Base de dados : LILACS
Pesquisa : G17.035.250 [Categoria DeCS]
Referências encontradas : 179 [refinar]
Mostrando: 1 .. 10   no formato [Detalhado]

página 1 de 18 ir para página                         

  1 / 179 LILACS  
              next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo SciELO Cuba
Texto completo
Id: lil-739202
Autor: Cabrera Hernández, Mirna; Paderni López, María del Carmen; Hita Torres, Ramón; Delgado Ramos, Ariel; Tardío López, María Antonia; Derivet Thaureaux, Denis.
Título: Aplicaciones médicas como ayuda al diagnóstico en la medicina. Experiencia SOFTEL-MINSAP / Medical application for support of diagnosis in medicine. SOFTEL-MINSAP experience
Fonte: Rev. cuba. inform. méd;4(2), sep.-dic. 2012.
Idioma: es.
Resumo: La Inteligencia Artificial (IA) en una primera aproximación, se puede definir como la rama de la computación que estudia la automatización del comportamiento inteligente. La investigación en este campo ha llevado al desarrollo de herramientas computacionales específicas, entre las cuales se cuentan una gran diversidad de formalismos de representación de conocimientos y de algoritmos que los aplican, además de los lenguajes, estructuras de datos y técnicas de programación utilizados para su implementación. Este mecanismo es el que intentan imitar los programas de inteligencia artificial llamados sistemas expertos o sistemas basados en el conocimiento. La Empresa SOFTEL, perteneciente al Ministerio de la Informática y las Comunicaciones (MIC), desde sus inicios desarrolló la informática médica, y dentro de ésta la rama de Inteligencia Artificial en aplicaciones como INFOTOXI, encargado de controlar y diagnosticar intoxicación por productos tóxicos en centros dedicados a este tema; GERISOFT, para la Atención Primaria de Salud del adulto mayor y el SEAA, Sistema de Ayuda Diagnóstica en la Asistencia Primaria. Para desarrollar estos sistemas se apoyaron en el conocimiento de médicos especialistas del Ministerio de Salud Pública (MINSAP) en calidad de expertos. Dichos sistemas fueron instalados en diferentes unidades del sistema de salud(AU)

Artificial Intelligence (AI) in a first approximation can be defined as the branch of computer science that studies the automation of intelligent behavior. This research has led to the development of specific computational tools, which include a wide range of knowledge representation formalisms and related algorithms, in addition to the language of data structures and programming techniques used for its implementation. This mechanism is attempting to imitate the programs of artificial intelligence known as expert systems or knowledge-based systems. Softel Company, owned by the Ministry of Informatics and Communications (MIC), from its inception has developed medical informatics within this branch of artificial intelligence in applications such as INFOTOXI, in charge of monitoring and diagnosing poisoning by toxic products in centers devoted to this theme; GER-ISOFT, for Primary Health Care for the elderly and SAAS System Diagnostic Support in Primary Care. The development of these systems was supported in the knowledge of specialist doctors from the Ministry of Public Health of Cuba (MINSAP), in quality of experts in their respective subjects. These systems are deployed in different units of the health system(AU)
Descritores: Aplicações da Informática Médica
Design de Software
-Inteligência Artificial/tendências
Responsável: CU1.1 - Biblioteca Médica Nacional


