SEGERBIL Sistema Especialista para detecção de doenças em Gerbis

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1 SEGERBIL Sistema Especialista para detecção de doenças em Gerbis Alexandre Coutinho Evangelista (Graduando), Andréa Aparecida Konzen (Mestre) Departamento de Informática - Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) Guaíba RS Brasil andrea@guaiba.ulbra.tche.br RESUMO. Os Sistemas Especialistas (SE) são projetados para executar tarefas que normalmente só podem ser realizadas por especialistas com grande conhecimento sobre um determinado assunto. Sistemas que realizam essas tarefas têm se mostrado muito úteis, tanto onde há falta de especialistas humanos qualificados, quanto no auxílio a estes no desempenho de suas funções.o presente trabalho relata os procedimentos de construção de um sistema especialista, tendo como objetivo a identificação de doenças encontradas em gerbis. O diagnóstico é obtido a partir de perguntas respondidas pelo usuário, e apresentado sob a forma de probabilidades da ocorrência de determinadas doenças. 1. INTRODUÇÃO Uma das áreas da Inteligência Artificial (IA), os Sistemas Especialistas são programas que imitam o raciocínio lógico, normalmente desempenhado por um especialista humano para resolução de problemas em áreas específicas [Peroto, 2002]. Assim, a inteligência artificial vem através dos sistemas especialistas mostrar uma maneira de resolver problemas complexos para a computação tradicional. Deste modo, dependendo do problema, será necessário analisá-lo e, depois de escolhida uma solução serão dados os passos iniciais para a execução da solução. O SEGERBIL é um sistema especialista desenvolvido na disciplina de Inteligência Artificial, do Curso de Sistemas de Informação, da ULBRA campi Guaíba. O principal

2 2 objetivo deste sistema é servir como apoio aos criadores de gerbis (esquilos da Mongólia) no diagnóstico de doenças que podem atingir estes animais. Este trabalho possui grande importância na área de pesquisa e para a comunidade acadêmica pelo fato de que, busca integrar diversas áreas interdisciplinares e faz com que os conhecimentos adquiridos durante as disciplinas sejam associados à prática e transformados em aplicações reais. 2. SISTEMAS ESPECIALISTAS Sistemas Especialistas (SE) são programas de computador que utilizam raciocínio simbólico para expressar o conhecimento de um ou mais especialistas humanos em uma determinada área de domínio. Neste contexto, estão sendo desenvolvidas aplicações reais em áreas como: medicina, direito, educação física, psicologia, comercial e industrial, entre outros [Russel, 2004]. Os Sistemas Especialistas atuam como auxiliares na tomada de decisões e utilizam, para isso, o conhecimento de especialistas humanos para a resolução de problemas. São capazes de inferir sobre o conhecimento representado, gerando novos conhecimentos, e, assim, atingir uma solução. Usam conhecimento especializado para solucionar problemas em nível de um especialista humano [Rezende, 2003]. A característica mais importante de um sistema especialista é a sua dependência de uma grande base de conhecimento. Pois, uma grande quantidade de conhecimento é tão critica para o sucesso de um sistema especialista, quanto a questão de representação desse conhecimento para o projeto do sistema. Conforme [Barone, 2003], estes sistemas possuem outras características importantes que os tornam adequados para realizarem tarefas em campos diversificados de atuação, dentre elas, podem ser citadas: a modelagem do conhecimento do especialista humano para um sistema de computador; a inferência sobre a base de conhecimento de um domínio específico para gerar os resultados; explicação da linha de raciocínio utilizada para encontrar a solução; permissão para aquisição do conhecimento de vários especialistas; atuação como auxiliares de especialistas humanos na tomada de decisões.

3 3 De acordo com [Kist, 1998], os SE apresentam grandes vantagens na sua utilização em relação a outros sistemas: disponibilidade de utilização; custo reduzido de utilização do sistema; confiabilidade (quando usado para reforçar a opinião do especialista humano); pode apresentar uma explicação detalhada do raciocínio que resultou em uma determinada solução; obtêm resposta rápida; possui uma análise metódica para fornecer respostas. O primeiro Sistema Especialista desenvolvido, considerado como clássico, foi o MYCIN, o qual foi projetado por uma equipe de médicos e especialistas em Inteligência Artificial na Universidade de Stanford [Rezende, 2003]. Foi projetado para auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas, como a meningite (inflamação das membranas que envolvem o cérebro e a medula espinhal) e a bacteriemia (infecção bacteriana no sangue). Usuário Engenheiro do Conhecimento I N T E R F A C E Máquina de Inferência Base de Conhecimento Subsistema de Explanção Subsistema de Aquisição do Conhecimento Especialista Humano FIGURA 1 - Arquitetura de um Sistema Especialista Conforme [Russel, 2004], a arquitetura básica de um sistema especialista representada na figura 1 mostra que a interface visa facilitar a interação do usuário e do engenheiro do conhecimento com o sistema. O especialista humano está diretamente relacionado ao

