Ir p/ primeira página PESS: A Probabilistic Expert System Generator Shell T. E. B. Mello, É.L.A. Júnior, R.M.G. Medeiros, R.P. Souza, T.L. Machado, L.M.

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1 Ir p/ primeira página PESS: A Probabilistic Expert System Generator Shell T. E. B. Mello, É.L.A. Júnior, R.M.G. Medeiros, R.P. Souza, T.L. Machado, L.M. Brasil

2 Ir p/ primeira página Contents n Expert System, introduction n PESS n Prolog n Bayesian Probability n PESS modules n ESAUGB n Simulations n Conclusion n Further Work

3 Ir p/ primeira página Expert System - Introduction User Interface Inference Motor Knowledge Base Knowledge Acquisition Knowledge Engineer Expert

4 Ir p/ primeira página Prolog Expert System Shell n PESS u Software that generates ES u Why the PESS? u What a Shell will help´s a ES? u Uses Forward Chaining

5 Ir p/ primeira página PROgramming LOGic n Prolog u Description: resolução de problemas, baseada em proposições lógicas... u Porque Prolog? u Porque não outra linguagem?

6 Ir p/ primeira página Probabilidade n Probabilidade n A probabilidade básica é definida como: número total de maneiras como um determinado evento pode ocorrer P= número total de maneiras como qualquer evento pode ocorrer

7 Ir p/ primeira página Teoria de Bayes n Probabilidade Baysiana n Define-se na seguinte fórmula: P(Ai)P(B|Ai) P(Ai|B) = P(A1)P(B|A1) +... + P(An)P(B|An)

8 Ir p/ primeira página Bayesian Probability Aplicável à Medicina n Raciocínio Médico n Define-se na seguinte fórmula: Pv.S VP+ = Pv.S + (1-Pv).Pv(1-E) n Motivo Onde: VP+ é o valor preditivo (probabilidade pós-teste) de teste positivo; Pv é a prevalência da doença (probabilidade pró-teste); S é sensibilidade do teste ou achado clínico; E é especificamente do teste ou achado clínico.

9 Ir p/ primeira página PESS modules n Módulo Principal n Módulo Manutenção n Módulo Máquina n Módulo Pesquisa

10 Ir p/ primeira página Módulo 1 - Módulo Principal n Módulo de interface n Interação com User

11 Ir p/ primeira página Módulo 2 - Módulo Manutenção n Módulo de alteração da Knowledge Base: u Criação de regras u Alteração de regras u Remoção de regras

12 Ir p/ primeira página Módulo 3 - Módulo Máquina n Módulo dos cálculos e conclusões da Máquina de Inferência n Utilização da Bayesian Probability

13 Ir p/ primeira página Módulo 4 - Módulo Pesquisa n Módulo que realizará pesquisas por regras n Interligação com o Módulo Manutenção

14 Ir p/ primeira página PESS modules Interface Módulo 1 Manutenção Módulo 2 Máquina Módulo 3 Módulo 4 Pesquisa User

15 Ir p/ primeira página ESAUGB n Introdução n Público-alvo do ESAUGB n Motivo da criação do SE n Explicação do ESAUGB

16 Ir p/ primeira página Simulations - Pediatria n PEDIATRIA Erico ficou de simular novamente. Voce precisa dizer quem foi o especialista, quantas regras foram adquiridas e como foi o comportamento desta aplicacao no PESS. Coloque algumas telas com esta aplicacao

17 Ir p/ primeira página Simulations - Gastrologia n GASTROLOGIA Voce precisa dizer quem foi o especialista, local que voce esta extraindo o conhecimento, quantas regras foram adquiridas e como foi o comportamento desta aplicacao no PESS. n Coloque algumas telas com esta aplicacao

18 Ir p/ primeira página Considerações Finais n Fortalecimento da IA n Área medica carente n Ajuda no processo diagnóstico n Local onde será implantado

19 Ir p/ primeira página Conclusão n O PESS, será primeiramente testado no desenvolvimento de um SE para o diagnóstico de doenças na área da pediatria. Logo apos esses teste será implementado o SEHDA que tratará do diagnóstico de hemorragia digestiva alta grave, que compreende, no meio médico, o estudo das hemorragias.THAIS, ESTE ASSUNTO NAO CABE BEM AQUI. ISTO DEVE APARECER NO ITEM DE SIMULACOES. n THAIS ESTA CONCLUSAO SERA FEITA APOS EU VER AS SIMULACOES, OK!….

20 Ir p/ primeira página Further Work n Esperamos u Aperfeiçoamento do Shell u Banco de Dados do ESAUGB u ESAUGB poder estender-se n Novos SE u Criação de novo(S) SE(s) com PESS u Aprovação de Users

21 Ir p/ primeira página Contatos n Orientadora n Orientadora: u Lourdes M. Brasil u Lourdes M. Brasil  lmb@neteb.ufpb.br n Alunos: u Érico Júnior  erico@netwaybbs.com.br u Rodrigo Medeiros  pezao@jampa.com.br u Rogério Sousa  rp-sousa@bol.com.br u Thais Machado  thaislm@br.inter.net u Thiago Mello  indio@underprotection.com.br