Universidade do Extremo Sul Catarinense - UNESC

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Transcrição da apresentação:

Universidade do Extremo Sul Catarinense - UNESC Curso de Ciência da Computação Grupo de Informática Médica e Telemedicina – Projeto Kiron Grupo de Inteligência Computacional Aplicada O Raciocínio Fuzzy no Desenvolvimento de um Sistema para Controle da Assistência Respiratória em Neonatos Merisandra Côrtes de Mattos, M.Sc. Silvia Modesto Nassar, Dra. Edson Carvalho de Souza, MSc. Paulo Fernando Strada

Estrutura da Apresentação Introdução Conjuntos Difusos O Sistema Desenvolvido - SARE Conclusões Trabalhos Futuros

Introdução A área médica e sistemas especialistas Informática na saúde IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Introdução A área médica e sistemas especialistas Informática na saúde Problema de SE  tratamento de dados incertos Sistemas que se baseiam no modelo lingüístico Objetivos Justificativa

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Objetivos Protótipo de um sistema especialista difuso de controle dos parâmetros da ventilação mecânica neonatal, com base na gasometria arterial e na patologia respiratória Adequação do uso de conjuntos difusos Protótipo do SARE Avaliar qualitativamente o protótipo

Justificativa Medida terapêutica IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Justificativa Medida terapêutica Os resultados cada vez mais animadores obtidos com a VM devem ser creditados a: melhor conhecimento das alterações fisiopatológicas desenvolvimento de equipamentos aprimoramento na técnica de manutenção e suporte dos pacientes quando em VM Aplicação de conjuntos difusos Controlador

Conjuntos Difusos Reprodução de características inteligentes IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conjuntos Difusos Reprodução de características inteligentes Conjuntos difusos: imprecisão e raciocínio aproximado Idéia de conjuntos difusos: imprecisão em sistemas dinâmicos Iniciou a ser utilizada no Japão Área de pesquisa promissora Raciocínio mais de natureza qualitativa

Conjuntos Difusos Técnica que fornece um mecanismo para que se IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conjuntos Difusos Técnica que fornece um mecanismo para que se possa manipular informações imprecisas Objetivo modelar o modo aproximado de raciocínio, tentando imitar a habilidade humana de tomar decisões racionais Incorpora o conhecimento objetivo e subjetivo Respeita critérios subjetivos

Conjuntos Difusos É formado por um ou mais conjuntos IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conjuntos Difusos É formado por um ou mais conjuntos Grau de pertinência: varia de 0 a 1 Variáveis lingüísticas quantificar o significado da linguagem natural aproximação com o mundo real não possuem valores precisos = espectro de valores

Conjuntos Difusos Etapas de implementação de um sistema difuso IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conjuntos Difusos Etapas de implementação de um sistema difuso Entrada crisp Fuzificação Regras Inferência Fuzzy Defuzificação Saída crisp

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Desenvolvimento de um Sistema Difuso de Controle da Assistência Respiratória em Neonatos SARE

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 SARE Desenvolvimento de uma aplicação para assistência respiratória em neonatos Auxílio a médico intensivista pediátrico na manutenção e monitorização de recém-nascidos Voltado a alterações respiratórias de neonatos Síndrome do desconforto respiratório do RN Síndrome de aspiração do mecônio Apnéia neonatal Displasia broncopulmonar

Assistência Respiratória IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Assistência Respiratória Movimento de gás para dentro e fora do pulmão Medida temporária para apoiar a função pulmonar Proporciona ventilação alveolar remoção de gás carbônico oxigenação adequada redução do trabalho respiratório Ventilador Mecânico

Ventilador Mecânico Funções básicas IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Ventilador Mecânico Funções básicas insuflar o pulmão (fase inspiratória) possuir mecanismo para terminar a fase inspiratória permitir o esvaziamento do pulmão possui mecanismo para iniciar a insuflação pulmonar

SARE Etapas de desenvolvimento Aquisição do conhecimento IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 SARE Etapas de desenvolvimento Aquisição do conhecimento Modelagem do problema Desenvolvimento Avaliação

Aquisição do Conhecimento IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Aquisição do Conhecimento Conhecimento sobre: gasometria arterial alterações de parâmetros do VM definição das variáveis regras SE-ENTÃO

Aquisição do Conhecimento IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Aquisição do Conhecimento Gasometria arterial: pO2 pCO2 Parâmetros do VM: PIP PEEP TI FR FiO2

Modelagem Difusa do Problema IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Modelagem Difusa do Problema Entradas Crisp Funções de pertinência de entrada Fuzificação Entradas Fuzzy Regras Avaliação das Regras Saídas Fuzzy Funções de pertinência de saída Defuzificação Saídas Crisp

Fuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Fuzificação das Variáveis Função S: 0 para x <  2. ((x - ) / ( - ))2 para   x   1 - 2. ((x - ) / ( - ))2 para  < x   1 para x >  S(x; ; ; ) = Onde: : grau de pertinência = 0.0 : grau de pertinência = 0.5 : grau de pertinência = 1.0

Fuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Fuzificação das Variáveis pO2

Fuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Fuzificação das Variáveis pCO2

Inferência Fuzzy Etapa de avaliação das regras: No SARE: IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Inferência Fuzzy Etapa de avaliação das regras: grau de pertinência de cada antecedente grau de pertinência da regra No SARE: operador and cálculo das t-normas = intersecção fuzzy Intersecção padrão = mínimo i (a,b) = min (a,b) Produto algébrico i (a,b) = a . b

if pO2 alto and pCO2 normal IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Inferência Fuzzy - Exemplo antecedente regra 5: if pO2 alto and pCO2 normal pO2 = 79 alto = 0.4 pCO2 = 27 normal = 0.43 Intersecção padrão = mínimo i (a,b) = 0.405 Produto algébrico i (a,b) = 0.18

Inferência Fuzzy - Exemplo IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Inferência Fuzzy - Exemplo

if pO2 normal and pCO2 normal IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Inferência Fuzzy - Exemplo antecedente regra 8: if pO2 normal and pCO2 normal pO2 = 42 normal = 0.08 pCO2 = 27 normal = 0.43 Intersecção padrão = mínimo i (a,b) = 0.08 Produto algébrico i (a,b) = 0.34

Inferência Fuzzy - Exemplo IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Inferência Fuzzy - Exemplo

Defuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Defuzificação das Variáveis Definição das funções de pertinência de saída Função S Método do Centro de Gravidade conjunto difuso de saída valor crisp

Defuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Defuzificação das Variáveis Definição das funções de pertinência de saída, por exemplo para o FiO2

Defuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Defuzificação das Variáveis pO2 = 42 baixo = 1.0 pCO2 = 60 alto = 1.0 calcula-se as t-normas regra3 = 1.0 calcula-se o valor do ponto x quando regra3 = 1.0 no conjunto aumentar Área da figura formada Centro de gravidade

Defuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Defuzificação das Variáveis Valor do ponto x quando regra3 = 1.0  = 80;  = 65;  = 50 S = 1 - 2 ((x - )/( -))2 1 = 1 - 2 ((x - 50)/(-30)) 2 x = 50 Aquad = x . regra Atriang= ((80 - x) . regra) / 2 Aquad = 50 . 1 Atriang  15 Aquad  50 CGquad = x/2 CGtriang = ((80 - x)/3) + x Cgquad  25 CGtriang  60

Defuzificação das Variáveis IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Defuzificação das Variáveis CG = ((Aquad . Cgret) + (Atriang . Cgtriang))/(Aquad+Atriang) CG = (50 . 25) + (15 . 60) / 50+15 CG  33,08 Média ponderada = ((Ari . CGri) + (Arii . CGrii))/(Ari + Arii) Média ponderada = CG

Desenvolvimento do SARE IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Desenvolvimento do SARE Implementação das etapas de sistemas difusos Ambiente de programação Delphi 5.0 Usuários Armazena informações do paciente dados de identificação dados antropométricos patologia respiratória parâmetros iniciais da VM regras relativas a gasometria arterial regras relativas a VM módulo de explicação

Desenvolvimento do SARE IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Desenvolvimento do SARE Apresenta dados pessoais gasometria arterial parâmetros iniciais sugestões de alterações dos parâmetros módulo de explicação

Avaliação do SARE Avaliação qualitativa Base de conhecimento adequada IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Avaliação do SARE Avaliação qualitativa Base de conhecimento adequada Proposta de alterações satisfatórias

Conclusões Aliado aos médicos intensivistas pediátricos IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conclusões Aliado aos médicos intensivistas pediátricos Usado ininterruptamente no apoio ao cuidado da criança internada Maior conhecimento no processo de diagnóstico, tratamento e controle de processos médicos

Conclusões Ponto de corte distinguindo classes IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Conclusões Ponto de corte distinguindo classes Variáveis lingüísticas no raciocínio clínico Aplicabilidade de conjuntos fuzzy

“levar o médico à beira do leito e dar maior atenção aos detalhes” IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004 Trabalhos Futuros Estudo comparativo entre os diferentes tipos de t-normas Aplicar outros métodos de defuzificação Controlador difuso “levar o médico à beira do leito e dar maior atenção aos detalhes”

OBRIGADA!