Portal de Periódicos da CAPES

Artigo Produção Nacional

BIBTEX RIS

SISTEMA ESPECIALISTA NA CLASSIFICACAO DE DOENCAS DO SISTEMA URINARIO

2019; Linguagem: Português

10.5748/16contecsi/hea-6364

2448-1041

JOAO VICTOR REIS, LEANDRO DA ROSA PEDRO, DACYR DANTE DE OLIVEIRA GATTO, EDQUEL BUENO PRADO FARIAS,

Geography and Environmental Studies

O funcionamento do sistema urinário tem importância vital para a saúde, caracterizando-se pela filtragem de resíduos do sangue, eliminando-os pelo sistema excretor. O sistema urinário pode ser alvo de diversos agentes infecciosos devido a sua função de filtragem. As infecções são causadas por microrganismos que atuam desde a uretra até os rins, sendo o seu tratamento, em muitos casos, realizado empiricamente. Entre as complicações que as doenças do sistema urinário podem causar, destacam-se a cistite, inflamação aguda da bexiga urinária e a nefrite aguda, infecção relacionada a ascensão de um processo infeccioso do sistema urinário baixo. Uma maneira de apoiar o diagnóstico e tratamento dessas doenças é por meio de técnicas computacionais, como a Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial sustenta a ideia de que o pensamento humano pode ser representado em níveis hierárquicos e lógicos. Sistemas Especialistas são uma técnica da Inteligência Artificial utilizada para armazenar o conhecimento humano e apoiar o diagnóstico. Um Sistema Especialista é alimentado com regras e variáveis derivadas do conhecimento de um especialista de determinada área. Estas variáveis e regras são controladas por um motor de inferência que identifica o que fazer com o conhecimento adquirido. Diante deste cenário, o presente trabalho teve por objetivo, desenvolver e utilizar um Sistema Especialista para classificar doenças do sistema urinário. Esta pesquisa é classificada como experimental e qualitativa visto que busca investigar a utilização de Inteligência Artificial para extrair conhecimento de profissionais especialistas da área da saúde, e assim, poder classificar doenças do sistema urinário segundo os sintomas que os pacientes apresentam. Para a realização dos experimentos, foi utilizado uma base de dados do repositório de aprendizagem de máquina da universidade de Berkeley (UCI Machine Learning ). Os resultados obtidos com a utilização do Sistema Especialista desenvolvido foram avaliados por especialistas da área da saúde e considerados assertivos e satisfatórios.