Sistema experto para determinar la frecuencia cardiaca máxima en deportistas con factores de riesgo / Expert system for determining the heart rate maximum in athletes with risk factors / Sistema especialista para determinar a taxa coraçao maximo em atletas com fatores de risco

En este trabajo se presenta un sistema experto (SE) que permite establecer la frecuencia cardiaca máxima en términos de porcentaje de intensidad, la duración de una sesión de entrenamiento y la frecuencia en días por semana. La base del SE es el conocimiento de profesionales en el área de medicina y del deporte, que ayuda a los deportistas con padecimiento de enfermedades o factores de riesgo a tomar mejores decisiones al momento de realizar ejercicio físico. Este sistema se desarrolló en un ambiente web para facilitar la adquisición de los datos por parte de los profesionales, permitiendo así, la incorporación de varios criterios donde la aplicación del algoritmo del SE y de minería de datos proveen a los deportistas resultados con soporte médico. El SE ha sido incorporado a un software que se encarga de monitorizar la frecuencia cardiaca en tiempo real en una disciplina deportiva, donde se evidenció el buen funcionamiento del SE.

This paper presents an expert system (SE) that establishes the maximum heart rate in percentage terms of intensity, duration of a training session and frequency in days per week is presented. The base SE is the knowledge of professionals in the field of medicine and sport that helps athletes suffering from diseases or risk factors make better decisions at the time of exercise. This system was developed in a web environment to facilitate the acquisition of data by professionals, thus allowing the incorporation of several criteria where application of the algorithm SE and mining provide athletes results with medical support. The SE has been incorporated into software that is responsible for monitoring the heart rate in real time in a sport where the proper functioning of the SE was evident.

Este trabalho apresenta um sistema especialista (SE), que estabelece a frequência cardíaca máxima em termos percentuais de intensidade, a duração de uma sessão de treinamento ea freqüência em dias por semana é apresentado. A base de SE é o conhecimento de profissionais no campo da medicina e esporte, que ajuda atletas que sofrem de doenças ou factores de risco a tomar melhores decisões no momento do exercício. Este sistema foi desenvolvido em um ambiente web para facilitar a aquisição de dados por profissionais, permitindo a incorporação de vários critérios, quando a aplicação do algoritmo SE e mineração oferecer aos atletas resultados com apoio médico. A SE foi incorporado no software que é responsável por monitorar o ritmo cardíaco em tempo real em um esporte onde o bom funcionamento da SE foi evidente.

Uso da inteligência articial como armamento no diagnóstico e condução clínica da estenose de canal lombar / Use of Articial Intelligence in Diagnosis and Clinical Conduct of Lumbar Spinal Stenosis

A estenose do canal vertebral lombar (ECL) é uma patologia complexa, com alta incidência entre pessoas acima de 65 anos de idade. No entanto, o diagnóstico correto é, por vezes, difícil de ser confirmado. O uso de modelos de Inteligência Articial (IA) na medicina é, em geral, desconhecida para a maioria da comunidade médica, mas tem sido usada há décadas na assistência em UTI, os métodos de imagem e dispositivos de diagnóstico eletrônico (ECG). Através de uma revisão sistemática da literatura, com foco nos achados clínicos e radiológicos, juntamente com todas as modalidades de tratamento, foi possível identicar o ambiente completo de pacientes LSS, para responder a quatro questões: (a) "Com base no quadro clínico, o paciente tem um, cenário moderado ou grave?"; (b) "Com base nos dados radiológicos, o paciente pode ser classicado com um cenário leve,moderada ou grave?"; (c) "Qual é a probabilidade, com base na anamnese, do paciente ter ECL?"; (d) "Qual é o melhor tratamento a ser oferecido?".þ. Como auxílio de um software usando Sistema Especialista (Expert Sinta), uma linguagem de IA, alocamos todas as variáveis e seus valores para orientar o software responder às quatro perguntas. Foi possível identicar 657 artigos cientícos, no entanto apenas 63 poderia mencionar não apenas as variáveis, mas a sua probabilidade de ocorrência ou teve disponibilidade texto completo. Foi possível classicar a intensidade do quadro clínico e radiológico, criar um índice de probabilidade para LSS e oferecer o melhor tratamento. Recomendamos o uso, sob supervisão médica, em de Neurocirurgia ou clínicas ortopédicas como um conselheiro para os pacientes com ELA.

