silvia modesto nassar, dra. edson carvalho de souza, msc. paulo fernando strada merisandra côrtes...
TRANSCRIPT
Silvia Modesto Nassar, Dra. Edson Carvalho de Souza, MSc.
Paulo Fernando Strada
Merisandra Côrtes de Mattos, M.Sc.
O Raciocínio O Raciocínio FuzzyFuzzy no Desenvolvimento no Desenvolvimento de um Sistema para Controle da de um Sistema para Controle da
Assistência Respiratória em NeonatosAssistência Respiratória em Neonatos
Universidade do Extremo Sul Catarinense - UNESCCurso de Ciência da Computação
Grupo de Informática Médica e Telemedicina – Projeto KironGrupo de Inteligência Computacional Aplicada
Estrutura da ApresentaçãoEstrutura da Apresentação
Introdução
Conjuntos Difusos
O Sistema Desenvolvido - SARE
Conclusões
Trabalhos Futuros
IntroduçãoIntrodução
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 C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
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
ObjetivosObjetivos
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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
JustificativaJustificativa
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 DifusosConjuntos Difusos
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
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 DifusosConjuntos Difusos
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 DifusosConjuntos Difusos
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• Etapas de implementação de um sistema difuso
Conjuntos DifusosConjuntos Difusos
Entrada crisp
Fuzificação
Regras
Inferência
Fuzzy
Defuzificação
Saída crisp
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Desenvolvimento de um Sistema Difuso Desenvolvimento de um Sistema Difuso de Controle da Assistência de Controle da Assistência Respiratória em NeonatosRespiratória em Neonatos
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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
SARESARE
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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
Assistência RespiratóriaAssistência Respiratória
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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
Ventilador MecânicoVentilador Mecânico
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• Etapas de desenvolvimento
– Aquisição do conhecimento
– Modelagem do problema
– Desenvolvimento
– Avaliação
SARESARE
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• Conhecimento sobre:
– gasometria arterial
– alterações de parâmetros do VM
– definição das variáveis
– regras SE-ENTÃO
Aquisição do ConhecimentoAquisição do ConhecimentoIX
Co
ng
ress
o B
rasi
leir
o d
e In
form
átic
a em
Saú
de
- 2
004
• Gasometria arterial:– pO2
– pCO2
• Parâmetros do VM:– PIP
– PEEP
– TI
– FR
– FiO2
Aquisição do ConhecimentoAquisição do ConhecimentoIX
Co
ng
ress
o B
rasi
leir
o d
e In
form
átic
a em
Saú
de
- 2
004
Modelagem Difusa do ProblemaModelagem Difusa do Problema
Entradas CrispEntradas Crisp
Fuzificação
Entradas FuzzyEntradas Fuzzy
Avaliação das Regras
Saídas FuzzySaídas Fuzzy
Defuzificação
Saídas CrispSaídas Crisp
Funções de pertinência de
entrada
Funções de pertinência de
saída
Regras
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Fuzificação das Variáveis 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
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• pO2
Fuzificação das Variáveis Fuzificação das Variáveis
PO2 - Funções de Pertinência
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106
BAIXO NORMAL ALTO
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• pCO2
Fuzificação das Variáveis Fuzificação das Variáveis
PCO2 - Funções de Pertinência
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 6 12 18 24 29 35 41 47 52 58 64 70 76 82 88 94 100
BAIXO NORMAL ALTO
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 algébricoProduto algébrico
i (a,b) = a . b
Inferência Inferência FuzzyFuzzy
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 Inferência Fuzzy Fuzzy - Exemplo- Exemplo
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Inferência Inferência Fuzzy Fuzzy - Exemplo- Exemplo
REGRA 5 (t-norm)
00.050.1
0.150.2
0.250.3
0.350.4
0.45
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
MÍNIMO PRODUTO ALGÉBRICO
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 Inferência Fuzzy Fuzzy - Exemplo- Exemplo
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Inferência Inferência Fuzzy Fuzzy - Exemplo- Exemplo
REGRA 8 (t-norm)
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
MÍNIMO PRODUTO ALGÉBRICO
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Defuzificação das Variáveis Defuzificação das Variáveis
• Definição das funções de pertinência de saída
• Função S
• Método do Centro de Gravidade– conjunto difuso de saída valor crisp
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
Defuzificação das Variáveis Defuzificação das Variáveis
• Definição das funções de pertinência de saída, por exemplo para o FiO2
FiO2 - Funções de Pertinência
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
AUMENTAR MANTER DIMINUIR
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 Defuzificação das Variáveis
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 Defuzificação das Variáveis
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
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
Defuzificação das Variáveis Defuzificação das Variáveis
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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 SAREDesenvolvimento do SARE
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• Apresenta
– dados pessoais – gasometria arterial– parâmetros iniciais– sugestões de alterações dos parâmetros– módulo de explicação
Desenvolvimento do SAREDesenvolvimento do SARE
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• Avaliação qualitativa
• Base de conhecimento adequada
• Proposta de alterações satisfatórias
Avaliação do SARE Avaliação do SARE
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
ConclusõesConclusões
• 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
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
ConclusõesConclusões
• Ponto de corte distinguindo classes
• Variáveis lingüísticas no raciocínio clínico
• Aplicabilidade de conjuntos fuzzy
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
• 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”
Trabalhos FuturosTrabalhos Futuros
IX C
on
gre
sso
Bra
sile
iro
de
Info
rmát
ica
em S
aúd
e -
200
4
OBRIGADA!