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

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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

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• 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

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• 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

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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

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• 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

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• Etapas de implementação de um sistema difuso

Conjuntos DifusosConjuntos Difusos

Entrada crisp

Fuzificação

Regras

Inferência

Fuzzy

Defuzificação

Saída crisp

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Desenvolvimento de um Sistema Difuso Desenvolvimento de um Sistema Difuso de Controle da Assistência de Controle da Assistência Respiratória em NeonatosRespiratória em Neonatos

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• 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

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• 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

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• 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

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• Etapas de desenvolvimento

– Aquisição do conhecimento

– Modelagem do problema

– Desenvolvimento

– Avaliação

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• 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

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- 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

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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

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• 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

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• 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

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• 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

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• 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

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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

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• 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

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Inferência Inferência Fuzzy Fuzzy - Exemplo- Exemplo

REGRA 8 (t-norm)

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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

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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

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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

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1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99

AUMENTAR MANTER DIMINUIR

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• 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

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• 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

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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

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• 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

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• Apresenta

– dados pessoais – gasometria arterial– parâmetros iniciais– sugestões de alterações dos parâmetros– módulo de explicação

Desenvolvimento do SAREDesenvolvimento do SARE

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• Avaliação qualitativa

• Base de conhecimento adequada

• Proposta de alterações satisfatórias

Avaliação do SARE Avaliação do SARE

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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

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ConclusõesConclusões

• Ponto de corte distinguindo classes

• Variáveis lingüísticas no raciocínio clínico

• Aplicabilidade de conjuntos fuzzy

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• 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

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OBRIGADA!