Representação e indexação de casos em sistemas de raciocínio baseado em casos para o domínio da neurologia.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2002
Autor(a) principal: SILVA, Deam James Azevedo da.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6733
Resumo: A Neurologia é uma das especialidades médicas mais antigas e chegou a apresentar uma evolução muito lenta no decorrer dos anos. Através do avanço tecnológico surgiram novos tipos de exames que vieram facilitar o processo de diagnóstico, bem como o desenvolvimento de softwares que interagem com equipamentos sofisticados nessa área. A maioria dos softwares existentes destinados ao uso médico é utilizada apenas para o cadastro e recuperação de dados através do casamento exato de informações. No sentido de auxiliar não apenas na consulta de registros mas também para fornecer apoio nas tomadas de decisão do neurologista foi desenvolvido o sistema Neurcase. Esse sistema utiliza a metodologia de Raciocínio Baseado em Casos, cuja característica é a recuperação de uma experiência passada (caso anterior) mais similar possível de um novo problema (novo caso) através das funções de medidas de similaridades. Esse trabalho apresenta a metodologia utilizada para a construção de sistemas de RBC em geral, bem como o processo de construção do protótipo proposto no trabalho. Essa metodologia abrange a representação e indexação de casos, organização desses casos, as funções de medidas de similaridades, bem como os algoritmos para a recuperação dos casos fontes.