Monitor Glicêmico: Um Sistema Multi-Agentes para Controle de Diabetes

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1 Monitor Glicêmico: Um Sistema Multi-Agentes para Controle de Diabetes V.M. B. Werneck 1 ; L. F. Pereira 1 ; T. S. Silva 1 ; E. K. Almentero 1, L. M. Cysneiros 2 1 Instituto de Matemática e Estatística UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro - Brasil vera@ime.uerj.br 2 Dept. of Math. & Stat.- Information Technology Program York University Toronto Canada cysneiro@yorku.ca Resumo. Sistemas Multi-Agentes provêm a representação e implementação de novas aplicações com requisitos e características das organizações sociais, como autonomia, pro-atividade e mobilidade. O tratamento de diabetes requer um controle diário e acompanhamento sistemático do paciente, necessitando muitas vezes de ajustes perante as situações do dia a dia. Assim este trabalho propõe o desenvolvimento do sistema Monitor-Glicêmico, um Sistema Multi-Agentes para Controle de Diabetes centrado no paciente que em situações criticas emite alertas. O processo de desenvolvimento e modelagem do Monitor Glicêmico com a metodologia orientada a agentes MAS-CommonKADS é descrito nesse artigo. Palavras-chave: Sistemas Multi-Agentes, Métodos de Desenvolvimento e Engenharia de Software Abstract. Multi-Agents Systems provide a way to represent and implement new applications mirroring social requirements and characteristics that were not addressed in previous approaches such as autonomy, proactiveness and mobility. The diabetes treatment requires a daily monitoring of the patient systematic follow up of the physician and in many cases adjustments according to day to day variations. Therefore this work proposes the Glycemic Monitor System, a Multi-Agents System to Control Diabetes, focused on the patient setting up alerts in critical situations. This paper describes the modeling and development of the Glycemic Monitor System using MAS-CommonKADS methodology. Key-words: Multi-Agents Systems, Developments Methods and Software Engineering Introdução O paradigma orientado a agentes surge como uma abordagem para tratar necessidades de novas aplicações como autonomia e sociabilidade. Esses requisitos não são considerados pelos atuais paradigmas. Autonomia e aspectos de sociabilidade como a dependência de um agente em outro devem ser analisados desde o principio do processo do desenvolvimento de software. Este trabalho tem como objetivo apresentar o Sistema Multi-Agentes de Apoio a Diabéticos denominado MONITOR GLICÊMICO e seu processo de desenvolvimento. Este sistema permite que pacientes com diabetes possam acompanhar seu progresso e ter seu tratamento continuamente avaliado. Deverá ser construído num ambiente com diversos agentes que executam em diferentes ambientes. Este sistema foi desenvolvido utilizando a metodologia MAS- CommonKADS [1]. Sendo essa metodologia orientada a agentes, aspectos sociais como autonomia, pro-atividade, mobilidade e interconectividade são incorporados ao futuro sistema desde o inicio do processo de elicitação de requisitos. Neste artigo descrevemos a metodologia utilizada no processo de desenvolvimento do sistema Monitor Glicêmico. A seguir apresentamos na seção resultados uma visão geral do sistema através da modelagem MAS-CommonKADS [1] e do protótipo desenvolvido. Na Discussão e Conclusões destacaremos alguns trabalhos correlatos, nossas conclusões e sugestões para trabalhos futuros.

