Cyberdoctor : Sistema Especialista Médico na Internet

Cyberdoctor : Sistema Especialista Médico na
Internet
Roberto Silva1, Edson Pimenta Doria2, Sílvia Christina Brenner Doria3
1
Pesquisador de Informática Médica
2
Consultor em Sistemas de Saúde
3
Médica Pediatra Especialista em Administração Hospitalar
Resumo - Este trabalho relata a experiência de transformação código do Sistema Especialista NIACIN em
um programa passível de ser acessado pela Internet. O NIACIN é um sistema ‘shell’ que pode trabalhar com
diferentes bases de conhecimento. No atual estágio conta com dez bases de conhecimento prontas, tais
como causas de hemoptise, vaginites, dor abdominal, cefaléia, entre outras. O sistema originalmente
escrito, em Quick-Basic ® e Visual Basic ® teve seus principais códigos transformados em padrão HTML e
Javascript. O sistema permite as opções de ver os sintomas de um determinado diagnóstico, os
diagnósticos de um determinado sintoma e uma consulta propriamente dita. Os sintomas são selecionados
em menu ordenados alfabeticamente. O sistema informa as hipóteses mais prováveis dado um conjunto de
achados, seu grau de confiança. Uma pequena justificativa da conclusão pode ser obtida pelo internauta.
Palavras-chave: Sistema Especialista, Telemedicina, Decisão Médica, Inteligência Artificial.
Abstract - This works describes the implementation of an expert system on the web. Niacin, originally
codified in Quick-Basic ® and Visual-Basic® had its code translated to HTML and Javascript pattern. At now
there are ten knowledge bases : abdominal pain, headache, hemoptysis, and others. The system provides a
consult on its knowledge bases, in which symptoms, signals and laboratories results are selected in a
alphabetically ordered menu. The ranking of most probable hypothesis are showed in a window, according
their confidence factors. A justification of conclusion may be required.
Key-words: Expert System, Telemedicine, Medical Decision, Artificial Intelligence.
Introdução
Uma evolução natural dos Sistemas de
Apoio à Decisão Médicos (SADMs) têm sido a
sua disponiblização em sites na Internet. Alguns
de uso geral [1], outros de aplicações mais
dedicadas [2, 3], todos têm como escopo principal
fornecer listas de hipóteses prováveis frente a
uma conjunto de achados. No Brasil o
desenvolvimento de SADMs já alcançou
maturidade com a publicação de vários trabalhos
sobre o tema. Nossa experiência com o NIACIN
[4], um sistema ‘shell’ de apoio ao diagnóstico, e
posteriormente com o LEPIDUS [5], nos levou a
ao estágio de colocar estes programas na
Internet. Nosso objetivo foi permitir que pessoas
distantes dos grandes centros de medicina,
pudessem dispor de uma ferramenta para
consulta onde o conhecimento de especialistas,
caro e distribuído, estivesse reunido. Este
trabalho relata a transformação do código do
NIACIN em um modelo de Internet e os
resultados preliminares desta implementação.
Metodologia
O NIACIN pode ser considerado um
ambiente de programação, pois diagnósticos,
descritores
(sinais,
sintomas,
exames
laboratoriais), podem ser armazenados e
posteriormente associados de acordo com o
conhecimento de especialistas. Existem no
momento cerca de 10 bases de conhecimento
construídas e passíveis de serem consultadas
pelo mecanismo de inferência do Sistema. As
bases existentes até o momento são : causas de
hemoptise, vaginites, púrpura, diarréia em
crianças, ascite, exantema, malformações,
vertigens, dor abdominal e cefaléia. Nosso
trabalho consistiu na transformação do código do
NIACIN, originalmente escrito em Quick-Basic® e
do Visual-Basic® para HTML e Javascript. Teve
se o cuidado de não usar ferramentas avançadas
de programação para Internet, em razão da
heterogeneidade do parque de computadores
instalados, muitos
em vias de serem
considerados obsoletos, ainda em uso em muitas
instituições. Igualmente pela capacidade do
NIACIN de lidar com bases de conhecimento
separadamente, permitiu-se prescindir do uso de
banco de dados remotos, com a geração de
códigos relativamente pequenos. Desta forma
foram criados as páginas em HTML com os
recursos naturais das mesmas (links, imagens,
forms, etc), e o código do Sistema Especialista
propriamente dito foi escrito em Javascript, o
qual está embebido dentro das páginas HTML. As
Figura 1 – Tela de abertura do Site Cyberdoctor.