  2 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Id: biblio-1068994
Autor: Ferreira, José Alves.
Título: Sistema de Apoio à Decisão Médica em Valvulopatias / A Medical Decision Help System for Valvopaty.
Fonte: Campinas; s.n; 2000. 95 p. tab.
Idioma: pt.
Tese: Apresentada a Universidade Estadual de Campinas para obtenção do grau de Mestre.
Resumo: Uma das áreas mais complexas da tomada de decisão médica é o diagnóstico, pois este depende da análise de informações de diferentes naturezas e complexidades e é influenciado pela experiência anterior do médico e da sua intuição. É difícil formalizar esse conhecimento e representá-lo em um programa de computador, pois os mecanismos mentais e os processos de raciocínio pelo qual os clínicos chegam ao diagnóstico são ainda mal conhecidos. Há falta de padronização quanto aos termos e às definições médicas, pois muitas vezes não existem opiniões consensuais por parte dos especialistas na área de estudo sobre como decidir em face de evidências conflitantes, além do fato do conhecimento estar espalhado em muitas publicações, lugares e cabeças. Nesta tese é desenvolvido um sistema de apoio à decisão médica utilizando um programa executado em um computador do tipo PC, por meio do qual, através de respostas às perguntas dirigidas ao paciente, pelo médico e resultado de alguns exames clínicos pode-se chegar à confirmação de uma suspeita clínica na área de válvulas cardíacas, ou seja, estenose ou insuficiência valvular. O sistema desenvolvido utiliza teoria de subconjuntos nebulosos a fim de trabalhar com as imprecisões intrínsecas a esse processo. Foi desenvolvido um programa de computador com interface amigável para o médico e determina o diagnóstico utilizando linguagem Visual Basic e linguagem C++. Nessa interface com o usuário são introduzidos todos os aspectos médicos necessários para a geração do diagnóstico e nessa mesma interface é visualizado o diagnóstico gerado pelo programa. Após a implementação do programa em computador, foi testado o conjunto de dados de um total de 178 fichas médicas com diagnósticos confirmados nos diversos tipos de valvulopatias, apresentando acerto médio de 67% (diagnósticos totalmente corretos), 76% de acertos para as válvulas cardíacas, 81% de acertos para o tipo de doença (insuficiência ou estenose da válvula) e 85% de acertos para a gravidade (leve, moderada ou importante) e 5% de erros (diagnóstico gerado pelo programa totalmente incorreto). Portanto, o programa foi capaz de determinar o problema para a maioria das doenças (95% dos casos para acerto de, pelo menos, válvula, tipo de doença ou gravidade), o que o torna uma ferramenta importante no apoio à decisão médica.
Descritores: Computadores
Diagnóstico por Computador
Doenças das Valvas Cardíacas/diagnóstico
Inteligência Artificial
Técnicas de Apoio para a Decisão
Responsável: BR79.1 - CIC - Centro de Informação Cardiovascular Mendonça de Barros
BR79.1; TWB141, F413s, 2000


  3 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Texto completo
Id: biblio-1087302
Autor: Moreira, Paulo Sergio da Conceição; Salerno, Byanca Neumann; Tsunoda, Denise Fukumi.
Título: Internet das coisas e aprendizado de máquina na área da saúde: uma análise bibliométrica da produção científica de 2009 a 2019 / Internet of things and machine learning in the health field: a bibliometric analysis of scientific production from 2009 to 2019 / Internet de las cosas y el aprendizaje automático en el área de la salud: un análisis bibliométrico de la producción científica de 2009 hasta 2019
Fonte: RECIIS (Online);14(1):150-166, jan.-mar. 2020. ilus, tab, graf.
Idioma: pt.
Resumo: A internet das coisas e o aprendizado de máquina são temas emergentes na área da saúde com potencial para otimizar a área e criar um sistema de saúde inteligente em virtude do envelhecimento da população. Este artigo analisa a produção científica do período de 2009 a 2019 a respeito da internet das coisas e do aprendizado de máquina na área da saúde. Utiliza metodologia bibliométrica em 1.353 artigos recuperados na base de dados Web of Science. Constata um crescimento da produção científica sobre o tema, sendo os Estados Unidos o principal polo de pesquisa na área. Identifica os autores mais produtivos e com maior impacto, periódicos mais produtivos, colaboração entre países e palavras-chave utilizadas, bem como suas relações. Incentiva que novas pesquisas explorem as abordagens identificadas no estudo.

The internet of things and machine learning are emerging issues with the potential to optimize the health field and create an intelligent health system due to the aging population. This article analyzes the scientific production of the period from 2009 to 2019 regarding the internet of things and machine learning in the health area. It uses bibliometric methodology in 1.353 articles retrieved from the Web of Science database. It notes an increase in scientific production on the subject, the United States being the main research center in this area. It identifies the most productive and influential authors, the most productive journals, collaboration between countries and keywords used, as well as their relations. It encourages new research to explore the approaches identified in the study.