2 Metodologia Este trabalho está inserido no Projeto Tecnologia Baseada em Agentes e Sistemas Aplicados à Saúde cujo objetivo é aplicar a tecnologia baseada em agentes na construção e desenvolvimento de Sistemas Multi-Agentes aplicados à Saúde. A primeira etapa deste projeto prevê o desenvolvimento do Sistema Monitor Glicêmico com estudo de suas implicações tecnológicas e à Saúde. Este desenvolvimento utiliza um modelo de processo de desenvolvimento evolutivo baseado em versões e com etapas definidas com base no modelo de processo de desenvolvimento de sistemas multi-agentes [1], [2], que segue a gestão de projetos de Common-KADS [3]. Este modelo é dirigido por riscos e engloba as seguintes fases: (i) Conceituação, (ii) Análise, (iii) Design, (iv) Codificação e Teste, (v) Integração e (v) Operação e Manutenção. A fase de Conceituação consiste na tarefa de elicitação para obter uma primeira descrição do problema e a determinação dos casos de uso que podem ajudar a entender os requisitos informais e a testar o sistema. A Análise determina os requisitos do sistema partindo do enunciado do problema. Durante esta fase se desenvolvem os seguintes modelos: organização, tarefas, agentes, comunicação, coordenação e experiência. No Design define-se como os requisitos da fase de análise podem ser conseguidos mediante o desenvolvimento do modelo de design, determinando-se as arquiteturas tanto da rede multi-agente como de cada agente. Na Codificação e Teste cada agente é implementado e testado e na fase de Integração, o sistema completo é testado. O método de desenvolvimento adotado foi MAS-CommonKADS [1], [2], [3] que é uma extensão da metodologia CommonKADS englobando aspectos que são relevantes para sistemas multi-agentes. CommonKADS [5] tornouse, principalmente na Europa, uma referência no desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC). MAS-CommonKADS foi escolhido pois o Sistema Monitor Glicêmico é um sistema multi-agentes e possui agentes com as características de SBC. Resultados O domínio do problema abordado no sistema Monitor Glicêmico é o do tratamento de pacientes com Diabetes Mellitus que é uma síndrome decorrente da falta de insulina e/ou da incapacidade da insulina de exercer adequadamente suas ações. Caracteriza-se por excesso de açúcar no sangue, com alterações no metabolismo de açúcares, gorduras e proteínas. O Diabetes é classificado em dois tipos mais freqüentes. O Diabetes Mellitus tipo I, insulinodependente, ocorre comumente na faixa etária de 0 a 15 anos. Nesse caso ocorre a destruição de células pelo corpo por engano. Poucos casos têm relação com hereditariedade e a evolução da doença é rápida se não for tratada prontamente com insulina. O Diabetes Mellitus tipo II é a forma clássica com graus variados de resistência à ação da insulina e uma deficiência relativa de insulina, geralmente estando associado à obesidade. A prevalência maior era entre os mais velhos. Nesse caso, causas subjacentes são fatores genéticos, assim como os efeitos do estilo de vida ocidental, como obesidade e comida excessiva. Representa 90% dos portadores de diabetes. Essa primeira versão do sistema Monitor Glicêmico foi baseada no conhecimento existente e disponível nos sites da Sociedade Brasileira de Diabetes [4], da Federação Internacional de Diabetes [5] e da Associação Americana de Diabetes [6]. O sistema de multi-agentes tem também como base o sistema Guardian Angel descrito em [7], [8] e cuja idéia principal é o acompanhamento de pacientes com doenças crônicas através de dispositivos móveis. Um paciente diabético precisa contato constante com um médico para acompanhar o tratamento. O Guardian Angel [7] propõe um modelo onde é possível fazer isto sem sair de casa ou marcar consulta. O sistema permite monitorar taxas de açúcar com a ajuda de um medidor portátil, e enviar para o computador as informações obtidas. O processo de desenvolvimento desta primeira versão do sistema Monitor Glicêmico foi realizado nas fases de Conceituação e Análise seguido de uma fase de rápida de Design e Codificação e Testes de um protótipo. Este primeiro ciclo de desenvolvimento teve como objetivo modelar um protótipo do MONITOR GLICÊMICO, implementando algumas das funções propostas inicialmente ao sistema. O protótipo foi construído para ajudar pacientes com Diabetes Mellitus tipo 1, em terapia insulínica intensiva, no seu dia a dia. O sistema encontra-se atualmente em fase de teste com os especialistas de domínio do problema. a) Fase de Conceituação Esta fase tem como objetivo descrever o domínio do problema e do sistema a ser desenvolvido.

