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1.
Eng. sanit. ambient ; 17(4): 363-368, out.-dez. 2012.
Article in English | LILACS | ID: lil-669412

ABSTRACT

The ever-growing production and the problematization of Environmental Health have shown the need to apprehend complex realities and deal with uncertainties from the most diversified instruments which may even incorporate local aspects and subjectivities by means of qualitative realities, while broadening the capacity of the information system. This paper presents a view on the reflection upon some challenges and possible convergences between the ecosystemic approach and the Fuzzy logic in the process of dealing with scientific information and decision-making in Environmental Health.


O avanço da produção intelectual sobre Saúde e Ambiente tem demonstrado a necessidade de apreender realidades que são complexas, além de lidar com suas incertezas. Nesse sentido, os instrumentos utilizados deveriam incorporar aspectos subjetivos e qualitativos, além dos elementos de cunho quantitativo, ao retratar uma condição local. Esse artigo apresenta uma reflexão a respeito dos desafios e dos possíveis pontos de convergência entre uma abordagem ecossistêmica e a lógica Fuzzy nesse processo de lidar com a informação para apoio a tomada de decisão envolvendo Saúde e Ambiente.

2.
Rev. Esc. Enferm. USP ; 46(1): 184-191, fev. 2012. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS, BDENF | ID: lil-625093

ABSTRACT

Este artigo descreve o desenvolvimento e avaliação de um software que verifica a acurácia diagnóstica de alunos de enfermagem. O software foi baseado num modelo que utiliza conceitos da lógica fuzzy, em PERL, banco de dados MySQL para acesso pela internet e a classificação NANDA-I 2007-2008. Avaliou-se a qualidade técnica e a usabilidade do software utilizando instrumentos específicos. A atividade proposta no software possui quatro etapas nas quais o aluno estabelece valores de relação entre diagnósticos de enfermagem, características definidoras/fatores de risco e casos clínicos. Os valores de relação determinados pelo aluno são comparados aos de especialistas, gerando escores de desempenho para o aluno. Na avaliação, o software atendeu satisfatoriamente as necessidades de qualidade técnica e, segundo os alunos, trouxe benefícios ao aprendizado, podendo transformar-se em uma ferramenta educacional no ensino do diagnóstico de enfermagem.


This article describes the development and evaluation of software that verifies the accuracy of diagnoses made by nursing students. The software was based on a model that uses fuzzy logic concepts, including PERL, the MySQL database for Internet accessibility, and the NANDA-I 2007-2008 classification system. The software was evaluated in terms of its technical quality and usability through specific instruments. The activity proposed in the software involves four stages in which students establish the relationship values between nursing diagnoses, defining characteristics/risk factors and clinical cases. The relationship values determined by students are compared to those of specialists, generating performance scores for the students. In the evaluation, the software demonstrated satisfactory outcomes regarding the technical quality and, according to the students, helped in their learning and may become an educational tool to teach the process of nursing diagnosis.


Este artículo describe el desarrollo y evaluación de un software que verifica la exactitud diagnóstica de alumnos de enfermería. El software se basó en un modelo que utiliza conceptos de lógica fuzzy, en PERL, banco de datos MySQL para acceso por Internet y la clasificación NANDA-I 2007-2008. Se evaluó calidad técnica y usabilidad del software utilizando instrumentos específicos. La actividad propuesta en el software consiste en cuatro etapas, en las que el alumno establece valores de relación entre diagnósticos de enfermería, características de definición/factores de riesgo y casos clínicos. Los valores de relación determinados por el alumno son comparados con los de especialistas, generando puntajes de desempeño del alumno. En la evaluación, el software atendió satisfactoriamente las necesidades de calidad técnica y mostró que, en la percepción de los alumnos, trajo beneficios de aprendizaje, pudiendo transformarse en una herramienta educativa en la enseñanza del diagnóstico de enfermería.


Subject(s)
Humans , Education, Nursing/methods , Nursing Diagnosis , Software , Surveys and Questionnaires , Reproducibility of Results
3.
Rev. Esc. Enferm. USP ; 43(3): 704-710, set. 2009.
Article in English | LILACS, BDENF | ID: lil-526968

ABSTRACT

The differential diagnosis of urinary incontinence classes is sometimes difficult to establish. As a rule, only the results of urodynamic testing allow an accurate diagnosis. However, this exam is not always feasible, because it requires special equipment, and also trained personnel to lead and interpret the exam. Some expert systems have been developed to assist health professionals in this field. Therefore, the aims of this paper are to present the definition of Artificial Intelligence; to explain what Expert System and System for Decision Support are and its application in the field of health and to discuss some expert systems for differential diagnosis of urinary incontinence. It is concluded that expert systems may be useful not only for teaching purposes, but also as decision support in daily clinical practice. Despite this, for several reasons, health professionals usually hesitate to use the computer expert system to support their decision making process.