La internet de las cosas y el aprendizaje de máquinas son temas emergentes en el área de la salud con potencial para optimizar el área y crear un sistema de salud inteligente en virtud del envejecimiento de la población. Este artículo analiza la producción científica del período de 2009 hasta 2019 respecto a internet de las cosas y del aprendizaje de máquina en el área de la salud. Utiliza metodología bibliométrica en 1.353 artículos recuperados en la base de datos Web of Science. Constata un crecimiento de la producción científica sobre el tema, siendo los Estados Unidos el principal polo de investigación en el área. Identifica a los autores más productivos y con mayor impacto, periódicos más productivos, colaboración entre países y palabras clave utilizadas, así como sus relaciones. Estimula a que nuevas investigaciones exploren los enfoques identificados en el estudio.
Descritores: Tecnologia
Sistemas de Saúde
Inteligência Artificial
Internet
Atividades Científicas e Tecnológicas
-Bibliometria
Publicações Científicas e Técnicas
Registros Eletrônicos de Saúde
Aprendizado de Máquina
Limites: Humanos
Responsável: BR526.1 - Biblioteca de Saúde Pública


  4 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-789726
Autor: Silva, Cleyton Cézar Souto; Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo; Moraes, Ronei Marcos de.
Título: Sistema de Apoio a Decisão: a Segurança Alimentar e o Modelo em Rede Neural / Decision Support System: Food Security and Neural Network Model
Fonte: Rev. bras. ciênc. saúde;16(1):79-84, mar. 2012. ilus.
Idioma: pt.
Resumo: Este artigo tem como objetivo criar um modelo deapoio à tomada de decisão baseado em rede neural parasegurança alimentar nutricional do município de São Josédos Ramos, no interior da Paraíba. Material e Métodos: Estatécnica foi usada a fim de criar um modelo, através dospadrões implícitos nas camadas de 10 variáveis sobrequantidade e variedade de alimentos de 181 famílias domunicípio em estudo, utilizando-se como classificador oPerceptron Multicamadas do software Weka. Resultados:Uma vez criado o modelo, observou-se um padrão declassificação excelente na distinção entre segurançaalimentar e insegurança alimentar, embora tenha apresentadoconfusão na classificação entre os níveis de insegurançaalimentar. A escolha das variáveis relevantes naimplementação das redes neurais deve ser realizadacuidadosamente, visto que a inclusão de variáveis nãorelevantes ao problema em estudo poderá prejudicar odesempenho da rede neural, assim como o erro declassificação. Conclusão: O modelo, aqui proposto, podeser conduzido como ferramenta de apoio para o diagnósticoda insegurança alimentar, visando respostas úteis aogerenciamento dos programas de combate à fome...

This article aims to create a model to supportdecision making based on neural network for food nutritionsecurity in São José dos Ramos, in the interior of Paraíba.Methods: This technique was used to create a model, throughimplicit patterns in layers of 10 variables on the quantity andvariety of foods from 181 families in the municipality understudy, using as classifier the Multilayer Perceptron Wekasoftware. Results: Once the model was developed, therewas an excellent standard classification in the distinctionbetween food security and food insecurity, althoughconfusion in the classification among food insecurity levelswas verified. The choice for relevant variables in theimplementation of neural networks must be performedcarefully, since the inclusion of variables non relevant to theproblem under study may affect the neural networkperformance, as well as the classification error. Conclusion:The model proposed here may be conducted as a supporttool for the diagnosis of food insecurity, providing usefulanswers to the management of programs to combat hunger...
Descritores: Informática Médica
Inteligência Artificial
Segurança Alimentar e Nutricional
Limites: Humanos
Tipo de Publ: Estudo de Avaliação
Responsável: BR8.1 - Biblioteca Central


  5 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233971
Autor: Barilli-Castilho, E. C. V; Carvalho, M. S; Pina, F; Nobre, F. F.
Título: HIPERSIG: um tutor inteligente sobre técnicas de mapeamento espacial e sistemas de informaçöes geográficas / HIPERSIG: intelligent tutor about technique of spatial mapping and geographic information systems
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.766-766.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: O HIPERSIG é um sistema tutorial inteligente hipermídia, baseado na técnica de Sistemas Especialistas aliados a Hipertextos, que se propõe a auxiliar o pessoal ligado à área da saúde no que se refere às técnicas de representação espacial de dados e a tulização de sistemas de informações geográficas.
Descritores: Sistemas Especialistas
Inteligência Artificial
Hipermídia
Sistemas de Informação
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.163


