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dc.contributor.advisorNascimento, Polyana Santos Fonseca-
dc.contributor.advisor-co1Bezerra, Deisiany Santos-
dc.contributor.referee1Araújo, Andrea Cristina Marques de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7322421741765559pt_BR
dc.creatorGouveia, Rafael Santos-
dc.creatorRocha, Thiago Maia da-
dc.date.accessioned2022-11-04T21:50:58Z-
dc.date.available2022-11-04T21:50:58Z-
dc.date.issued2018-06-11-
dc.identifier.citationGOUVEIA, Rafael Santos; ROCHA, Thiago Maia da. Inferência baseada em regras de produção para o diagnóstico laboratorial da anemia. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.cesupa.br:8080/jspui/handle/prefix/143-
dc.description.abstractArtificial intelligence is a technology that presents relevant applications in several areas. Soon after the emergence of this technology, its usefulness in the field of medicine stood out, culminating in notorious results regarding clinical process aid and long-term financial return. When dealing with the medical diagnostic procedure, the large number of variables can affect the decision process, causing differences in the opinions of the practitioners. There are many uncertainties regarding risk factors, therefore the diagnosis of the disease can be difficult even for specialists. Aiming in creating a tool to support the laboratory diagnosis of anemia, this project carried out a study that combined concepts in hematology with artificial intelligence under the approach of knowledge based systems to develop an inference system prototype that supports the process of diagnosis. This study also presents reports about the system development process. Consequently, it was possible to study anemia diagnosis and how to apply the acquired knowledge to the computational language and formal representation of the problem. As a result, it was possible to understand the stages which are part in a medical área knowledge based system development.pt_BR
dc.description.resumoA inteligência artificial é uma tecnologia que se apresenta relevante na aplicação em diversas áreas. Logo após o surgimento desta tecnologia, a sua utilidade no campo da medicina se destacou, culminando em resultados notórios acerca do auxílio em processos clínicos e retorno financeiro a longo prazo. Ao se tratar sobre o procedimento de diagnóstico médico, a grande quantidade de variáveis pode afetar o processo de decisão, causando diferenças nas opiniões dos praticantes. Existem muitos fatores de risco incertos, por isso, às vezes, o diagnóstico de doença pode ser difícil mesmo para especialistas. Com o objetivo de criar uma ferramenta que auxilie o processo de diagnóstico laboratorial de anemia, este trabalho realizou um estudo que combinou conceitos em hematologia e inteligência artificial sob a abordagem de sistemas baseados em conhecimento para desenvolver um protótipo de inferência que dê suporte no processo de decisão diagnóstica, apresentando relatos sobre o processo realizado para o desenvolvimento do sistema. A partir disso, foi possível o estudo da anemia e como aplicar o conhecimento adquirido em uma linguagem computacional para a representação formal do problema. Desta forma, pôde-se verificar o entendimento das etapas de desenvolvimento um sistema baseado em conhecimento aplicado na área médica.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Rafael Bezerra Freitas (rafael.freitas@cesupa.br) on 2022-10-04T15:58:40Z No. of bitstreams: 2 TC - Rafael Gouveia; Thiago Rocha.pdf: 3411405 bytes, checksum: 7deda6acc3ca40988626b1fdf65bbed1 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Silvia Maria Bitar de Lima Moreira (silviamoreira@cesupa.br) on 2022-11-04T21:50:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TC - Rafael Gouveia; Thiago Rocha.pdf: 3411405 bytes, checksum: 7deda6acc3ca40988626b1fdf65bbed1 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-11-04T21:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TC - Rafael Gouveia; Thiago Rocha.pdf: 3411405 bytes, checksum: 7deda6acc3ca40988626b1fdf65bbed1 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Previous issue date: 2018-06-11en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherCentro Universitário do Estado do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsCESUPApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectSistema especialistapt_BR
dc.subjectDiagnóstico laboratorialpt_BR
dc.subjectSistemas inteligentespt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectInteligência Artificial na Medicinapt_BR
dc.subjectAnemiapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleInferência baseada em regras de produção para o diagnóstico laboratorial da anemiapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6889523334917369pt_BR
dc.publisher.graduation-courseBacharelado em Engenharia de Computaçãopt_BR
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - TCC

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