CAS: Uma Interface em Linguagem Natural, utilizando a Memória Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos

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1 CAS: Uma Interface em Linguagem atural, utilizando a Memória Dinâmica e CBR para Auxílio na Geração de Diagnósticos Cezar A. Schipiura, Dr. Edson Emilio Scalabrin 2,2 Programa de Pós-graduação em Tecnologia em Saúde (PPGTS), Mestrando do PPGTS 2 Professor e Orientador do PPGTS Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Brasil Resumo: Este artigo apresenta a proposta de uma arquitetura de sistema que tenta favorecer a tomada de decisão na emissão de diagnósticos, disponibilizando interfaces em linguagem natural para aplicações em domínios específicos da saúde. As definições da ontologia de domínio e dos padrões de frases interrogativas que uma aplicação é suscetível de responder são os pontos cruciais para tal aplicação. Tais definições formam a base para instanciação de várias estruturas de dados indexados e mecanismos de busca e raciocínio necessários para a prototipagem rápida de uma interface em linguagem natural para uma aplicação. Finalmente, a discussão será centrada na metodologia para obter os elementos básicos para construção rápida de um protótipo da interface em linguagem natural para uma aplicação específica com a estruturação e indexação dos conceitos, da construção das respostas assim como, alguns mecanismos adicionais que devem facilitar testar tal interface. Palavras-chave: Emissão de Diagnósticos, Linguagem atural, Ontologia, Indexação de Conceitos, Respostas. Abstract: This article presents the proposal of a system architecture that tries to favor the taking of decision in the diagnostic emission, making availability interfaces in natural language for applications in health specific s. The definitions of the ontology of and the standards of interrogative sentences that an application is susceptible to answer are the crucial points to such application. Such definitions form the base for to of some structures of indexed data and mechanisms of necessary search and reasoning for the fast construction of a prototype of an interface in natural language for an application. Finally, the discussion will be centered in the methodology to get the basic elements for fast construction of a prototype of the interface in natural language for a specific application with the structuralization and indexation of the concepts, of the construction of the answers as some additional mechanisms that they must facilitate to test such interface. Key-words: Diagnostic Emission, atural Language, Ontology, Concept Indexing, Answers. Introdução A popularização da Web está favorecendo a inclusão digital e também motivando a construção de máquinas de busca e auxílio à decisão, cada vez mais sofisticadas. Tal sofisticação, de forma ampla, encontra-se nos esforços sobre a Web Semântica, que incorpora elementos semânticos na formatação dos seus objetos e deve propiciar buscas com maior qualidade ou inteligência. A dinâmica e a complexidade de tais sistemas de busca requerem a construção de sistemas que exibam um comportamento inteligente. Segundo Roger Schank [], a inteligência é um processo baseado em conhecimentos armazenados em uma memória. O processo pode compreender um caso abstraindo um caso novo, resultando na aprendizagem sobre o caso corrente, a partir da recuperação de casos armazenados. a tentativa de simular a mente humana, Roger Schank [,2], criou um esquema de representação e manipulação de conhecimento chamado Memória Dinâmica. Para ele, a aprendizagem acontece quando algo inesperado ocorre e fatos estáticos não são os mais significativos. O conhecimento adquirido varia constantemente com o tempo, e auto-adaptação a esta alteração é uma importante parte da inteligência, tanto para máquinas quanto para os homens. Tal tentativa fundamenta-se em um método denominado raciocínio baseado em casos [3,4,5]. A metodologia do raciocínio baseado em casos sugere um modelo do raciocínio que incorpora a resolução de problemas, a compreensão e o aprendizado. Estes três elementos funcionam de

