CAS: Uma Interface em
Linguagem Natural, utilizando a
Memória Dinâmica e CBR para
Auxílio na Geração de
Diagnósticos
Cezar Augusto Schipiura
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Dr. Edson Emilio Scalabrin
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PPGTS / PUCPR
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CAS: Uma Interface em Linguagem Natural, utilizando a Memória
Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Cezar A. Schipiura
– Mestrando do PPGTS
Dr. Edson Emilio Scalabrin – Professor e Orientador do PPGTS
Programa de Pós-graduação em Tecnologia em Saúde
(PPGTS)
Pontifícia Universidade Católica do Paraná
(PUCPR)
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CAS: Uma Interface em Linguagem Natural, utilizando a Memória
Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Arquitetura de sistema que tenta favorecer a tomada de
decisão na emissão de diagnósticos, utilizando
•interfaces em linguagem natural
•estruturas de dados indexados
•ontologia de domínio
•padrões de frases interrogativas (templates)
•estruturação e indexação dos conceitos
•mecanismos de busca e raciocínio
•construção de respostas
(auxílio a diagnósticos)
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Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Metodologia (construção)
Base de conhecimento
relação
fator
Memória de objetos
ontologias
taxonomias
índices
component
compound
component
causa
compound
complicação
enclose
enclose
enclose
exame
partnership
partnership enclose
doença
property
component
owner descrição da doença
partnership
compound
partnership
sintoma
instance partnership
enclose
órgão
enclose
tratamento
enclose
medicamento
Conjunto de templates
component
fármaco
compound
Questões e respostas
em linguagem natural
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Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Metodologia (mecanismos)
1. memória dinâmica de Roger Schank
2. parser baseados em casos de Charles Martin
3. conceitos do CBR de Janet Kolodner
Nossa proposta:
Modelo de indexação e busca dos conceitos na
geração de respostas
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Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Metodologia (implementação)
CAS implementa um sistema que permite
questionar e obter respostas em
linguagem natural, onde as questões
são recebidas, compreendidas e
respondidas de forma automática
pelos agentes.
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Metodologia (implementação)
Casos resolvidos pelo CAS:
Caso 1:
Questão: “Cite-me as causas que desencadeiam a doença
Diabetes Mellitus tipo II”
Resposta: “As causas que desencadeiam a Diabetes
Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas,
Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing,
Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress Emocional
e Fatores Hereditários” [Brummer, 2002].
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Metodologia (implementação)
Casos resolvidos pelo CAS:
Caso 2:
Questão: “Quais os medicamentos que possuem fármacos
como sulfonilureais e biguanidas?”
Resposta: “Os medicamentos que possuem fármacos
como sulfonilureais e biguanidas são os
Hiploglicemiantes orais” [Brummer, 2002].
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Metodologia (implementação)
A memória construída a partir das tabelas da Base
de Dados Relacional torna-se Dinâmica, pois
permite reestruturações através de índices a
medida que conceitos novos vão sendo adquiridos
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Metodologia (implementação)
A Base de Dados Origem
Os relacionamentos da base de Dados geram
taxonomias que servirão para a primeira
indexação dos objetos na memória, onde cada
relação tem dois lados (dois objetos) com
definições particulares.
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Metodologia (implementação)
relação
component
compound
fator
domain
component
hiperglicemia
domain
causa
enclose
domain
instance
complicação
partnership
enclose
partnership
domain
instance
hipertensão
arterial
partnership
doença
component
enclose
Afecções
Pancreáticas
instance
compound
hipoglicemia
hereditariedade
instance
compound
domain
sintoma
diabetes
partnership
órgão
owner
domain
bronquite
enclose
medicamento
component
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exame
property
partnership
enclose
enclose
fármaco
compound
descrição
enclose tratamento
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Metodologia (implementação)
Relacionamento entre os objetos
1 – parent/son –
relacionamento hierárquico
1.1 – domain/instance – entidade e suas instâncias
1.2 – compose/component – entidades e componentes
1.3 – owner/property – entidades e suas propriedades
2 – enclose/partnership –
agrupamento por características
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Metodologia (implementação)
Relacionamento entre os objetos
1 – parent/son –
doença/diabetes – doença/sintoma – doença/descrição
1.1 – domain/instance – doença/diabetes
1.2 – compose/component – doença/sintoma
1.3 – owner/property – doença/descrição
2 – enclose/partnership –
doença/causa – doença/complicação –
sintoma/órgão – sintoma/medicamento – etc.
