Objetivos - Kleber Personal

CENTRO UNIVERSITÁRIO FEEVALE
INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Sistema de apoio à decisão à quiropraxia
baseado no aprendizado de máquina
(Título Provisório)
por
ANDERSON AMADEU MÜLLER
[email protected]
Anteprojeto de Estágio Supervisionado
Paulo Roberto Ferreira Junior
[email protected]
Novo Hamburgo, Março de 2005
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Sumário
Dados de Identificação .....................................................................................................3
Resumo .............................................................................................................................4
Motivação .........................................................................................................................5
Objetivos ...........................................................................................................................8
Metodologia ......................................................................................................................9
Cronograma ....................................................................................................................10
Referências Bibliográficas ..............................................................................................11
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Dados de Identificação
Área de Estudo: Inteligência Artificial
Título provisório do trabalho: Sistema de Apoio a Decisão Para Quiropraxia
Utilizando Aprendizado de Máquina.
Orientador(a): Paulo Roberto Ferreira Junior
Identificação do aluno:
Nome: Anderson Amadeu Müller
Telefones:
Celular: (51) 99749896
Residencial: (51) 5972315
Comercial:
E-mail: [email protected]
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Resumo
Desde a década de 70 que a inteligência artificial (IA) é usada com sucesso
para auxiliar na tomada de decisões em áreas críticas da saúde e bem estar do ser
humano. Dentre as novas áreas que se propõem a combater e prevenir doenças destacase a quiropraxia1. Essa área baseia seu tratamento em um par de nervos espinais que
atravessam todas as vértebras que compõem a espinha humana.
O diagnóstico do problema, e a posterior aplicação de um tratamento
quiroprático específico, baseiam-se no levantamento de diversas informações prévias do
paciente. Após o levantamento dessas informações é realizada a avaliação da condição
física atual do paciente e então aplicados os conhecimentos ensinados na quiropraxia. A
grande quantidade de variáveis que devem ser avaliadas, desde as informações pessoais
do candidato ao tratamento, até a definição do problema, torna o trabalho do
profissional desta área da saúde complexo e por isso importante.
Levando-se em conta que essas diversas possibilidades e seus consecutivos
resultados afetam o sucesso ou não do tratamento e do conseqüente bem estar da pessoa
avaliada, o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão capaz de auxiliar tanto
no diagnóstico, quanto na escolha da melhor técnica a ser utilizada, tem uma boa
aplicabilidade na sociedade.
Desta forma, este trabalho de pesquisa, se propõe a implementar um sistema
computacional que utiliza técnicas de inteligência artificial para auxiliar o quiropraxista
na importante tarefa de proporcionar uma melhor qualidade de vida às pessoas que
sofrem com dores e mal estares derivados de qualquer tipo de desajuste na coluna
vertebral.
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No original em inglês Chiropractic, refere-se a prática exercida pelo quiroprático. Diversas formas são usadas no
Brasil, antigamente usava-se mais a forma Quiroprática, atualmente mudou-se para Quiropraxia. Mas também são
usados: Quiropatia, Chiropraccia, Chiropatia, entre outras. Já a palavra em inglês Chiropractor, refere-se a pessoa
que exerce a quiropraxia, também não existe uma tradução padrão para o português sendo utilizado diversas formas
significando a mesma coisa: Quiroprático, chiroprático, quiropata, chiropata, são algumas das formas usadas no
Brasil.
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Motivação
A quiropraxia é uma profissão na área da saúde que enfatiza o poder inerente
do corpo para recuperar-se espontaneamente sem o uso de medicamentos ou cirurgias.
A prática da quiropraxia concentra-se na relação entre a estrutura (primariamente a
coluna vertebral) e a função (coordenada pelo sistema nervoso), e como esta relação
afeta a preservação e restauração da saúde. Alem disto, os quiropraxistas reconhecem o
valor e a responsabilidade de trabalhar em cooperação com outros profissionais da
saúde visando o melhor interesse do paciente. (Paradigma da Associação das
Faculdades de Quiropraxia – ACC).