2 forma integrada para compor os processos da memória. Estas premissas sugerem que a qualidade do mecanismo de raciocínio baseado em casos depende de cinco elementos, sendo ) as experiências anteriores; 2) a habilidade na compreensão das situações atuais a partir das experiências anteriores; 3) a habilidade de adaptar soluções; 4) a habilidade em avaliar a situação e recuperar casos anteriores; e 5) a capacidade de armazenar corretamente as novas experiências na memória[,3,4,5]. Metodologia A nossa proposta tem um objetivo ambicioso que consiste na definição de uma arquitetura de software envolvendo módulos de software, que, dada uma ontologia de domínio, em uma base de dados, e conjunto de templates, gera automaticamente uma memória de objetos através de ontologias e taxonomias indexados de maneira a permitir um grande número de combinações entre objetos, possibilitando a compreensão de questionamentos recebidos em linguagem natural, elaborando respostas para tais questões. A implementação da memória dos agentes segue os princípios de memória dinâmica de Roger Schank []; o mecanismo para a compreensão das frases trocadas entre os agentes é baseado na idéia do parser baseados em casos de Martin [6] e Riesbeck [7] e a indexação e busca propõe uma complementação com a implementação dos conceitos do CBR de Kolodner [3]. Este mecanismo operará sobre uma estrutura de dados específica capturada de uma Base de Dados Relacional [8], onde são representados os conceitos com seus índices que compõem parte da memória. A partir deste cenário se desenvolve a proposta do CAS, que implementa um sistema que deve permitir questionar e obter respostas em linguagem natural, onde ambas questões e respostas são recebidas, compreendidas e respondidas de forma automática pelos agentes. Utilizamos para experimentos uma base de dados de Saúde, demonstrando a capacidade do CAS no auxílio na geração de diagnósticos. Casos resolvidos pelo CAS: ) Caso : Questão: Cite-me as s que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II Resposta: As s que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas, Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing, Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress Emocional e Fatores Hereditários [9]. 2) Caso 2: Questão: Quais os medicamentos que possuem fármacos como sulfonilureais e biguanidas? Resposta: Os medicamentos que possuem fármacos como sulfonilureais e biguanidas são os Hiploglicemiantes orais [9]. A Construção Memória Dinâmica A memória criada a partir da Base relacional torna-se Dinâmica, pois permite reestruturações através de índices à medida que conceitos novos vão sendo adquiridos. Os objetos da Memória Dinâmica são construídos a partir das tabelas da base de dados []. Portanto o primeiro passo do CAS é extrair da base os nomes das tabelas e os respectivos relacionamentos, montando, assim, a primeira fase da construção da Memória Dinâmica através de grafos orientados. A Base de Dados Origem Os relacionamentos da base de Dados geram taxonomias que servirão para a primeira indexação dos objetos na memória, onde cada relação tem dois lados com definições particulares. O CAS busca as relações entre os objetos nas tabelas do sistema. Descrevemos a seguir os tipos de relações ou taxonomias que são montadas pelo CAS ao compor a Memória de Objetos. hiperglicemia partnership partnership órgão fator hipoglicemia complicação hipertensão arterial medicamento relação exame partnership partnership partnership property owner descrição diabetes hereditariedade Afecções Pancreáticas bronquite Figura - Relacionamentos entre os objetos tratamento parent/son todo o relacionamento hierárquico entre duas entidades. Esta relação não define herança;. / define a relação entre a entidade em si e suas instâncias;.2 compose/ define as entidades que fazem parte de uma outra, isto

3 é, um grupo de entidades que formam uma terceira com características próprias;.3 owner/property desmembra as entidades nas suas propriedades (características) ou relaciona em uma entidade, propriedades diversas; 2 /partnership define o relacionamento de agrupamento por características equivalentes entre os objetos. Esta relação define heranças que podem ser múltiplas. Podemos analisar as taxonomias na figura, onde a taxonomia parent/son define a relação entre dois objetos onde a tem várias partições do tipo son: = diabetes, bronquite; = ; ou property = descrição. O mesmo não acontece de baixo para cima onde um objeto somente tem um parent (, compose, ou owner), pois um objeto não pode ter mais de uma definição de cada vez para um determinado objeto. Podemos chamar esta relação de lógico-física e não de herança, pois é dentro dela que são encaixados os outros relacionamentos. Assim, o parent de um objeto é, por sua vez o objeto tem várias relações do tipo son; porém o relacionamento entre o objeto e o objeto é de /, onde o tipo de parent do assunto é e o tipo de son na relação -sitoma para o é de. Como são criados os Relacionamentos Os SGBD Relacionais atuais disponíveis para gerenciamento das Bases de Dados possuem algumas limitações na