4 4 subsistema de aquisição do conhecimento, o qual é responsável por extrair o conhecimento do especialista humano. Este conhecimento é extraído através da aplicação de técnicas pelo engenheiro do conhecimento; após, é armazenado na base de conhecimento e inferido pela máquina de inferência (responsável pelo controle do sistema especialista). A máquina de inferência está ligada ao processo de subsistema de explanação, que mostra a linha de raciocínio utilizada pelo sistema para atingir a solução do problema. Salienta-se que uma dificuldade no desenvolvimento de um sistema especialista é a obtenção do conhecimento do especialista humano, por vezes, difícil e complexo, dada sua natureza empírica, bem como representá-lo e processá-lo [Minsky, 1988]. Para isso, surgiram técnicas eficazes no processo de aquisição, representação e processamento do conhecimento. A essas técnicas denominou-se Engenharia do Conhecimento. 3. ESPECIFICAÇÕES SOBRE OS GERBIS Os Gerbis, também chamados de Esquilos da Mongólia, são pequenos roedores originários de estepes, savanas, regiões desérticas da Ásia Central, Oriente Médio, África e Índia. Normalmente possuem uma pelagem agouti, apresentando o ventre branco, mas também podendo variar de cinzento a cor marrom avermelhado, dependendo do habitat em que se encontram. Os primeiros gerbis domesticados foram utilizados em pesquisas científicas nos Estados Unidos, e também na detecção de drogas em bagagens em aeroportos e prisões, no Canadá, devido a seu faro excepcional [Kotter, 1999]. FIGURA 2 Gerbis

5 5 Conforme [Paradise, 1988], pertencente à família Gerbillinae, que contém cerca de 100 espécies, o gerbil é um dos poucos da espécie que podem ser criados como animais de estimação, devido a seu temperamento pacífico e sociável. Apesar de ser um animal rústico, o porte reduzido do gerbil (mede cerca de 10 centímetros de corpo, mais cerca de 8 de cauda), e o fato de ser um animal exótico, dificultam a detecção das principais moléstias a que estão sujeitos, diminuindo assim a expectativa de vida (uma média de 4 anos, em cativeiro) do gerbil. Assim, pelo fato de a criação de gerbis ainda ser pequena no Brasil, faz com que a maioria dos veterinários ainda não esteja familiarizada com as doenças que podem atingí-los. 4. DESENVOLVIMENTO DO SEGERBIL Nesta sessão apresentam-se os módulos principais do sistema especialista SEGERBIL, que foram implementados: Base de conhecimento e Regras de Produção. Além disso, é descrito detalhadamente o ambiente do sistema Base de conhecimento Levando-se em consideração o que foi exposto nas sessões anteriores e, a necessidade de prestar suporte aos criadores de gerbis, foi desenvolvido um sistema especialista para detecção de doenças nesses animais, o SEGERBIL. Este sistema funciona como um especialista digital, onde o criador pode consultá-lo a fim de extrair informações que possam ser úteis na detecção de doenças nos gerbis. No entanto, salienta-se que o sistema não substitui o especialista humano e, sim, funciona como uma ferramenta que o criador dispõe para o cuidado com a saúde de seus animais. Primeiramente, antes do desenvolvimento do sistema, foi necessário interagir com um especialista humano, a fim de extrair dados necessários para implementar na base de conhecimento. Ou seja, todo o conhecimento específico acerca dos animais, como por exemplo, sintomas que estes podem ter e a correspondente doença, foram fornecidos pelo especialista humano que, neste caso é, uma bióloga que é criadora de gerbis. Também foi necessário, interagir com esta até o final do desenvolvimento do sistema, a fim de realizar os ajustes necessários no sistema, para que não haja falha na detecção de doenças.