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Metodologia (índices)
[1] - Árvore de índices representa os objetos e os relacionamentos que
object
podem possuir
compound
doença
relação
causa
instance
Diabete
Mellitus Tipo
II
Afecções
Pancreáticas
component
fator
Distúrbios
Hormonais
causa
domain
partnership
Combinação
exame
causa
tratamento
doença
medicamento
sintoma
causa
exame
enclose
tratamento
Síndrome de
Cushing
doença
complicação
Obesidade
Alcoolismo
Crônico
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órgão
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Metodologia (índices)
[2] - A estrutura dos templates
[object:enclose]
cite-me as [object]
que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]
Cite-me as causas que desencadeiam a doença
Diabetes Mellitus tipo II
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Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
Metodologia (índices)
[2] - A estrutura dos templates
[object:enclose]
cite-me as [object]
[object]
[instance/enclose]
que desencadeiam a [enclose] [instance/enclose]
causas que
Cite-me as
as causas
Cite-me
que desencadeiam
desencadeiam aa doença
doença
Diabetes Mellitus tipo II
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Metodologia (interpretação)
Conceitos identificados:
Cite-me – questão: identifica uma relação
a|as – léxico: ignora parcialmente
causas – objeto da questão – está no plural
que – léxico: ignora parcialmente
desencadeiam – léxico: ignora parcialmente
a – léxico: ignora parcialmente
doença –objeto sendo questionado – está no singular
Diabete Mellitus Tipo II –
instância do objeto sendo questionado
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Metodologia (interpretação)
Conceitos ativados:
[objeto] causa
[enclose] doença
[instance/enclose] Diabete Mellitus Tipo II
Reconhece o índice na memória relacionado:
Cite-me a(s) [object]s que desencadeiam a [enclose]
[instance/enclose]
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Metodologia (índices)
[1] - Árvore de índices representa os objetos e os relacionamentos que
object
podem possuir
compound
doença
relação
causa
instance
Diabete
Mellitus Tipo
II
Afecções
Pancreáticas
component
fator
Distúrbios
Hormonais
causa
domain
partnership
Combinação
exame
causa
tratamento
doença
medicamento
sintoma
causa
exame
enclose
tratamento
Síndrome de
Cushing
doença
complicação
Obesidade
Alcoolismo
Crônico
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órgão
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Metodologia (resposta)
cite-me a [object] que desencadeia a [enclose] [instance/enclose]
object
compound
doença
domain
Combinação
enclose
instance
doença
relação
causa
complicação
causa
doença
órgão
sintoma
exame
Diabete
Mellitus Tipo
II
Afecções
Pancreáticas
Distúrbios
Hormonais
tratamento
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Síndrome de
Cushing
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Metodologia (resposta)
cite-me a [object] que desencadeia a [enclose] [instance/enclose]
object
compound
doença
domain
Combinação
enclose
instance
doença
relação
causa
complicação
causa
doença
órgão
sintoma
exame
Diabete
Mellitus Tipo
II
Afecções
Pancreáticas
Distúrbios
Hormonais
tratamento
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Síndrome de
Cushing
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Metodologia (resposta)
Para este template há uma resposta elaborada, acessada
através do índice da pergunta:
r-:O/A/s object/s que desencadeiam a :enclose :isntance
é/são [object/instance]
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Metodologia (resposta)
component
coumpound
sintoma
partnership
enclose
doença
domain
instance
instance
causa
instance
Afecções
Pancreáticas
domain
poliura
coumpound
domain
enclose
Diabete
partnership
component Mellitus Tipo I
Pressão
Arterial
Síndrome de
Cushing
coumpound
component Insuficiência
Renal Aguda
partnership
(I R A)
Obesidade
enclose
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Distúrbios
Hormonais
Cálculos Renais
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Metodologia (resposta)
As causas que desencadeiam a Diabetes
Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas,
Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing,
Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress
Emocional e Fatores Hereditários
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Discussão e Conclusões
A proposta do CAS:
Permitir obter respostas inteligentes
automáticas sobre uma determinada
especialidade, utilizando linguagem natural
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Discussão e Conclusões
A proposta do CAS:
Sugerimos linguagem, Java pela
possibilidade de utilização da técnica de
Orientação a Objetos, Grafos, Ontologias,
Taxonomias e Templates, permitindo criar
uma Estrutura Dinâmica de memória
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Discussão e Conclusões
A proposta do CAS:
Esta nossa participação abre um leque de
opções para implementações nas áreas do
reconhecimento, interpretação e compreensão
de situações e elaboração de diagnósticos
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Discussão e Conclusões
A proposta do CAS:
Pode ser facilmente direcionado para
organizações hospitalares, clínicas ou
consultórios que possuam bases de dados de
conhecimento explícito e que necessitem
auxilio para combinação com o
conhecimento tácito
na tomada de decisão
em tempo real e confiável
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Perguntas
Comentários
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Referências Bibliográficas
1 Schank, Roger (1999): “Dynamic Memory Revisited” Cambridge
University Press, Cambridge
2 Schank, Roger C & Abelson, R, (1977), “Scripts, Plans, Goals and
Understanding” Laurence Erlbaum Associates, New Jersey.
3 Kolodner, Janet (1993) “Case-Based Reasoning” Morgan Kaufmann
Publishers, Inc – São Mateo, Canadá .
4 Rich, Elaine; Knight, K, (1994), “Inteligência Artifical” Makron Books
do Brasil Editora Ltda. 2ª ed. São Paulo.
5 Araribóia, G.(1988), “Inteligência Artificial: Um curso prático”.
Livros Técnicos e Científicos, Editora Ltda - Rio de Janeiro.
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Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos
6 Martin, Charles Eugene, (1993), “Direct Memory Access Parsing”
University of Chicago, Departament of Computer Science – Technical
Report CS 93-07, June 23.
7 Riesbeck, Christopher K; Schank, Roger C,(1981), “Inside Computer
Understanding” Laurence Erlbaum Associates, New Jersey
8 Date C J. (2000). “Introdução a Sistemas de Banco de Dados”. 7ªed.
Rio de Janeiro: Publicare consultoria e serviços.
9 Brunner,L.S & Suddarth, D.S, (2002), “Tratado de Enfermagem
Médico-Cirúrgica”. 9 ed., Rio de Janeiro. Guanabara Koogan.
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