representação com relação à hierarquia de composição de objetos. Por exemplo, uma é composta por vários s e o CAS não pode identificar automaticamente se o relacionamento existente entre a tabela e a tabela (Doença- :-Sintoma) é horizontal, de parceria (partnership) ou vertical, de composição (), pois a representação é idêntica. Portanto, as hierarquias de composição devem ser informadas ao CAS na incorporação da Base de Dados, para que sejam identificados tais casos ao criar a Memória de Objetos no formato e:composição. Por exemplo, a é um objeto na Saúde, o é um objeto na Saúde e a também é um objeto na Saúde. O da é uma composição, ou seja, uma é composta de s que só a ela pertencem. Deve ser informado antecipadamente para não ser interpretado como parceria, pois como podemos observar na relação entre a e a onde a faz parte de uma lista de objetos que a desencadeia. Tal relação é identificada automaticamente pelo CAS. Estas definições estão esquematizadas na figura. A taxonomia / define o relacionamento entre um objeto e o seu conteúdo. Por exemplo, o objeto tem como os objetos Diabete Mellitus Tipo II, Insuficiência renal Crônica (IRA), entre outras. Cada um destes objetos citados tem como (parent) o objeto. As instâncias serão estruturadas após toda a taxonomia estar criada. Cada objeto possui características como, por exemplo, descrição, diagnóstico entre tantos. Cada uma dessas características é instanciada na memória de Objetos independentemente e relacionada com o seu objeto principal com a taxonomia owner/property. A instanciação das propriedades acontece no mesmo momento da instanciação dos objetos, pois são dependentes destes. A relação /partnership demonstra os agrupamentos dos objetos por participação de um objeto na composição de outro sem fazer parte dele. Essa participação é através de algumas características que um objeto participa com outro. É nesta relação que acontecem as heranças que poderão ser múltiplas onde cada partnership traz para junto do seu todas as suas características e relacionamentos. Podemos citar a manifestação da que, relacionada a determinada, possibilitará ao CAS responder sobre os órgãos que são envolvidos na e quais fármacos poderão ser utilizados para tratar das s de tal. relação fator Diabete Mellitus Tipo II object Afecções Pancreáticas Distúrbios Hormonais Síndrome de Cushing Obesidade Alcoolismo Crônico Combinação exame tratamento Figura 2 - Indexação dos conceitos partnership exame tratamento medicamento complicação órgão Outra relação não identificada automaticamente é o recurso utilizado para representar a relação :

4 dentro das possibilidades do SGBD quando é criada uma tabela de transição que somente está lá porque a linguagem SQL tem problemas com o tratamento deste tipo de relação. Portanto, na edição das composições deve-se simplesmente eliminar estas tabelas da lista. O CAS, não encontrando uma tabela no relacionamento entre duas outras, definirá uma relação : entre os objetos. Veja esta transformação na figura 3. Doenca Doenca Figura 3 - Interpretação dos relacionamentos do SGBDR Descobertos os objetos que equivalem às tabelas, eliminadas as tabelas de transição, e estabelecendo as composições hierárquicas, o CAS passa a nomear os relacionamentos e fazer os links entre o item de grupo () e os es (), informados na edição. Criação das Taxonomias Os relacionamentos então são buscados nas tabelas SGBDR para descobrir quais objetos se relacionam. Os relacionamentos geram, então as taxonomias. As relações já estabelecidas como de dependência são ignoradas nessa recuperação, isto é, quando o CAS lê o relacionamento e percebe que já foi representado na etapa de edição, ignora a leitura e passa para o próximo objeto da lista. Por exemplo, a relação de dependência entre a e os fatores que desencadeiam tal já estão alocadas nos grafos como dependência no momento da análise. Desta maneira este objeto é ignorado neste processo. Indexação dos Conceitos Absorvidos da Base de Dados Uma vez finalizada a geração dos grafos e composição da memória, a indexação dos conceitos é feita automaticamente pelo CAS através dos objetos e seus relacionamentos. O primeiro passo é a geração da árvore de índices na memória, que represente os objetos e os tipos de relações que podem possuir. Esses relacionamentos serão utilizados para construção dos conceitos tácitos de busca na elaboração dos templates. Criados os objetos, o CAS percorre toda a memória, indexando cada conceito nos seus índices devidos, gerando uma árvore de índices como podemos observar na figura 2. Resultados a nossa proposta de implementação de