O diagnóstico diferencial dos tipos de incontinência urinária é algumas vezes difícil de estabelecer. Via de regra, somente os resultados de exames urodinâmicos permitem um diagnóstico acurado. Entretanto, esse exame nem sempre é factível, porque requer equipamento especial e também pessoal treinado para realizar e interpretar o exame. Alguns sistemas especialistas têm sido desenvolvidos para assistir profissionais que atuam nessa área. Propõe-se aqui apresentar a definição de inteligência artificial; explicar o que são sistemas especialistas, sistemas de apoio à decisão e sua aplicação na área da saúde e, discutir alguns sistemas especialistas desenvolvidos para o diagnóstico diferencial da incontinência urinária. Conclui-se que esses sistemas podem ser úteis não somente para o ensino, mas também como apoio à decisão na prática clínica diária. A despeito disso, por várias razões, os profissionais de saúde usualmente hesitam em usar o sistema especialista computacional para dar suporte ao processo de decisão.


El diagnóstico diferencial de los tipos de incontinencia urinaria es algunas veces difícil. En general, solamente los resultados de exámenes urodinâmicos permiten uno diagnóstico preciso. Entretanto, no es siempre posible hacer ése examen porque requiere equipo especial y personal entrenado hacia realizar y interpretar lo examen. Sistemas especialistas tienen sido hechos hacia asistir los profesionales de salud en ese campo. Propone-se presentar aquí lo que es inteligencia artificial; explicar lo que son sistemas especialistas, sistemas hacia apoyo a la decisión y suya aplicación en el área de la salud y discutir sistemas especialistas hacia el diagnóstico diferencial de la incontinencia. Concluye-se que los sistemas especialistas puedan ser usados no solamente hacia la enseñanza, mas también como apoyo a la decisión en la práctica clínica. A pesar de eso, por varias razones, profesionales de salud usualmente resisten en emplear el sistema especialista computacional hacia dar soporte al proceso de decisión.


Subject(s)
Humans , Expert Systems , Urinary Incontinence/diagnosis , Diagnosis, Differential
4.
Clinics ; 63(3): 363-370, 2008. ilus, graf
Article in English | LILACS | ID: lil-484762

ABSTRACT

OBJECTIVES: Aiming to improve the anatomical resolution of electrical impedance tomography images, we developed a fuzzy model based on electrical impedance tomography's high temporal resolution and on the functional pulmonary signals of perfusion and ventilation. INTRODUCTION: Electrical impedance tomography images carry information about both ventilation and perfusion. However, these images are difficult to interpret because of insufficient anatomical resolution, such that it becomes almost impossible to distinguish the heart from the lungs. METHODS: Electrical impedance tomography data from an experimental animal model were collected during normal ventilation and apnea while an injection of hypertonic saline was administered. The fuzzy model was elaborated in three parts: a modeling of the heart, the pulmonary ventilation map and the pulmonary perfusion map. Image segmentation was performed using a threshold method, and a ventilation/perfusion map was generated. RESULTS: Electrical impedance tomography images treated by the fuzzy model were compared with the hypertonic saline injection method and computed tomography scan images, presenting good results. The average accuracy index was 0.80 when comparing the fuzzy modeled lung maps and the computed tomography scan lung mask. The average ROC curve area comparing a saline injection image and a fuzzy modeled pulmonary perfusion image was 0.77. DISCUSSION: The innovative aspects of our work are the use of temporal information for the delineation of the heart structure and the use of two pulmonary functions for lung structure delineation. However, robustness of the method should be tested for the imaging of abnormal lung conditions. CONCLUSIONS: These results showed the adequacy of the fuzzy approach in treating the anatomical resolution uncertainties in electrical impedance tomography images.


Subject(s)
Animals , Electric Impedance , Fuzzy Logic , Lung , Tomography, X-Ray Computed/methods , Models, Biological , Positive-Pressure Respiration , Pulmonary Circulation/physiology , Swine
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