3 O MONITOR GLICÊMICO pretende dar mais liberdade ao paciente customizando o próprio tratamento baseando-se nos conselhos oferecidos pelo sistema. Este poderá ser acessado de qualquer lugar via Internet. A interface de uma página web é amigável e simples de usar, o que torna o processo mais confortável para o paciente. O sistema tem a função de auxiliar o controle da taxa de glicose no sangue, o controle da dosagem de insulina e a flexibilização da dieta. Serão dadas sugestões ao paciente e um direcionamento para o seu tratamento. A idéia é que o paciente tenha conselhos de um especialista, o sistema no caso, sem precisar efetivamente ir ao médico. Por outro lado são estabelecidos parâmetros a partir dos quais o médico que acompanha o paciente é avisado de constantes e importantes alterações do quadro glicêmico de forma que este possa requisitar uma consulta para redirecionar o tratamento. Nessa fase de conceituação foram realizadas as seguintes atividades: descrição do problema, identificação dos atores, identificação e descrição dos casos de uso, definição dos diagramas de casos de uso e dos diagramas de seqüência de mensagens. No Sistema Monitor Glicêmico foram identificados três atores que interagem com o sistema: o paciente, o médico e o responsável pelo paciente. O Paciente é uma Pessoa com Diabetes Mellitus tipo 1 em terapia insulínica intensiva, com múltiplas doses. O paciente acessará o sistema através da Internet sendo previsto no futuro a possibilidade de uso de um PDA e o sistema terá o objetivo de auxiliar a administração de alguns aspectos do tratamento. O Médico é responsável pelo tratamento do paciente usuário do sistema MONITOR GLICÊMICO. O médico deverá ter completo conhecimento sobre as informações contidas no sistema e sobre o papel do MONITOR GLICÊMICO no auxílio do tratamento. Eventualmente, o médico receberá alertas do sistema informando a ocorrência de desvios de padrão na taxa glicêmica do paciente. No futuro esses alertas deverão ser configurados pelo médico para que este se sinta confortável com o nível de alerta sem ser incomodado muitas vezes por dia. O Responsável pelo acompanhamento do tratamento do paciente tem o papel de acompanhar o andamento do tratamento e, caso seja necessário, agir de forma rápida levando o paciente ao hospital ou executando algum procedimento de primeiros socorros. Eventualmente, o responsável receberá alertas do sistema informando sobre desvios graves no padrão da taxa glicêmica. No futuro todas as funcionalidades relacionadas aos três atores poderão rodar em PDA ou em telefones celulares principalmente no caso de emergências. Para cada ator foram identificados vários casos de uso [1] [9] e a Figura 1 apresenta um exemplo de diagrama de casos de uso. O Paciente interage com sistemas através dos seguintes casos de uso: UC01 - Solicitar cadastro de dados pessoais; UC02 - Solicitar atualização de dados pessoais; UC03 - Solicitar consulta de dados pessoais; UC04 - Solicitar atualização da lista de alimentos; UC05 - Solicitar consulta da lista de alimentos; UC06 - Solicitar envio de alertas; UC07 -Solicitar consulta de alertas enviados; UC08 -Calcular dose de insulina; UC09 - Solicitar cadastro de agendamentos; UC10 - Receber lembrete de agendamentos e UC11 - Calcular calorias gastas. Entrar com glicose, e alimentos MSC Entrar com glicose, peso e alimentos Legenda Agente Humano Agente Software Paciente Casos de Uso Gerenciador de Insulina MSC Diagramas de Seqüência de Mensagens Figura 1 - Diagrama de Caso de Uso UC08 Calcular dose de insulina. No caso de uso UC06, o paciente participa recebendo alertas de nível leve, médio e grave enquanto o médico recebe alertas de nível médio e grave. O responsável só recebe alertas graves como forma de evitar que o paciente se sinta ameaçado em sua privacidade. Se isso ocorrer há o risco do paciente passar a não usar o sistema ou ainda pior entrar informações erradas de forma a evitar constantes intromissões dos responsáveis em sua vida. Neste ponto a propriedade de autonomia oferecida por metodologias orientadas a agentes é fundamental para podermos modelar e implementar essa importante característica do sistema