envolve a participação de um especialista com a maior experiência no assunto do negócio e Base de Dados. Para a inclusão de alguns conceitos tácitos na memória dinâmica, construindo templates que possibilitem construir relacionamentos entre conceitos que não estão representados na Base de Dados e podem gerar questionamentos, como veremos a seguir na construção dos templates. A estruturação dos conhecimentos pode ser feita antes da ativação do CAS, manualmente, ou na inicialização através do editor de estruturas. Ao carregar a Base de Dados, o conhecimento tácito, explicitado nos templates, será utilizado para indexar os conceitos, delineando novos caminhos de busca. O funcionamento da estrutura dos templates Um nome de seção apresenta o relacionamento representado pelos templates seguintes; [object:] cite-me as [object] que desencadeiam a [] [/] Figura 4 - Estrutura de um template A apresentação do relacionamento é composta pela palavra object base para verificação do relacionamento, seguido por um : (dois pontos) e o nome da relação a ser buscada na estrutura da memória (no caso ); Para cada conjunto de templates encontra-se indexada a possível resposta que atende às possíveis combinações de objetos, previstos no índice gerado pelos templates. Esta resposta será armazenada na memória para criação dos índices na construção da Memória Dinâmica de acordo com os relacionamentos encontrados na base. Tomemos aqui para o exemplo do caso citado anteriormente que faz uma solicitação à memória dinâmica sobre informações sobre s: Cite-me as s que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II Conforme já identificamos, as seguintes partes compõe esta solicitação: Cite-me a(s) [object]s que desencadeiam a [] [/] Quando o parser [6,7] identifica o termo s, através dos índices relacionados, saberá

5 que ele é um objeto, ativando este conceito como na figura 3. a seqüência, o termo, na mesma operação, é identifica como um agrupamento () de s (partnership) e a expressão Diabetes Mellitus tipo II ativará o conceito /. Toda a questão só será considerada se a expressão Diabetes Mellitus tipo II pertencer ao índice, estiver relacionado a um na memória cujo parent seja um object do tipo. Esta busca é feita por uma função instanciada no momento da compreensão da questão, que irá, então, validá-la (figura 5). coumpound poliura Pressão Arterial coumpound Diabete partnership Mellitus Tipo I coumpound partnership Insuficiência Renal Aguda (I R A) partnership Afecções Pancreáticas Distúrbios Hormonais Síndrome de Cushing Obesidade Cálculos Renais Figura 5 - Máquina de busca e elaboração de respostas Modelo de Geração de Resposta Como vimos, a ativação dos conceitos é feita conforme a verificação da frase recebida, que é analisada lexicalmente através do algoritmo do parser criado por Martin [6]. Ativando os conceitos, o template da resposta é reconhecido e ativado. Através dos índices o CAS instancia uma função que, combina o template da resposta com os conceitos que a ativaram, iniciando a construção da resposta a partir da pergunta que será complementada com o item indicado entre colchetes (figuras 4 e 5). avegando pelos conceitos, a função instanciada identifica as instâncias dos objetos a serem buscadas. Para ativar o conceito object do template, o parser utilizou o objeto. Encontradas as instâncias, é montada a frase de resposta e devolvida ao agente gerador das frases. o exemplo: Cite-me as s que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II São identificados os itens: Cite-me questão: identifica uma relação a as léxico: ignora parcialmente s objeto da questão está no plural que léxico: ignora parcialmente desencadeiam léxico: ignora parcialmente a léxico: ignora parcialmente objeto sendo questionado está no singular Diabete Mellitus Tipo II instância do objeto sendo questionado Conceitos ativados: [objeto] [] [/] Diabete Mellitus Tipo II Reconhece o índice na memória de acordo com os conceitos e a ordem estabelecida: Cite-me a(s) [object]s que desencadeiam a [] [/] Para este template há uma resposta elaborada, acessada através do índice da pergunta: r-:o/a/s object/s que desencadeiam a : :isntance é/são [object/] Os templates são completados de acordo com os conceitos ativados e a função instanciada devolverá o complemento, deixando a resposta desta maneira (figura 5): As s que desencadeiam a Diabetes Mellitus tipo II são Afecções Pancreáticas, Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing, Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress Emocional e Fatores Hereditários [9] Elaboração da Resposta Identificada a questão, indexado