Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2001 |
Autor(a) principal: |
Ortega, Neli Regina de Siqueira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-04122013-133237/
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Resumo: |
Sistemas biológicos, médicos e epidêmicos apresentam vários tipos de incertezas inerentes aos seus processos. Muitas dessas incertezas tem sido tratadas de forma eficiente com modelos estatísticos e Bayesianos. Todavia, essas áreas ainda carecem de estruturas matemáticas que possibilitem o tratamento das incertezas não-estatísticas típicas de alguns desses sistemas. Além disso, a utilização de termos linguísticos para expressar uantitativamente as variáveis é muito comum em algumas dessas áreas. Assim, devido às suas características, a lógica fuzzy se apresenta como uma teoria adequada para tratar alguns desses problemas. O objetivo dessa tese foi desenvolver aplicações da teoria de conjuntos fuzzy a problemas da biomedicina. O nosso desafio foi propor caminhos, buscar maneiras, de realizar uma junção efetiva dessa teoria com as ´áreas citadas, principalmente a epidemiologia. Foram elaborados oito trabalhos, onde vários aspectos dessa teoria foram abordados, tais como: modelos linguísticos fuzzy estáticos e dinâmicos, processos de decisão fuzzy, probabilidade de eventos fuzzy, relações fuzzy e a utilização do princípio de extensão na construção de regras fuzzy. Concluímos que a teoria de conjuntos fuzzy pode auxiliar no tratamento de muitos problemas de cunho epidemiológico, bem como sistemas diagnóstico. Mostramos também que ela pode trabalhar de forma efetiva em processos de decisão de Saúde Pública. Alguns sistemas podem, potencialmente, ajudar os médicos no diagnóstico e prognóstico de doenças, principalmente na ausência de especialistas. Os modelos linguísticos estáticos funcionaram muito bem, entretanto, dificuldades quanto aos modelos dinâmicos precisam ainda ser superadas. Discutimos também o papel do especialista na elaboração de modelos fuzzy em epidemiologia e propomos um método para elaboração de modelos menos dependentes. Todos os trabalhos apresentaram bons resultados, estimulando a continuidade das pesquisas nessa área. |