RESUMO
Este artigo apresenta um Sistema Baseado em Conhecimentos (SBC) para auxiliar no Diagnóstico Clínico das Crises Epiléticas (CE). Foi baseado na classificaçäo por tipo de crise da International League Against Epilepsia/ILAE81. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar um provável diagnóstico. Para fazer o tratamento da incerteza será utilizado o Teorema de Bayes. O modo de classificaçäo utilizou as técnicas da Inteligência Artificial Simbólica através do Shell Kappa-PC e o paradigma de Orientaçäo a objetos
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Teorema de Bayes , Epilepsia/diagnóstico , Inteligência ArtificialRESUMO
Este artigo apresenta um Sistema Baseado em Conhecimentos (SBC) para auxiliar no Diagnostico Clinico das Crises Epilepticas (CE). Foi baseado na classificacao por tipo de crise da International League Against Epilepsia/ILAE81. O objetivo do sistema e obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar um provavel diagnostico. Para fazer o tratamento da incerteza sera utilizado o Teorema de Bayes. O modo de classificacao utilizou as tecnicas da Inteligencia Artificial Simbolica atraves do Shell Kappa-PC e o paradigma de Orientacao a Objetos.
Assuntos
Convulsões , Diagnóstico , Sistemas Inteligentes , Inteligência Artificial , Epilepsia , Diagnóstico , Sistemas Inteligentes , Inteligência ArtificialRESUMO
Apresenta-se um sistema baseado em conhecimentos, para auxiliar no diagnóstico clínico das crises epilépticas, tendo como modêlo a classificação por tipo de crise da International League against Epilepsia. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar o provável diagnóstico...
Assuntos
Humanos , Epilepsia/diagnóstico , Inteligência Artificial , Epilepsia/classificação , Aplicações da Informática Médica , Diagnóstico por ComputadorRESUMO
Com o objetivo de desenvolver sistemas automatizados de aquisiçäo de conhecimento para auxiliar na classificaçäo de crises epilépticas, este artigo apresenta um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico Clínico de Crises Epilépticas, baseado na metodologia KADS (Knowledge Acquisition and Design Structure). Os métodos utilizados pelas ferramentas, tanto para a aquisiçäo como representaçÝo do conhecimento, representam o escopo da Engenharia do Conhecimento. O objetivo do sistema é obter conjuntos de sintomas apresentados pelo paciente e descrever um provável diagnóstico. O modo de classificaçäo utiliza as técnicas de IA simbólica, através do "shell Kappa-PC"e foi baseado na classificaçäo por tipo de crise da Liga Internacional Contra Epilepsia/ILAE. O sistema encontra-se na fase de teste e manutençäo das regras que fazem parte do módulo de propagaçäo do foco epiléptico
Assuntos
Humanos , Epilepsia/diagnóstico , Diagnóstico por Computador , Tomada de Decisões Assistida por ComputadorRESUMO
Os recentes avanços da Informática na área de multimídia permitem visualizar um novo o profícuo campo de pesquisa: a integração destes recursos aos sistemas ICAI. Sabidamente o poder de transmissão do conhecimento por meio de imagens e sons é por vezes superior aos tradicionais métodos de leitura. Considera-se que a integração destes novos meios permitirá um salto qualitativo importante no desenvolvimento dos sistemas ICAI, especialmente em determinadas áreas do conhecimento em que imagem e som são de reconhecida importância. Pode-se citar como uma destas áreas o ensino do diagnóstico médico a partir de imagens (EEG, ECG, ultrasons, etc), considerada como a motivação principal deste trabalho. O projeto pretende fornecer um sistema capaz de integrar o usuário a um meio que permita, por exemplo, auxiliar no aprendizado da cardiologia, fazendo com que este aprendizado seja o mais próximo possível de um tutor real. Para isto utilizará técnicas de inteligência artificial, sistemas distribuídos e multimídia.