4 Na descrição dos casos de uso são descritos os fluxos de eventos de cada um dos casos de uso identificados e estes farão referência aos agentes que constituem o sistema. Esses agentes serão descritos de maneira detalhada no modelo de agentes. Os Diagramas de Seqüência de Mensagens formalizam as interações (MSC dos Diagramas de Casos de Uso) e usam a notação do diagrama de seqüência de mensagens do UML. b) Fase de Análise Na fase de Análise foram desenvolvidos os modelos de Agentes, Tarefas, Conhecimento, Organização, Coordenação e Comunicação. O modelo de agentes descreve como os agentes que participam da solução dos problemas e são descritos nas Planilhas de CRC (Classes- Responsabilidades-Colaborações), nos diagramas de casos de uso interno, nos diagramas de seqüência de mensagens relativas aos casos de uso internos, nas Planilhas de Agentes e na Tabela de Distribuição de Tarefas e Agentes. As atividades realizadas na modelagem de agentes são identificação dos agentes, descrição dos agentes, classificação dos agentes, identificação, diagramação e descrição dos casos de uso interno e seus respectivos diagramas de seqüência de mensagens. Os diagramas de caso de uso interno descrevem as funções desempenhadas internamente pelos agentes. A partir da fase de conceituação, é possível identificar os Agentes Humanos: Paciente, Médico e Responsável; e os Agentes de software: Gerenciador de Dados Pessoais, Gerenciador de Alimentação, Gerenciador de Alertas, Gerenciador de Insulina, Gerenciador de Exercícios, Gerenciador do Banco de Dados e Avaliador de Tratamento. Os agentes podem ser agrupados por categorias, observando as semelhanças e diferenças entre cada agente. Assim podemos, por exemplo, ter uma Classe de Agentes Especialistas que representa os agentes que utilizam conhecimentos de um especialista na área de diabetes para produzir informações úteis ao paciente. Os Agentes classificados nessa categoria são: Gerenciador de Insulina, Gerenciador de Exercícios e Avaliador de Tratamento. As planilhas CRC proporcionam um método para organizar as classes necessárias para a construção do sistema e facilitam a aplicação dos conceitos de orientação a objetos. Como os agentes humanos não realizam nenhuma tarefa além de iniciar ou terminar cada um dos casos de uso, não serão elaborados os CRCs e as planilhas de Agentes para os agentes humanos. Para cada agente de software é construída uma planilha CRC com o objetivo, plano e conhecimento do agente além de seus colaboradores. No Sistema Monitor Glicêmico foram identificados os seguintes casos de uso internos: Cadastrar dados pessoais, Atualizar dados pessoais, Consultar dados pessoais, Atualizar lista de alimentos, Consultar lista de alimentos, Enviar alertas, Consultar alertas enviados, Avaliar Paciente, Armazenar agendamento, Atualizar agendamento, Consultar agendamentos, Lembrar agendamentos e Armazenar calorias gastas. A Figura 2 ilustra um exemplo de Diagrama de Casos de Uso Interno. Avaliar Gicose Paciente MSC Avaliar tratamento do paciente Legenda Agente Software Casos de Uso MSC Diagramas de Gerenciador de Insu lina Avaliador de Tratamento Seqüência de Mensagens Consultar glicose e insulina Armazenar avaliação glicose e insulina Gerenciador do Banco de Dados Figura 2 - Diagrama de Caso de Uso Interno Avaliar Paciente As Descrições dos Casos de Uso Internos são descritas de forma idêntica aos casos de uso través dos fluxos de eventos que fazem referência aos agentes que constituem o sistema. Os diagramas de seqüência de mensagens (MSC) apresentam a interação entre os agentes. Ainda no Modelo de Agentes são construídas as planilhas de agentes (Figura 3) cujo