The lumbar spinal stenosis (LSS) is a complex pathology with high incidence among people above 65 years old. However, the correct diagnose is sometimes difcult to perform. The use of Articial Intelligence (AI) models in medicine is, in general, unfamiliar for the majority of medical community, but has been used for decades in assistance in ICUs, image methods and electronic diagnostic devices (EKG). Through a systematic literature review focused in the clinical and radiological ndings, in addition to all treatmentmodalities, we identied the complete environment of LSS patients, to answer four questions. (a) "Based on the clinical presentation, the patient has a mild, moderate or severe scenario?", (b) "Based on the radiological data, the patient can be classied having a mild, moderate or severe scenario?", (c) "What is the probability, based on the anamneses, the patient has LSS?", and (d) "What is the best treatment to be offered?".With the aid of a software using Expert System (Expert Sinta), a language of AI, we allocate all the variables and their values to orient the software to answer the four questions. It was possible to identify 657 scientic articles, however only 63 could mention not only the variables, but their occurrence probability or had full text availability. It was possible to classify the intensity the clinical and radiological scenario, create a probability index for LSS and offer the best treatment. We recommend the use, under medical supervision, in neurosurgery or orthopedic clinics as an adviser for patients with LSS.

Expert support system for occupational therapist in the identification of sensory profile / Sistema especialista para apoiar o terapeuta ocupacional na identificação do perfil sensorial

Introduction Based on the increasing usability of technology in healthcare, this paper discusses the use of an expert system (ES) to identify the sensory profile of patients starting Occupational Therapy, allowing the professional to make assertive decisions in establishing priorities in the therapeutic plan.Objective To develop a decision support system from the Infant/Toddler Sensory Profile.Method Structuring of an ES based on Infant/Toddler Sensory Profile, from terms translation into Portuguese, identification of variables and domain values involved, and construction of production rules.Results Twelve variables were registered for the construction of the ES, 6 of these were treated as goal-variables, 20 rules being built.Conclusion This ES is an important support to the occupational therapist in the decision-making process of treatment plans, determining priorities and respecting the sensory profile of each child. In addition, it must be noted that there is no equivalent system.

Introdução Com a crescente usabilidade da tecnologia na área da saúde, este artigo aborda a utilização de um sistema especialista (SE) para identificar o perfil sensorial de pacientes a iniciarem o tratamento de Terapia Ocupacional, permitindo ao profissional tomar decisões assertivas no estabelecimento de prioridades no plano terapêutico.Objetivo Construir um sistema de apoio à decisão a partir do Infant/Toddler Sensory Profile.Método Estruturação de um SE baseado no Infant/Toddler Sensory Profile, a partir da tradução para o português dos termos contidos neste instrumento, identificação das variáveis e valores de domínio envolvidos; e a construção das respectivas regras de produção.Resultados Para a construção do SE foram cadastradas 12 variáveis, destas 6 foram tratadas como variáveis-objetivo, sendo construídas 20 regras.Conclusão O SE construído constitui apoio importante ao terapeuta ocupacional no processo de tomada de decisão sobre o plano terapêutico, determinando as prioridades e respeitando o perfil sensorial de cada criança. Além disso, é preciso salientar que não há um sistema equivalente.

A fuzzy system for cloacal temperature prediction of broiler chickens / Sistema fuzzy para a predição da temperatura cloacal de frangos de corte

Cloacal temperature (CT) of broiler chickens is an important parameter to classify its comfort status; therefore its prediction can be used as decision support to turn on acclimatization systems. The aim of this research was to develop and validate a system using the fuzzy set theory for CT prediction of broiler chickens. The fuzzy system was developed based on three input variables: air temperature (T), relative humidity (RH) and air velocity (V). The output variable was the CT. The fuzzy inference system was performed via Mamdani's method which consisted in 48 rules. The defuzzification was done using center of gravity method. The fuzzy system was developed using MAPLE® 8. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of CT was 0.13°C. The proposed fuzzy system was found to satisfactorily predict CT based on climatic variables. Thus, it could be used as a decision support system on broiler chicken growth.

A temperatura cloacal (TC) de frangos de corte é um importante parâmetro para classificar a sua condição de conforto, portanto, a sua predição pode ser usada no suporte à decisão de acionamento de sistemas de climatização. Objetivou-se com a presente pesquisa desenvolver e validar um sistema, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy para predição da TC de frangos de corte. O sistema fuzzy foi desenvolvido com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo, como variável de saída, a TC. A inferência fuzzy foi realizada por meio do método tipo Mamdani, que consistiu na elaboração de 48 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. O sistema fuzzy foi desenvolvido no ambiente computacional MAPLE® 8. Resultados experimentais, usados para a validação, mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos de TC foi de 0,13°C. O sistema fuzzy proposto prediz satisfatoriamente a TC com base nas variáveis climáticas, podendo ser utilizado como suporte à decisão em sistemas de criação de frangos de corte.

Sistema especialista de auxílio à detecção do câncer de próstata / Expert system aid for the detection of prostate cancer

This paper presents the development of an expert system in urological area to support the detection of prostate cancer...