Estabelecida em mais de 70 países, citando Estados Unidos, Canadá e
Austrália, o tratamento quiroprático é bastante requisitado, sendo inclusive coberto pelo
sistema federal de seguro saúde nos EUA, o Medicare. Sendo assim, existe a
necessidade da formação de bons profissionais nesta área. O Centro Universitário
FEEVALE demonstrou no ano de 1998 sua visão às necessidades do mercado futuro ao
incluir em associação com a Palmer College of Chiropractic (EUA), primeira faculdade
da área, fundada pelo próprio idealizador da quiropraxia, um curso de pós-graduação em
quiropraxia, para profissionais na área da saúde. Em 2000 foram graduados pela
FEEVALE os 24 primeiros quiropraxistas com formação no Brasil. Hoje a FEEVALE
tem seu próprio curso, com duração de cinco anos. Existe somente mais uma instituição
no Brasil que forma profissionais quiropraxistas: a Universidade Anhembi-Morumbi em
São Paulo, que iniciou seu curso no mesmo ano que a FEEVALE.
Desde o começo da implementação da capacidade computacional em
atividades específicas do mercado, como comércio e indústria, visou-se a utilização
desta tecnologia no auxílio ao diagnóstico médico. Os primeiros sistemas para a
utilização em consultórios tratavam apenas de armazenar as informações dos pacientes
na forma de prontuários digitais. Com a evolução do poder de processamento dos
computadores e das pesquisas nas aplicações da inteligência artificial, criaram-se os
primeiros softwares que auxiliavam no diagnóstico médico, utilizando o conceito de
Sistemas de Apoio a Decisão (SAD). Esses sistemas podem usar os conhecimentos já
modelados nos prontuários digitais ou, dependendo da complexidade das informações a
serem analisadas, adquirir o conhecimento de especialistas da área.
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Segundo Mora (2002), as etapas do desenvolvimento de um sistema de apoio à
decisão são: Aquisição do conhecimento; Representação do conhecimento e Validação
do sistema. A aquisição do conhecimento se baseia na entrevista com especialistas ou
numa revisão bibliográfica. A representação deste conhecimento adquirido deve ser
formalizada de maneira que esta possa ser armazenada e manipulada pelo computador.
A validação é feita comparando os resultados apresentados pelo SAD com a análise de
um comitê de especialistas.
Já existem SAD aplicados em várias áreas da saúde: Mycin (indica terapia
antibiótica adequada), HELP (sistema integrado de informação hospitalar que emite
avisos e alarmes na presença de dados anormais de exames), Oncocin (desenhado para
criticar planos de quimioterapia) e Dombal (sistema especialista médico de dor
abdominal), entretanto um sistema deste tipo ainda é inédito na área da quiropraxia.
As formas mais utilizadas de manipulação da representação do conhecimento
adquirido se dividem nas áreas da inteligência artificial: Simbólica, que engloba os
sistemas especialistas e os sistemas de raciocínio baseado em casos; Conexionista, onde
redes neurais artificiais são utilizadas; e Evolucionista, que emprega os algoritmos
genéticos.
Os sistemas especialistas se baseiam em regras pré-estabelecidas, que carecem
de uma maior supervisão e constante atualização se levarmos em conta a velocidade das
descobertas na área da saúde.
Em contrapartida, os sistemas conexionistas se valem de métodos que
possibilitam que o sistema aprenda com o auxílio de pouca supervisão humana, mas não
possibilitam a demonstração de como foi conseguido esse raciocínio, fator negativo,
levando-se em conta que um diagnóstico precisa de embasamento real para ser
confiável. Além disso, as redes neurais artificiais implementam neurônios artificiais,
que precisam ser bastante treinados com exemplos bases para obter-se o resultado
desejado. Esta premissa dificulta sua implementação quando existem muitas variáveis
envolvidas, sendo esse o caso do problema que este trabalho se propõe a auxiliar na
solução.
Conforme Mitchel (1997), os algoritmos genéticos apresentam-se como sendo
uma técnica de otimização que utiliza uma população de soluções individuais. Cada
uma delas, também chamadas de strings, representa uma solução para o problema. As
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teorias da seleção natural são aplicadas nesta população para se obter novas gerações
através da aplicação da reprodução seletiva e operadores de mutação. Com este
processo, a população de solução é orientada a se aproximar da solução ótima. Existem
vários.parâmetros importantes na configuração de algoritmos genéticos: a representação
do problema como uma string, a função de qualificação (fitness), a forma como as
strings são recombinadas (cruzamento) e propagadas para as próximas gerações, e os
operadores de mutação.