6 6 As informações detalhadas sobre doenças e seus sintomas, que foram armazenadas na base de conhecimento do sistema, foram extraídas do especialista humano através da realização de questionários, conforme exemplos a seguir: P- Quais são as doenças mais comum dos gerbis? É difícil identificar quando um gerbil está doente? R- É bem fácil notar quando ele não está bem, porque o gerbil é um animal super ativo, vive correndo na sua rodinha, roendo coisas na gaiola, brincando com os colegas, e que acorda prontamente quando a gente o acorda. Mas pode acontecer de um dia ele estar meio parado num canto, sem vontade de brincar, até sem apetite. Aí é sinal de que algo não está bom. P- Pode-se descartar a possibilidade de doenças, apenas pelas características do gerbil? R Sim, tudo é uma questão de observação. É óbvio que em alguns casos, ou em muitos deles, não vai ser possível identificar todos os sintomas de uma doença. Mas tudo é uma questão de observação, de análise da situação. Feridas na cauda podem ser, sim, sinais de alergia ou de parasitas, mas se o dono parar e observar o cotidiano do gerbil, também pode descobrir que ele anda se esfolando na rodinha ou sendo mordido pelos companheiros. A partir daí, quando os questionários foram concluídos e analisados, todas as informações foram implementadas na base de conhecimento utilizando regras de produção Regras de Produção A representação do conhecimento, utilizando regras de produção, é bastante popular na codificação de conhecimento em programas para resolução de problemas. O conhecimento é representado por um conjunto de fatos e um conjunto de regras de produção. Assim, um sistema especialista, baseado em regras, caracteriza-se por [Giarratano, 1989]: incorporar conhecimento em regras do tipo SE-ENTÃO; combinar regras simples para resolver problemas complexos; ter capacidade de explicar qualquer conclusão, a partir da linha de raciocínio aplicada pelo sistema.

7 7 Na figura 3 apresenta-se um exemplo de regra de produção implementada no sistema especialista proposto. Nesta regra de produção existem três condições (sintomas), que se unidas, podem obter uma conclusão (doença). Além disso, é atribuído um fator de confiança à conclusão, ou seja, o grau de certeza que se tem de determinada conclusão em que o sistema chegou. SE sint_catarata = olhos opacos E sint_catarata = visao enfraquecida E sint_catarata = pupilas acinzentadas ou nubladas ENTAO doenca = Catarata CNF 100% FIGURA 3 Regra de Produção do sistema O SEGERBIL possui 27 regras, sendo que, em alguns casos cada regra pode determinar uma doença no animal e, em outros casos é necessário a utilização de mais de uma regra para detectar uma doença. Este monitoramento das regras é realizado pela máquina de inferência. A máquina de inferência representa o meio pelo qual o conhecimento é manipulado, utilizando-se das informações armazenadas na base de conhecimento para resolver problemas. Tenta imitar, de certo modo, os tipos de pensamento (raciocínio) que o especialista humano emprega quando resolve um problema [Russel, 2004] O ambiente do SEGERBIL Nesta sessão é apresentado ambiente do SEGERBIL, onde são detalhados aspectos importantes de suas funcionalidades. A ferramenta utilizada para o desenvolvimento do sistema foi o Expert Sinta, desenvolvido no laboratório de Inteligência Artificial da Universidade Federal do Ceará. Essa ferramenta é um ambiente específico para desenvolvimento de sistemas especialistas, de fácil instalação e que possui interface amigável. Na figura 4 é apresentada a tela de abertura (inicial) do sistema, na qual já é dada uma breve introdução sobre gerbis.

8 8 FIGURA 4 Tela inicial do SEGERBIL Ao acessar o SEGERBIL, o usuário do sistema, deverá responder às perguntas que são apresentadas, sucessivamente, até a obtenção de um diagnóstico. Tais perguntas foram elaboradas de forma a simular uma conversa com o usuário, como se o usuário estivesse consultando um especialista. As figuras 5 e 6 são exemplos de telas do sistema especialista, onde são feitas perguntas ao usuário sobre sintomas específicos do gerbil. Em seguida, o usuário deverá selecionar as opções que correspondem s sintomas que o gerbil está apresentando e definir um grau de confiança, que é o percentual de certeza que o usuário possui sobre a informação que está fornecendo. FIGURA 5 Perguntas ao usuário

