, DB and GIS on a single Web platform. Results: The statistical results obtained by DIP were satisfactory when compared with the SCSA-WEB’s semi-automated eggs count. The results also indicate that the time spent in manual counting has being considerably reduced when using our fully automated DIP algorithm and semi-automated SCSA-WEB. The developed georeferencing Web platform proves to be of great support for future visualization with statistical and trace analysis of the disease. Conclusions: The analyses suggest the efficiency of our algorithm for automatic eggs counting, in terms of expediting the work of the laboratory technician, reducing considerably its time and error counting rates. We believe that this kind of integrated platform and tools can simplify the decision making process of the Brazilian Health Care Control Center