Sem a necessidade de uma supervisão humana durante o processo de
raciocínio, os algoritmos genéticos oferecem uma solução adequada ao problema
comumente encontrado na implementação de um sistema de apoio a decisão: a
transmissão de conhecimento dos especialistas. Sendo pelo preconceito inicial que
existe de que os sistemas que utilizam IA não são confiáveis, sendo pela dificuldade de
comunicação entre o especialista e o desenvolvedor da aplicação. Para sanar a
dificuldade de apresentar o caminho do raciocínio atingido pelos algoritmos genéticos,
este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema híbrido, ou seja, que utiliza uma
base de casos de tratamentos realizados (em prontuários digitais). Estes casos então
oferecem uma população inicial de soluções individuais que possibilita a evolução
artificial, através dos algoritmos genéticos, até uma solução ótima para o problema atual
apresentado pelo quiropraxista.
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Objetivos
Objetivo geral
Desenvolver um sistema que auxilie o quiropraxista no diagnóstico de
pacientes que buscam o tratamento quiroprático, através de um sistema informatizado.
Objetivos específicos
- Buscar embasamento teórico no campo da quiropraxia para criar uma base de
prontuários.
- Pesquisar técnicas de aprendizado de máquina (inteligência artificial) que
possibilitem a implementação de um sistema de apoio à decisão.
- Criar um sistema de cadastro de prontuários que será alimentado pelos
quiropraxistas nas consultas.
- Implementar a técnica de aprendizado de máquina que ofereça a melhor
solução para o desenvolvimento do sistema.
- Avaliar o nível do conhecimento que o sistema adquiriu e a sua utilidade na
decisão do quiropraxista.
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Metodologia
1. Entrevistas com profissionais da quiropraxia a fim de adquirir informações
sobre os prontuários utilizados no tratamento de um paciente.
2. Pesquisas sobre sistemas de apoio a decisão e tecnologias utilizadas nos
mesmos.
3. Aprofundamento na área de algoritmos genéticos e base de casos.
4. Desenvolvimento do anteprojeto.
5. Analisar, projetar e implementar uma base de dados para contemplar os
aspectos dos prontuários.
6. Desenvolvimento do texto do Trabalho de Conclusão I.
7. Analisar, projetar e desenvolver um cadastro de prontuários digitais em uma
ferramenta RAD.
8. Treinamento de usuários quiropraxistas para preencher os prontuários
digitais em suas consultas, ou alimentar a base de casos com prontuários já existentes.
9. Criar um algoritmo genético que “raciocine” sobre os casos já cadastrados
no sistema de prontuários digitais e que apresenta soluções que se aproximem da
qualificação definida para a solução ótima (fitness).
10. Comparativo das soluções apresentadas pelo SAD com as de especialistas
da quiropraxia. Avaliação dos resultados.
11. Desenvolvimento do texto do Trabalho de Conclusão II.
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Cronograma
Trabalho de Conclusão I
Etapa
Meses
mar
abr
1
X
2
X
X
3
X
X
4
X
maio
jun
X
X
5
X
X
X
6
X
X
X
7
Jul
X
X
Trabalho de Conclusão II
Etapa
7
Meses
ago
set
X
X
8
out
dez
X
9
X
X
10
11
nov
X
X
X
X
X
X
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Referências Bibliográficas
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE QUIROPRAXIA. Definição da quiropraxia.
Disponível em: <http://www.quiropraxia.org.br/main.htm>. Acesso em 03 de abr. 2005.
MORA, Manuel et al. Decision making support systems: achievements, trends, and
challenges for the new Decade. Hersey: Idea Group, 2002.
MITCHEL, Tom M. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: a modern approach.
Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1995.
BOSE, N. K.; LIANG, P. Neural network fundamentals with graphs, algorithms,
and applications. McGraw-Hill, 1996.
SIGULEM, Daniel et al. Atualização terapêutica – manual prático de diagnóstico e
tratamento, 1998. Disponível em: <http://www.virtual.epm.br/material/tis/currmed/sad_html/sistema.htm>. Acesso em 03 de abr. 2005.