Representação e indexação de casos em sistemas de raciocínio baseado em casos para o domínio da neurologia.

• Autor(a) principal: SILVA, Deam James Azevedo da.
• Data de Publicação: 2002
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6733
• topic: Inteligência Artificial; Raciocínio Baseado em Casos (RBC); Diagnóstico Médico; Neurologia; Sistema Neurocase; Representação e Indexação de Casos; Artificial Intelligence; Case-Based Reasoning (RBC); Medical Diagnostic; Neurology; Neurocase System; Representation and Indexing of Cases; Ciência da Computação

A Neurologia é uma das especialidades médicas mais antigas e chegou a apresentar uma evolução muito lenta no decorrer dos anos. Através do avanço tecnológico surgiram novos tipos de exames que vieram facilitar o processo de diagnóstico, bem como o desenvolvimento de softwares que interagem com equipamentos sofisticados nessa área. A maioria dos softwares existentes destinados ao uso médico é utilizada apenas para o cadastro e recuperação de dados através do casamento exato de informações. No sentido de auxiliar não apenas na consulta de registros mas também para fornecer apoio nas tomadas de decisão do neurologista foi desenvolvido o sistema Neurcase. Esse sistema utiliza a metodologia de Raciocínio Baseado em Casos, cuja característica é a recuperação de uma experiência passada (caso anterior) mais similar possível de um novo problema (novo caso) através das funções de medidas de similaridades. Esse trabalho apresenta a metodologia utilizada para a construção de sistemas de RBC em geral, bem como o processo de construção do protótipo proposto no trabalho. Essa metodologia abrange a representação e indexação de casos, organização desses casos, as funções de medidas de similaridades, bem como os algoritmos para a recuperação dos casos fontes.