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CAS: Uma Interface em Linguagem Natural, utilizando a Memória Dinâmica e CBR para

Auxílio na Geração de Diagnósticos

Cezar Augusto [email protected]

Dr. Edson Emilio Scalabrin

[email protected]


Programa de Pós-graduação em Tecnologia em Saúde (PPGTS)

Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)

CAS: Uma Interface em Linguagem Natural, utilizando a Memória Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos

Cezar A. Schipiura – Mestrando do PPGTS

Dr. Edson Emilio Scalabrin – Professor e Orientador do PPGTS



Arquitetura de sistema que tenta favorecer a tomada de decisão na emissão de diagnósticos, utilizando

•interfaces em linguagem natural •estruturas de dados indexados

•ontologia de domínio•padrões de frases interrogativas (templates)

•estruturação e indexação dos conceitos•mecanismos de busca e raciocínio

•construção de respostas (auxílio a diagnósticos)



Metodologia (construção)

exame

sintoma

órgão

relação

causa

fator

complicaçãodoença

medicamento

tratamento

partnershippartnership

partnership

enclose

enclose

enclose

enclose

enclose

enclose

partnership

component

compound

partnership

enclose

componentcompound

component

compound

instance

descrição da doença owner

property

fármaco

component compoundConjunto de templates

Base de conhecimento

Memória de objetos

ontologiastaxonomiasíndices

Questões e respostas em linguagem natural



1. memória dinâmica de Roger Schank 2. parser baseados em casos de Charles Martin 3. conceitos do CBR de Janet Kolodner

Nossa proposta:Modelo de indexação e busca dos conceitos na

geração de respostas

Metodologia (mecanismos)



CAS implementa um sistema que permite questionar e obter respostas em linguagem natural, onde as questões são recebidas, compreendidas e respondidas de forma automática pelos agentes.

Metodologia (implementação)



Casos resolvidos pelo CAS:Caso 1:Questão: “Cite-me as causas que desencadeiam a doença

Diabetes Mellitus tipo II”Resposta: “As causas que desencadeiam a Diabetes

Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas, Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing, Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress Emocional e Fatores Hereditários” [Brummer, 2002].




Casos resolvidos pelo CAS:Caso 2:Questão: “Quais os medicamentos que possuem fármacos

como sulfonilureais e biguanidas?”Resposta: “Os medicamentos que possuem fármacos

como sulfonilureais e biguanidas são os Hiploglicemiantes orais” [Brummer, 2002].




A memória construída a partir das tabelas da Base de Dados Relacional torna-se Dinâmica, pois permite reestruturações através de índices a medida que conceitos novos vão sendo adquiridos




A Base de Dados Origem

Os relacionamentos da base de Dados geram taxonomias que servirão para a primeira indexação dos objetos na memória, onde cada relação tem dois lados (dois objetos) com definições particulares.





exame

sintoma

órgão

relação

causa

fator

complicaçãodoença

medicamento

tratamento

partnershippartnership

partnership

enclose

enclose

enclose

enclose

enclose

enclose

partnership

component

compound

partnership

enclose

componentcompound

component

compound

hereditariedade

Afecções Pancreáticasinstance

domain

diabetes bronquite

instance

domain domain

hiperglicemia

hipoglicemiadomaindomain

instance

hipertensãoarterial

domain instance

descrição owner

property

fármaco

component compound



Metodologia (implementação)Relacionamento entre os objetos

1 – parent/son –relacionamento hierárquico

1.1 – domain/instance – entidade e suas instâncias 1.2 – compose/component – entidades e componentes1.3 – owner/property – entidades e suas propriedades

2 – enclose/partnership –agrupamento por características



Metodologia (implementação)Relacionamento entre os objetos

1 – parent/son –doença/diabetes – doença/sintoma – doença/descrição

1.1 – domain/instance – doença/diabetes1.2 – compose/component – doença/sintoma1.3 – owner/property – doença/descrição

2 – enclose/partnership –doença/causa – doença/complicação – sintoma/órgão – sintoma/medicamento – etc.



