Base de conhecimento para um sistema especialista de apoio ao diagnóstico etiológico da lombalgia

Abstract

Sistemas especialistas fazem parte de uma das áreas mais difundidas e aplicadas da Inteligência Artificial, armazenam o conhecimento de especialistas humanos relacionado a um domínio específico em uma base de conhecimento. O conhecimento para resolver problemas é geralmente de natureza incerta. O tratamento de incerteza é aplicado a resolução de problemas que não possuem uma regra geral , como no caso de diagnósticos clínicos, que variam de acordo com o quadro clínico de cada paciente. A lombalgia, é identificada como a causa mais freqüente de limitações em adultos, pode ter como causas, desde simples alterações de origem postural e muscular até doenças sistêmicas graves. A dificuldade de qual doença pode estar causando dor lombar no paciente motivou o desenvolvimento de um sistema de apoio ao ensino do diagnóstico etiológico de lombalgia. Entre as cinqüenta doenças que cursam com dor lombar, o sistema contempla seis, estas foram selecionadas por apresentar alta prevalência. O trabalho foi implementado na Shell Netica que utiliza raciocínio probabilístico (redes bayesianas) como forma de representação do conhecimento. A etapa de validação está parcialmente concluída, a base de conhecimento vem apresentando resultados satisfatórios segundo a opinião do especialista da área. Os dados estão sendo recolhidos pelo especialista em um ambulatório de Saúde Pública. Até o momento foram coletados 15 exames que apresentam o diagnóstico das seis doenças, destes, seis foram validados junto ao especialista; apresentando um índice superior a 80% de acerto em seus resultados.