dez bases de conhecimento podem ser acionadas
para três eventos : (1) consulta, (2) mostra dos
sintomas de um diagnóstico, (3) mostra dos
diagnósticos presentes em um determinado
sintoma. A consulta é feita mediante a seleção
dos descritores em uma lista ordenada
alfabeticamente. É possível tanto informar
achados positivos como negativos observados no
paciente. Quando solicitado para informar o
diagnóstico diferencial o sistema fornece a lista
de hipóteses mais prováveis com os indicadores
do grau de crença, descrença
e fator de
confiança. Um alerta é emitido antes de cada
resultado de consulta, informando ao consulente
da característica e limitações do método, além da
não consideração da consulta cibernética como
substitutiva do ato médico, o qual deve ter
sempre precedência. É possível também solicitar
ao sistema uma justificativa das conclusões
obtidas. Neste caso uma janela-prompt é aberta e
pedido o nome da hipótese que quer ver
explicada. O sistema informa neste caso o grau
de confiança da hipótese escolhida, sua
colocação no ranking do diagnóstico diferencial e
as congru6encias e incongruências do quadro
armazenado da doença e do quando informado
do paciente, considerando achados positivos e
negativos e a presença ou não dos mesmo nos
dois conjuntos avaliados. A escolha da opção
listagem dos diagnósticos que tem um
determinado sintoma e dos sintomas que tem em
um determinado diagnóstico é obtido também via
seleção dos itens desejados em listas alfabéticas
dentro de janelas.
Resultados
A implementação do sistema especialista
dentro de um site, denominado Cyberdoctor, pode
ser visto nas Figura1, 2 e 3. Um menu lateral, à
esquerda fornece as bases de conhecimento que
podem ser clicadas, abrindo um submenu, para
seleção da opção desejada : consulta, achados
por doença, doença e seus achados. O menu
superior, fornece informações gerais, típicas de
um site, como avisos, autoria, etc. Neste caso,
um pequeno manual está colocado no menu
Ajuda, que informará as principais características
técnicas do Sistema. Este Manual será aberto em
uma janela secundária, para não prejudicar o
evento que estiver sendo realizado no momento.
Figura 2 – Sistema sendo consultado.
Os eventos acionados, propriamente ditos,
ocorrerão dentro da janela principal, no meio da
tela.
Discussão e Conclusões
A despeito do grande avanço da área
médica, muito do conhecimento adquirido fica
restrito à comunidade acadêmica que o produziu.
A Telemedicina, área de crescente interesse,
pode se constituir no mecanismo pelo qual este
conhecimento seja distribuído para regiões mais
carentes, as vezes inacessíveis, no Brasil e, pela
próprias características da rede,
em outros
países de lingua portuguesa. Os sistemas
especialistas, suas bases, os vocabulários em
que se baseiam, funcionam como registros em
mídia magnética do conhecimento de muitas
gerações e que podem estar disponíveis onde
muitas vezes não existem condições de estar um
especialista. Sua disponibilização em serviços na
Internet permite disseminar este conhecimento.
Experiências de sistemas de lingua inglesa já são
comuns na Internet [6]. Considerando as
peculariedades dos termos do vocabulário usados
como sintomas, assim como os próprios quadros
de incidência nosológica nos diferentes países, a
instituição de Sistemas Especialistas ‘on line’
pode contribuir para a melhoria da assistência
médica em diversos cenários. A característica
geral dos sistemas especialistas, de fornecer
listas de hipóteses mais prováveis, podem
contribuir mesmo para a diminuição de hipóteses
pesquisadas, com repercussão sobre os custos
de assistência.
Perspectivamente, nosso trabalho seguirá
com a colocação no ar do sistema, busca de
parcerias, e coleta de eventuais opiniões sobre os
resultados obtidos.
Referências
1] Barnett GO, Famiglietti KT, Kim RJ, Hoffer EP,
Feldman MJ. (1998), DXplain on the
Internet. Proc AMIA Symp. :607-11.
[2] Chizzali-Bonfadin, C., Hatvan, A., Adlassnig,
K.
P.,
Horak,
W.
(1996),
“HEPAXPERT/WWW : KnowledgeBased Interpretation of Serologic
Serologic Tests for Hepatitis”. Abstracts
of Spring Congress of AMIA, Kansas
City – EUA, pp.68.
Figura 3 - Texto de ajuda para consulta ao sistema.
[3] Finkelstein, J., Hripcsak, G., Cabrera, M.
(1998), “Real-Time Decision Support in
Home
Asthma
Telemonitoring”.
Abstracts of Spring Congress of AMIA,
Philadelphia, pp. 61.
[4] Silva, R., Parize, M. M. G. (1994), NIACIN :
Um Programa para o Desenvolvimento
de
Sistemas
Especialistas
em
Medicina. Informédica, vol. 2, no. 11,
páginas 13-16.
[5] Silva, R., Roque, A. C. (1999) LEPIDUS I : A
Medical Decision Support System
Based on a Wave Representation of
Medical
Knowledge,
Medical
&
Biological Engineering & Computing.
vol. 37, supplement 2, Proceedings of
the European Medical & Biological
Engineering Conference, Viena, Austria,
novembro, pp. 762/763.
[6] Elhanan G, Socratous SA, Cimino JJ. (1996),
Integrating DXplain into a clinical
information system using the World
Wide Web. Proc AMIA Annu Fall Symp. ; 348-52.
Contato :
Roberto Silva
[email protected]