Metodologia (índices)[1] - Árvore de índices representa os objetos e os relacionamentos que podem possuir

Diabete Mellitus Tipo

II

exame

tratamento

doença

relação

fator

causa

object

component

instance domain

enclose

partnershipcompound

exame

tratamento

Combinação

causa

doença

sintoma

doença

medicamento

causa

causa Afecções Pancreáticas

Distúrbios Hormonais

Síndrome de Cushing

Obesidade

Alcoolismo Crônico

complicação

órgão



Metodologia (índices)[2] - A estrutura dos templates

[object:enclose]cite-me as [object] que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]

Cite-me as causas que desencadeiam a doença Diabetes Mellitus tipo II


[object:enclose]cite-me as [object] que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]

Cite-me as causas que desencadeiam a doença Diabetes Mellitus tipo II

[object]cite-me as

Cite-me as que desencadeiam a

que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]

Diabetes Mellitus tipo IIcausas doença


Metodologia (índices)[2] - A estrutura dos templates



Metodologia (interpretação)

Conceitos identificados:

Cite-me – questão: identifica uma relação a|as – léxico: ignora parcialmente causas – objeto da questão – está no plural que – léxico: ignora parcialmente desencadeiam – léxico: ignora parcialmentea – léxico: ignora parcialmente doença –objeto sendo questionado – está no singularDiabete Mellitus Tipo II –

instância do objeto sendo questionado



Metodologia (interpretação)

Conceitos ativados:[objeto] causa[enclose] doença[instance/enclose] Diabete Mellitus Tipo II

Reconhece o índice na memória relacionado:Cite-me a(s) [object]s que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]



Metodologia (índices)[1] - Árvore de índices representa os objetos e os relacionamentos que podem possuir


II

exame

tratamento

doença

relação

fator

causa

object

component

instance domain

enclose

partnershipcompound

exame

tratamento

Combinação

causa

doença

sintoma

doença

medicamento

causa

causa Afecções Pancreáticas



Obesidade

Alcoolismo Crônico

complicação

órgão



Metodologia (resposta)


II

doença

relação

object

instancedomain enclosecompound

exame

tratamento

Combinação

causa

doença

sintoma

doença

causaAfecções

Pancreáticas



complicação

órgão

cite-me a [object] que desencadeia a [enclose] [instance/enclose]




Para este template há uma resposta elaborada, acessada através do índice da pergunta: r-:O/A/s object/s que desencadeiam a :enclose :isntance é/são [object/instance]




Afecções Pancreáticas

poliura

causasintoma

doença

domain

instanceinstance

domain

Diabete Mellitus Tipo I

instance

partnership

componentcoumpound



Obesidade

Cálculos Renais

enclose

partnership enclose

PressãoArterial

coumpound

component

Insuficiência Renal Aguda

(I R A)

component

coumpound

enclose

partnership

domain




As causas que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas,

Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing, Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress

Emocional e Fatores Hereditários



Discussão e Conclusões

A proposta do CAS:

Permitir obter respostas inteligentes automáticas sobre uma determinada

especialidade, utilizando linguagem natural




A proposta do CAS:

Sugerimos linguagem, Java pela possibilidade de utilização da técnica de

Orientação a Objetos, Grafos, Ontologias, Taxonomias e Templates, permitindo criar

uma Estrutura Dinâmica de memória




A proposta do CAS:

Esta nossa participação abre um leque de opções para implementações nas áreas do

reconhecimento, interpretação e compreensão de situações e elaboração de diagnósticos




A proposta do CAS:

Pode ser facilmente direcionado para organizações hospitalares, clínicas ou

consultórios que possuam bases de dados de conhecimento explícito e que necessitem

auxilio para combinação com o conhecimento tácito

na tomada de decisão em tempo real e confiável



Perguntas

Comentários



Referências Bibliográficas 1 Schank, Roger (1999): “Dynamic Memory Revisited” Cambridge University Press, Cambridge 2 Schank, Roger C & Abelson, R, (1977), “Scripts, Plans, Goals and Understanding” Laurence Erlbaum Associates, New Jersey. 3 Kolodner, Janet (1993) “Case-Based Reasoning” Morgan Kaufmann Publishers, Inc – São Mateo, Canadá . 4 Rich, Elaine; Knight, K, (1994), “Inteligência Artifical” Makron Books do Brasil Editora Ltda. 2ª ed. São Paulo. 5 Araribóia, G.(1988), “Inteligência Artificial: Um curso prático”. Livros Técnicos e Científicos, Editora Ltda - Rio de Janeiro.



6 Martin, Charles Eugene, (1993), “Direct Memory Access Parsing” University of Chicago, Departament of Computer Science – Technical Report CS 93-07, June 23. 7 Riesbeck, Christopher K; Schank, Roger C,(1981), “Inside Computer Understanding” Laurence Erlbaum Associates, New Jersey 8 Date C J. (2000). “Introdução a Sistemas de Banco de Dados”. 7ªed. Rio de Janeiro: Publicare consultoria e serviços. 9 Brunner,L.S & Suddarth, D.S, (2002), “Tratado de Enfermagem Médico-Cirúrgica”. 9 ed., Rio de Janeiro. Guanabara Koogan.



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