Desde os primórdios da informática houve entusiasmo no sentido de usar o computador como ferramenta de auxílio no diagnóstico médico. Assim em 1959, Ledley e Lusted descreveram a utilização da lógica simbólica e da estatística como métodos para auxiliar o processo de decisão e apontaram o computador como o instrumento adequado para auxiliar o processo de diagnóstico.
Foi na década de 70 o encontro inicial entre Inteligência Artificial e a Medicina. E este namoro ficou conhecido como Inteligência Artificial Médica (IAM).
No começo, a IAM era uma grande comunidade de pesquisa baseada nos Estados Unidos. A maioria dos sistemas de pesquisa foram desenvolvidos para auxiliar no processo de diagnósticos.
Os sistemas de IAM (Inteligência Artificial Médica) surgiram para dar suporte aos profissionais da saúde em suas atividades rotineiras, auxiliando em tarefas como manipulação de dados e conhecimento. Em uma revisão sobre o tema em 1984, os pesquisadores Clancey e Shortliffe deram a seguinte definição a IAM: “Inteligência Artificial Médica se preocupa primariamente com a construção de programas de IA que realizam diagnósticos e fazem recomendações terapêuticas”.
Acredita-se que há exploração insuficiente de métodos de Inteligência Artificial para a formulação de ferramentas que realmente ajudem na tomada de decisão dos médicos em seus julgamentos, que nas tomadas de decisão por eles.
O processo de tomada de decisão ocorre em diversos pontos da atividade do médico. Algumas delas são bastante elementares, como é o caso da interpretação de um resultado de laboratório. Porém existem três outras importantes situações ao longo da atenção médica, nas quais o computador pode ajudar na tomada de decisões. Elas estão relacionadas com a medicina clínica: Diagnóstico; Prognóstico; e Planejamento terapêutico.
Segundo Fernandes (1997), a evolução da Inteligência Artificial na saúde pode ser dividida em quatro estágios. No primeiro estágio, que ocorreu aproximadamente entre 1968 para 1976, surgiram os primeiros sistemas desenvolvidos para saúde, como, por exemplo, o CASNET (1972) que utilizou regras de trabalho causais para descrição de processos de doenças, o MYCIN (1974), raciocínio modular baseado em regras, o DIALOG/INTERNIST (1975), redes de trabalho hierárquico, e o PIP (1976), frames ou templates para definições de doenças.
Estes sistemas foram designados como ferramentas de consulta para assistir ao médico não especialista, enfermeiras, ou outro profissional de saúde, pela captura de algumas das regras de raciocínio médico especialista. O sucesso destes projetos ajudou na substituição das pesquisas de Inteligência Artificial para o paradigma de sistemas baseados no conhecimento.
A segunda fase ocorreu no período de 1977 a 1982, onde utilizou-se estruturas gerais para construção de bases de conhecimento especialistas. Neste período, pode-se citar o EMYCIN, o EXPERT e o AGE, todos foram desenvolvidos em 1979, e aplicados em uma ampla variedade de problemas médicos. Os problemas de aquisição de conhecimento e aprendizado foram também trabalhados de um modo sistemático durante este período. Cuidou-se também da natureza categórica, de tal modo que o raciocínio dentro dos sistemas fosse reconhecido (FERNANDES, 1997).
Entre 1981 e 1982, houve o desenvolvimento e disseminação das idéias dos sistemas especialistas e shells para varias representações do conhecimento e decisões heurísticas.
O período de 1983 a 1987 foi a terceira fase e pode ser caracterizada como transacional, durante a qual, pesquisadores de inteligência artificial na saúde exploraram as complexidades do raciocínio médico e desenvolveram modos únicos de representá-lo no computador: observou-se uma modalidade de raciocínio, modelos qualitativos explanatórios de raciocínio clínico, processos fundamentais psicológicos, a elaboração da base de regras, atualização, e métodos de refinamento. Ferramentas computacionais mais poderosas, como redes neurais foram introduzidas e mais tarde aplicadas na tomada de decisão clínica (BRONZINO, 1995).
A quarta fase iniciou-se aproximadamente em 1987, e pode ser caracterizada através do contínuo desenvolvimento de representações baseadas no conhecimento com melhoria na estrutura e discussão de questões genéricas. Houve um progresso em experiências com o uso do raciocínio qualitativo.
Atualmente vem-se utilizando redes neurais, lógica difusa e uma variedade de métodos de aprendizagem, com a utilização de recursos multimídia para a tomada de decisão. Alem disso, a utilização de sistemas especialistas associados a recursos multimídia em saúde vem se difundindo, surgindo vários sistemas estimulam o aprendizado do aluno (FERNANDES, 1996).
Os países europeus desenvolveram alguns projetos para o uso da Inteligência Artificial na saúde. Pode-se citar como um dos grandes e competentes projetos europeus o EDUCTRA, que é um projeto responsável pela construção de ferramentas que podem facilitar o ensino em diversas áreas de saúde (FERNANDES, 1996).
Atualmente os esforços da IA em saúde referem-se a processamento de imagens, processamento de sinais, telemedicina, datamining, sistemas de apoio a tomada de decisão e sistemas tutores inteligentes.
TEXTO ORIGINAL EM: inteligencia-aplicada-a-saude-informatica-na-saude
Comentários
Postar um comentário