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Shell para desenvolvimento de sistemas especialistas na área de saúdeBarreto, Linara Souza da Costa 07 December 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-12-07 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The expert systems are computational tools built from argument of strong methods in
artificial intelligence. This argument states that the resolution of complex problems is only
possible when specific knowledge of the nature of the problem to be solved is known. The
construction of expert systems in addition to be a very complex task involves a precious
expenditure of time. Due to this, there are tolls called Shell that allow rapid prototyping of an expert system, demonstrating or not the viability of a Integral System construction. In this work, the main concern was to develop a Shell that was used with priority, but not
exclusively, to diagnosis applications in medicine. In this sense, the system has been provided with the ability to handle linguistic data, data like image and numeric interval data (expressed by ranges of values: a x b). The possibility of working with numerical interval data and with multivalued variables is the main difference between Shell proposed in this work compared to other publications found in literature. In order to be possible to deal with interval data, a specific inference algorithm that incorporates an unification algorithm was developed. It has been given to the system the treatment of uncertainty through certainty factors. There is the possibility of working with multiples targets simultaneously. In the results, an original system was developed for atherosclerosis diagnostics that uses rules with interval variables and a system for AIDS treatment that uses multivalued variables. Moreover, the uncertainty treatment in the Shell proposed is compared with the uncertainty treatment in two other systems nationally developed. As a conclusion, the great application of the proposed system is highlighted, which allows the diagnosis in areas so varied that ranges from radiology to laboratory diagnosis. / Os sistemas especialistas são ferramentas computacionais construídas a partir do argumento dos métodos fortes em inteligência artificial. Esse argumento afirma que a resolução de problemas complexos só é possível quando se dispõem de conhecimentos específicos sobre a natureza do problema a ser resolvido. A construção dos sistemas especialistas, além de ser uma tarefa assaz complexa, envolve o dispêndio de tempo. Devido a isso, dispõe-se de ferramentas denominadas de Núcleo de Sistemas Especialistas (NSE) ou Shell, que permitem a prototipagem rápida de um Sistema Especialista, demonstrando ou não a viabilidade da construção de um Sistema Integral. Neste trabalho, a principal preocupação foi desenvolver
um NSE que fosse utilizado de forma prioritária, mas não exclusiva, para aplicações diagnósticas em medicina. Nesse sentido, dotou-se o sistema da capacidade de lidar com dados literais, dados tipo imagem e dados numéricos intervalares (dados expressos por meio de faixas de valores: a x b). A possibilidade de trabalhar com dados numéricos intervalares e com variáveis multivaloradas é o principal diferencial entre o NSE proposto neste trabalho em relação a outras publicações. Para tornar possível o tratamento de dados intervalares, desenvolveu-se um algoritmo de inferência próprio que incorpora algoritmo de unificação também original. Dotou-se o sistema de um tratamento da incerteza por meio de fatores de certeza. Existe a possibilidade de trabalhar-se com múltiplas metas simultaneamente. Nos resultados, desenvolveu-se um sistema original para diagnóstico da aterosclerose que utiliza regras com variáveis intervalares, um sistema para tratamento da AIDS que utiliza variáveis multivaloradas. Compara-se, outrossim, o tratamento da incerteza no NSE proposto com o tratamento da incerteza em outros dois sistemas desenvolvidos nacionalmente. Como conclusão, destaca-se o amplo espectro de aplicações do sistema proposto, que permite o diagnóstico em áreas tão variadas que vão desde a radiologia à diagnóstico com dados laboratoriais.
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