5 objetivo é descrever melhor as capacidades e conhecimentos dos agentes. O Modelo de Tarefas foi também elaborado na fase de Análise e permite mostrar a decomposição funcional do sistema. Os diagramas de fluxo de dados são utilizados para representar a decomposição das tarefas, apresentando de forma mais explícita a relação entre as tarefas e as informações. A descrição das tarefas se completa na identificação e descrição de seus objetivos. Esse detalhamento contém os parâmetros de entrada e saída, as condições de ativação e finalização além da descrição do processamento e tipo de objetivo. Para finalizar o Modelo de Tarefas e de Agentes elaboramos uma Tabela com a Distribuição das Tarefas e dos Agentes onde as tarefas são as descritas nos casos de uso interno. Agente: AVALIADOR DE TRATAMENTO Tipo: Agente de software inteligente. Capacidades de raciocínio: Experiência: Conhecimento do formato dos alertas, da taxa de glicose e da avaliação. Além do conhecimento de níveis normais de taxa glicêmica e da dose de insulina, histórico de utilização de insulina e histórico da taxa glicêmica Descrição: Este agente realiza uma avaliação do tratamento do paciente. Ele se baseia no histórico das taxas de glicose e utilização de insulina. De acordo com o resultado da avaliação ele solicita ao Gerenciador de Alerta para enviar um alerta. Ele também é responsável por armazenar a taxa de glicose, a dose de insulina e o resultado da avaliação. Figura 3 - Planilha do Avaliador de Tratamento Na fase de Análise o Modelo de Conhecimento é definido e é composto como na metodologia Common-KADS das Estruturas de Domínio, Inferências e de Tarefas. A Estrutura de Domínio representa o conhecimento declarativo do problema, descrevendo as entidades relevantes do domínio e as relações entre essas entidades. Neste sistema foram identificados conceitos agrupados nos seguintes esquemas do domínio: Esquema-paciente, Esquema-insulina e Esquemaexercício. A Estrutura de Inferência é especificada para os agentes inteligentes mediante a definição das inferências que são realizadas para a resolução do problema e da estrutura que relaciona as inferências e os papéis do conhecimento. Essa estrutura é definida e instanciada para o domínio do problema a partir de estruturas genéricas contidas numa biblioteca de modelo [3]. A Estrutura de Tarefas representa de forma procedural ou através de uma árvore de tarefas as primitivas definidas na estrutura de inferência. O Modelo de Organização tem como objetivo analisar as relações estruturais entre os agentes, tanto de software quanto humanos, que interagem com o sistema. Finalmente o último modelo elaborado na fase de Análise é o Modelo de Coordenação cujo principal objetivo é definir as interações entre agentes, permitindo um estudo mais aprofundado das interações homem-máquina e máquinamáquina. As interações são representadas através dos Diagramas de Fluxo de Eventos. E para cada interação é definido um Diagrama de Fluxo de Eventos descrevendo como os agentes processam as mensagens recebidas e como enviam a mensagem através dos Diagramas de Transição de Estado na notação do UML [9]. c) Fase de Design e Protótipo O Modelo de Design proposto no MAS- CommonKADS descreve os componentes que cumprem os requisitos descritos nos modelos de análise considerando os requisitos funcionais. A plataforma escolhida foi a Web, para permitir o acesso de qualquer lugar via Internet. Além de outras vantagens, elimina as etapas de instalação e configuração do software, o que facilita primeiro contato com o usuário. Nessa primeira versão, as linguagens-utilizadas foram Java, JSP, HTML, JavaScript. e SQL. Uma nova versão está sendo implementada em JADE [10]. O protótipo pode ser acessado através de um login e uma senha disponibilizando suas funções. Este protótipo encontra-se em fase de teste com especialistas que consideram o sistema muito importante. Entretanto algumas regras de inferência deverão ser melhor calibradas, pois o sistema ainda não atingiu o nível esperado de um especialista. A Figura 4 ilustra uma interação do sistema mostrando o cálculo da dosagem de insulina e o resultado da avaliação da situação do paciente. Discussão e Conclusões Kirkman, Williams, Cafrey e Manrrero [11] destacam a dificuldade de se obter melhorias no tratamento da diabetes utilizando estruturas tradicionais centradas nos médicos. Eles propõem um suporte nutricional computadorizado auxiliando o paciente no planejamento de cardápios de refeições. Peters e Davidson [12] propõe um sistema de registro de informações do tratamento que rastreia e monitora o tratamento de diabetes através de chamadas sucessivas utilizado com protocolos administrados por enfermeiros. Este mecanismo mostrou-se eficaz melhorando a situação de alguns pacientes e a administração do tratamento. Pruna, Dixon e Harris [13] propõe um sistema para registro de informações sucessivas e