9 9 FIGURA 6 Perguntas ao usuário Ao responder às perguntas, o usuário gradualmente segue selecionando ou eliminando informações, atribuindo graus de certeza quanto aos problemas que ele julga estar encontrando em seu animal, até que no final da consulta, lhe é aberto um espectro de doenças e a probabilidade de ocorrência de cada uma delas. Através da observação do estado de saúde em que o gerbil se encontra e da combinação de sintomas obtida através das respostas do usuário, o programa informará, com graus de certeza, o diagnóstico provável do animal. FIGURA 7 Diagnóstico fornecido pelo SE

10 10 Na figura 7 é apresentado um exemplo de diagnóstico que pode ser extraído a partir da interação do usuário com o sistema, relacionando o diagnóstico que aparece no campo valor com se respectivo grau de confiança. Dessa forma, é possível detectar possíveis doenças nos gerbis através do auxílio do SEGERBIL. 5. VALIDAÇÃO E TESTES A validação e os testes do SEGERBIL foram realizados juntamente com o especialista que contribuiu na implementação da base de conhecimento, fornecendo informações específicas dos animais. O sistema também foi testado com alguns criadores de gerbis, os quais deram um retorno significante sobre o sistema, relatando o quanto é importante a existência de um sistema neste nível, pois na maioria das vezes não sabem lidar com os problemas que acontecem com os animais. E, assim, mesmo sabendo que existe a necessidade de consultar um especialista humano, já podem tomar providências antecipadas para que a doença não seja agravada. Esta fase também serviu como base na detecção de melhorias que podem ser feitas no SEGERBIL, pois os usuários apresentaram sugestões de informações, dados que estavam faltando neste. 6. CONCLUSÕES Os sistemas especialistas derivam seu poder de muito conhecimento específico do domínio, e não de uma única e poderosa técnica. Pois, o conhecimento exigido é sobre uma área em particular e é bem definido. Assim, um sistema especialista não pode ser construído sem o auxílio de pelo menos um especialista, que deverá estar disposto a gastar muito tempo para transferir seu conhecimento para o sistema. A transferência de conhecimento ocorrerá gradativamente através de muitas interações entre o especialista e o sistema, afinal, o especialista nunca terá a informação correta na primeira vez e a quantidade de conhecimento que é exigida depende da tarefa.

11 11 O SEGERBIL é um sistema especialista que foi desenvolvido na disciplina de Inteligência Artificial do Curso de Sistemas de Informação, e mostra que é possível aplicar na prática os conceitos que os alunos desenvolvem durante o semestre. Este sistema traz grande contribuição para os criadores de gerbil, pois facilita o trabalho e detecção de doenças. Como trabalhos futuros tem-se a ampliação da base de conhecimento do sistema, abrangendo as regras para que o sistema seja capaz de detectar outras doenças mais específicas encontradas nos gerbis. Além disso, serão utilizadas outras técnicas de Inteligência Artificial a fim de melhorar o desempenho do sistema, visto que sua base de conhecimento será expandida. REFERÊNCIAS BIBILIOGRÁFICAS [Barone, 2003] BARONE, Dante e Cols. Sociedades artificiais a nova fronteira da inteligência nas máquinas. Bookman: Porto Alegre, [Giarratano, 1989] GIARRATANO, R. Expert Systems Principles and Programming. Boston: PWS-KENT Publishing Company, [Kist, 1998] KIST, Andréia; SINS, Giovana. Avaliação de Técnicas de Aquisição do Conhecimento em Sistemas Especialistas. Santa Cruz do Sul: Unisc, Trabalho de Conlusão. [Kotter, 1999] KOTTER, Englebert. Gerbils. New York: Barron's, [Minsky, 1988] MINSKY, Marvin. The Society of Mind [Paradise, 1988] PARADISE, Paul. Gerbils. Neptune City: T.F.H., [Peroto, 2002] PEROTTO, Filipo Studzinski. Como é compreendida a expressão Inteligência Artificial neste início de século XXI? traços preliminares para uma resposta. Porto Alegre:UFRGS, (Trabalho de Diplomação). [Rezende, 2003] REZENDE, Solange Oliveira. Sistemas Inteligentes. São Paulo: Manole, [Russel, 2004] RUSSELL, Stuart., NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Campus: São Paulo, 2004.