Uma teoria de coberturas nebulosas para diagnóstico, investigação e tratamento.
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Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem integrada para diagnóstico, investigação e tratamentos, permitindo organizar os vários tipos de informação gerados nestas etapas durante processo de raciocínio clínico. Nesta nova abordagem, denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais e a inferência é abdutiva. Conceitos de Parsimonious Covering Theory (PCT), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico, tais como a possibilidade de diversas desordens estarem conjuntamente causando um conjunto de manifestações, a manipulação de informações temporais, a consideração de condições favoráveis ao desenvolvimento de uma desordem, a incapacidade do especialista em oferecer conhecimento generalizado desprovido de incerteza e/ou imprecisão, a manipulação de fatores cruciais na tomada de decisão nas tarefas de investigação e tratamento como o custo e o risco. A validação do modelo téorico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho. Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos téoricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico em outras áreas de conhecimento.
Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos.
Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos.
Palabras clave
Conjuntos nebulosos, Inferência abdutiva, Modelo computacional, Inteligência artificial, Diagnóstico, Tomada de Decisão, Decision making, Models, Artificial intelligence