Redes Neurais no Gerenciamento do Processo de Hemodiálise

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Este trabalho tem como objetivo demonstrar o uso de redes neurais em análise de pacientes que serão encaminhados e os que já estão fazendo hemodiálise. Sabendo-se que para avaliação do paciente teremos as categorias/entradas e as classes, pois é essencial o resultado de todos os exames colhidos anteriormente, para verificar em qual classe (em quanto tempo) o paciente ficará na sessão de hemodiálise. Portanto, a base será obtida através de determinadas variáveis (exames laboratoriais), cada um com o seu devido peso, para determinar em qual classe o paciente se encontra, e assim, tendo como resposta a duração da sessão de diálise. Existirá uma base de dados de aproximadamente 30 (trinta) pacientes, com 15 tipos de exames laboratoriais e assim, serão classificados.

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

A inteligência artificial (IA) é uma importante área de pesquisa da Ciência da Computação que tem como objetivo criar máquinas inteligentes e também programas de computador capazes de tomar decisões e resolver problemas simulando a capacidade humana de realizar estas tarefas, ou seja, programas inteligentes.

A Inteligência artificial teve sua história iniciada nos anos 40, onde seus principais estudos eram concentrados na análise do funcionamento do cérebro, com o intuito de entender seu comportamento, e em sequências de estratégia.

Não existia qualquer ligação entre estes dois ramos de pesquisa e também não se falava em criar uma “Inteligência artificial”, vislumbrando apenas a criação de possibilidades de utilização do produto que estava para surgir, o computador.

Nos anos seguintes os estudos levariam à divisão em duas linhas distintas de pesquisa, sendo:

* Biológica – estuda o funcionamento do cérebro e dos neurônios.

* Cognição humana – estuda o raciocínio humano.

No final dos anos 50 e início dos anos 60, os cientistas Allen Newell, Herbert Simon, e J. C. Shaw deixaram de produzir sistemas baseados em números e passaram a criar sistemas capazes de manipular símbolos, o que foi fundamental para os trabalhos realizados depois. Desde então os pesquisadores de IA buscam implementar nas máquinas formas de comportamento inteligente, que compreendam sirtuações, e não simplesmente processem dados baseadas em algoritimos pré-estabelecidos.

O nome “Inteligência Artficial” surgiu durante o encontro de Dartmouth em 1956, onde estavam presentes alguns dos seus principais idealizadores, os cientistas Marvin Minsky, Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch e Walter Pitts, entre outros.

Para que se tenha uma noção mais próxima do desenvolvimento da inteligência artificial e suas pesquisas, segue abaixo um resumo dos principais avanços nas décadas seguintes ao seu surgimento:

Década de 40

Com a segunda guerra mundial, surge a necessidade de avanço tecnológico para criação de material bélico. Os governos direcionam grande quantidade de dinheiro para financiar pesquisas científicas no sentido de desenvolver armas de destruição em massa.

Um forte exemplo de arma de destruição em massa, que nessa época já era idealizada, foi a bomba atômica. Para que se tornasse possível a construção da bomba atômica foi criado o computador, visto que esta demandava uma quantidade gigantesca de cálculos exatos, que somente seriam possíves de ser feitos com o uso de uma ferramenta especial.

O computador foi aplicado também no planejamento de estratégias de guerra para os exércitos. Alimentando um software inteligente com as possíveis variáves da ação a ser executada, este fornecia um número de estratégias de ataque. Além de fornecer as estratégias, o computador também fazia as simulações das ações. Surge ai a era dos jogos de computador e a inteligência artificial tradicional.

Paralelo a isto, uma outra frente de estudos focava seus esforços em representar os neurônios dos ser humano em computador, formalizando o neurônio formal. Este estudo permitiu um grande avanço no sentido de descobrir de que forma os neurônios armazenam as informações, o que deu origem às redes neurais artificiais.

Década de 50

Nesta década iniciou-se o estudo, na linha de pesquisa psicológica, da utilização da lógica de estratégia para finalidades matemáticas, como a prova de teoremas. Iniciou-se também a modelagem através de regras de produção, regras estas baseadas na lógica de predicados.

A introdução da programação através de comandos de lógica de predicados proporcionou um grande avanço para a programação de sistemas que utilizassem esquemas de raciocínio. Daí foi possível o aperfeiçoamento do que já existia, como por exemplo, jogos, aplicações matemáticas e simuladores.

Nos estudos na área biológica, esta década foi de grande sucesso devido a implementação do primeiro simulador de redes neurais artificiais e do primeiro neurocomputador. A partir do modelo matemático de MacCulloc e Pitts (1943) e da teoria de aprendizado de Donald Hebb (1949), foi possível, nesta década, a união desses conhecimentos no modelo de rede neural artificial chamado Perceptron.

Década de 60

Esta década foi dedicada ao aprimoramento dos estudos já existentes às redes neurais artificiais e do modelo Perceptron. Surge nessa década um novo modelo de rede neural artificial chamada de Adaline, cuja única diferença do modelo Perceptron era a forma de aprendizado da rede.

Nesta década os pesquisadores da linha psicológica descobriram a inteligência artificial e viram nela um meio de fazer com que os computadores realizassem tarefas humanas, como compreender uma linguagem, pensar, enfim, raciocinar.

Década de 70

Para o segmento de estudos biológicos não foi um período produtivo, sem grandes incentivos. As poucas pesquisas realizadas chegaram a novas concepções de redes neurais artificiais cujo aprendizado era feito por toda a rede de neurônios, e não somente por um único neurônico, atravéz de compartilhamento de recursos.

No segumento psicológico, os estudos foram mais intensos, porém mostraram que não seria possível para uma máquina representar a capacidade cognitiva humana. Surgiram também os sistemas especialistas, responsáveis pela ampliação da inteligência artificial tradicional.

Década