a ela está o template da resposta que é complementado com os dados da pergunta e o complemento que é a resposta propriamente dita é resultado de uma função de busca na Estrutura de Objetos. o caso do exemplo, na elaboração da resposta temos indexado: r-:o/a/s object/s que desencadeiam a : :isntance é/são [object/] onde estão identificados: object,, / Diabetes Mellitus tipo II, ficando para complementar o item [object/]. Ao interpretar esta parte do template, o Agente verifica que, para esta resposta ele necessita encontrar do item object que tenham a da questão como. Este algoritmo é padrão para este tipo de template e facilmente o CAS compreende o tipo de busca que deve fazer, instanciando então um método de busca que

6 devolverá a resposta esperada: Afecções Pancreáticas, Distúrbios Hormonais, Síndrome de Cushing, Obesidade, Alcoolismo Crônico, Stress Emocional e Fatores Hereditários. Discussão e Conclusões A nossa proposta do CAS, é permitir obter respostas inteligentes automáticas sobre uma determinada especialidade, utilizando linguagem natural, utilizando metodologias desenvolvidas por vários autores, combinando seus conceitos, adicionados com uma proposta nossa da inclusão do conhecimento tácito. Como linguagem, sugerimos Java pela possibilidade de utilização da técnica de Orientação a Objetos, Grafos, Ontologias, Taxonomias e Templates, criando uma Estrutura Dinâmica de memória. A ciência Cognitiva tem contribuído muito com as ferramentas computacionais na área da Saúde, proporcionando uma eficiência considerável nos ambientes automatizados. A mais direta contribuição está no âmbito da reprodução do comportamento humano inteligente em ambientes que a computação tem participação ativa na emissão de laudos e auxílio na geração de diagnósticos. A abordagem que damos neste trabalho visa justamente colaborar de uma maneira eficiente nos estudos e desenvolvimento da Ciência Cognitiva para colaboração com a ciência da Saúde. Esta nossa participação abre um leque de opções para implementações nas áreas do reconhecimento, interpretação e compreensão de situações e elaboração de diagnósticos. Esta estrutura pode ser aproveitada para a tomada de decisões na área da medicina, através do cruzamento de dados do histórico do paciente com informações sobre fármacos, princípios ativos, órgãos onde atuam, agentes dores de s entre tantas outras. Por ser totalmente flexível, o sistema pode ser facilmente direcionado para organizações hospitalares, clínicas ou consultórios que possuam bases de dados de conhecimento explícito e que necessitem auxilio para combinação com o conhecimento tácito na tomada de decisão em tempo real e confiável. Para tanto, são necessárias a mudança da base de dados e a construção da estrutura do conhecimento tácito. Outra grande vantagem desse sistema está no âmbito de que, em trabalhos complementares futuros, poderão ser acessados informações e diagnósticos via voz através de telefone celular, via palmtop ou outros que tenham acesso à Internet. Referências Bibliográficas Schank, Roger C999: Dynamic Memory Revisited Cambridge University Press, Cambridge 2 Schank, Roger C & Abelson, R, (977), Scripts, Plans, Goals and Understanding Laurence Erlbaum Associates, ew Jersey. 3 Kolodner, Janet (993) Case-Based Reasoning Morgan Kaufmann Publishers, Inc São Mateo, Canadá. 4 Rich, Elaine; Knight, K, (994), Inteligência Artifical Makron Books do Brasil Editora Ltda. 2ª ed. São Paulo. 5 Araribóia, G.(988), Inteligência Artificial: Um curso prático. Livros Técnicos e Científicos, Editora Ltda - Rio de Janeiro. 6 Martin, Charles Eugene, (993), Direct Memory Access Parsing University of Chicago, Departament of Computer Science Technical Report CS 93-07, June Riesbeck, Christopher K; Schank, Roger C,(98), Inside Computer Understanding Laurence Erlbaum Associates, ew Jersey 8 Date C J. (2000). Introdução a Sistemas de Banco de Dados. 7ªed. Rio de Janeiro: Publicare consultoria e serviços. 9 Brunner,L.S & Suddarth, D.S, (2002), Tratado de Enfermagem Médico-Cirúrgica. 9 ed., Rio de Janeiro. Guanabara Koogan. Contato Cezar Augusto Schipiura. Formado em Tecnologia da Informação pela Faculdade SPEI, Especialista em Sistemas de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Paraná, MBA em Administração de Empresas e egócios pela Fundação Getúlio Vargas. Mestrando em Tecnologia em Saúde PUCPR. Professor Universitário de Informática e Administração nas Faculdades Pitágoras, ESEEI e Martinus. Endereço: R. Estados Unidos, 588 apto 204, Bairro Bacacheri. Cep: Curitiba Paraná Brasil. Telefone:

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