6 controle de revisões para pacientes diabéticos, sendo utilizado em clinicas. Por outro lado o desenvolvimento com sucesso de sistemas multi-agentes têm sido realizado em diversas áreas de aplicação (controle de tráfego aéreo, comércio eletrônico), sendo classificado em dois grupos: sistemas distribuídos e softwares de assistência pessoal [14]. O projeto IM-Agents [15] propõe um sistema multi-agentes na área médica para suporte ao diagnóstico clínico considerando o paciente e as diferentes especialidades médicas. Este é um projeto promissor para melhoria do sistema de saúde. Neste trabalho foi proposto e apresentado o sistema multi-agentes Monitor Glicêmico através da modelagem MAS-Common-KADS e de seu protótipo. Especialistas, que vêem testando o sistema, forneceram estimulante feedback atestando a utilidade e importância desse sistema. A continuação deste trabalho está sendo realizada através do aperfeiçoamento do sistema com a execução de testes que permitirão a definição de novas funcionalidades e comportamento, melhor desempenho em suas respostas e na implementação da mobilidade para diferentes ambientes (PDA, telefone celular,...). Um teste clínico também deve ser realizado com pacientes do Hospital Universitário Pedro Ernesto. Figura 4 - Monitor Glicêmico - Resultado do Cálculo da Dose de Insulina Referências [1] Iglesias, C.A. (1998), Definición de una Metodología para el Desarrollo de Sistemas Multiagente; Tese de Doutorado, Departamento de Engenharia de Sistemas de Telecomunicação, Universidade Politécnica de Madri, Madri, 322p. [2] Iglesias, C.A. e Garijo, M. (2005), The Agent Oriented Methodology MAS-CommonKADS"; In: Agent-Oriented Methodologies; Eds.: Brian Henderson-Sellers e Paolo Giorgini, Idea Group Publishing, London, p [3] Schreiber, G, Akkermans, H., Anjewierden, A., Hoog, R. de, Shadbolt, N., Velde, W.V. de e Wielinga, B. (1999), Knowledge Engineering and Management: The CommonKADS Methodology, Cambridge, MIT Press. [4] Sociedade Brasileira de diabetes. Disponível em. [5] International Diabetes Federation. Disponível em. [6] American Diabetes Association. Disponível em. [7] Szolovits, P., Doyle, J., Long, W.J. Guardian Angel: Patient-Centered Health Information Systems, Technical Report MIT/LCS/TR-604, [8] Yu, E. e Cysneiros. L. M., (2002) Agent-Oriented Methodologies-Towards a Challenge Exemplar In Proceedings of the 4 th International Bi-Conference Workshop on Agent-Oriented Information Systems (AOIS 2002), Toronto, p.47-63, May [9] J. Rumbaugh, I. Jacobson, and G. Booch (1999), The Unified Modeling Language Reference Manual,, New York, Addison-Wesley. [10] JADE Java Agent Development Framework, [11] Kirkman, M.S., Williams, S.R., Cafrey H.H. e Manrrero, D.G. (2002), Impact of Program to Improve Adherence to Diabetes Guidelines by Primary Care Physicians, Diabetes Care, v. 25, n. 11, p [12] Peters, A.L. e Davidson, M.B. (1998), Application of Diabetes Managed Care Program; Diabetes Care, v. 21, n. 7, p , July. [13] Pruna S., Dixon R. e Harris N. (1998), Black Sea telewdiab: Diabetes Computer System with Communication Technology; IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, v. 3 n.. 3, p , September. [14] Wooldridge Michael (2002), An Introduction to MultiAgent Systems; London John Wiley & Sons Ltd. [15] Mabry, S.L, Hug, C.R. Roundy, R.C.(2004), Clinical Decision Support with IM-Agents and ERMA Multiagents, In: IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems, p Contato Vera Maria Benjamim Werneck UERJ-Universidade do Estado do Rio de Janeiro Rua São Francisco Xavier 524, 6o Andar,Bloco B Maracanã, Rio de Janeiro - Brasil Cel vera@ime.uerj.br