  6 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233970
Autor: Bortolozzi, Flávio; Pelisson, Luiz Augusto; Tarrit, Claude; Paschenda, José Augusto; Kaestner, Celso A. A; Nievola, Júlio Cesar; Kobren, Maurício; Eberspächer, Henry; Seixas, Flávio Luiz; Penna, Manoel Camillo; Fonseca, Mauro Sérgio; Ortega, André.
Título: Estudo da integraçäo de técnicas de multimídia para a construçäo de sistemas tutoriais inteligentes. Projeto TURIM: tutorial em rede, inteligente e multimídia / Study of the multimidia technique integration to contruction of intelligent tutorial systems. TURIM project: tutorial in network, intelligent and multimidia
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.764-764.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: Os recentes avanços da Informática na área de multimídia permitem visualizar um novo o profícuo campo de pesquisa: a integração destes recursos aos sistemas ICAI. Sabidamente o poder de transmissão do conhecimento por meio de imagens e sons é por vezes superior aos tradicionais métodos de leitura. Considera-se que a integração destes novos meios permitirá um salto qualitativo importante no desenvolvimento dos sistemas ICAI, especialmente em determinadas áreas do conhecimento em que imagem e som são de reconhecida importância. Pode-se citar como uma destas áreas o ensino do diagnóstico médico a partir de imagens (EEG, ECG, ultrasons, etc), considerada como a motivação principal deste trabalho. O projeto pretende fornecer um sistema capaz de integrar o usuário a um meio que permita, por exemplo, auxiliar no aprendizado da cardiologia, fazendo com que este aprendizado seja o mais próximo possível de um tutor real. Para isto utilizará técnicas de inteligência artificial, sistemas distribuídos e multimídia.
Descritores: Inteligência Artificial
Informática Médica/tendências
Instrução por Computador
Multimídia
-Redes de Comunicação de Computadores
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.162


  7 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233966
Autor: Bartoszeck, Amauri B; Chaiben, Hamilton.
Título: Uma ferramenta computacional de aprendizagem baseada em redes semânticas / Computational tools of learning based in semantic network
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.756-756, ilus.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: Atualmente, o grande desafio para a Educação é conduzir o processo de ensino para o surgimento de novas propostas que utilizem os recursos tecnológicos emergentes para a criação de ricos ambientes de aprendizagem. Muitas pesquisas têm sido feitas no sentido de determinar como o uso educacional do computador poderá contribuir para a construção de tais ambientes. Neste contexto, este trabalho faz algumas considerações sobre a utilização das tecnologias de Inteligência Artificial e Hipertexto para o desenvolvimento de sistemas educacionais. O resultado deste trabalho é uma proposta de uma ferramenta computacional para engajar o estudante no processo de integração e representação do conhecimento.
Descritores: Software
Inteligência Artificial
Aprendizagem
Hipermídia
Semântica
-Redes de Comunicação de Computadores
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.158


  8 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233958
Autor: Dias Junior, Oliveiros; Min, Li Shih; Azevedo, Fernando Mendes de.
Título: Sistema especialista para medicina tradicional chinesa / Specialist system to traditional chinese medicine
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.740-740.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: Este trabalho propõe a implementação de um Sistema Especialista (SE) em medicina tradicional chinesa (MTC), nela inclusa a acupuntura, especialidade médica recente no Brasil. Os objetivos do projeto, as dificuldades no desenvolvimento e algumas soluções encontradas são apresentadas. Há uma breve discussão sobre a MTC e suas peculiaridades e diferenciações em relação à medicina ocidental, que refletem sobre a base de conhecimento (BC) em sua representação e manipulação.
Descritores: Sistemas Especialistas
Acupuntura
Medicina Tradicional Chinesa
-Sinais e Sintomas
Inteligência Artificial
Diagnóstico Diferencial
Registros Médicos
Síndrome
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.150


  9 / 179 LILACS  
              first record previous record next record last record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233957
Autor: Silva, Roberto.
Título: Padron: sistema de apoio à decisäo médica baseado em reconhecimento de padröes / Padron: expert systems for medical decision based in standard recognition
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.738-738.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: Sistemas de Apoio a Decisão Médica podem apresentar inderência demorada quando se aumenta o número de hipótese e sintomas associados, ou se deseja atribuir características mais sutis ao raciocínio. Neste sistema apresentamos uma representação das doenças como ondas de padrão senoidal. A interferência é feita a partir da amplitude e freqüência da onda gerada pelo quadro clínico apresentado pelo paciente em comparação com os padrões de doenças armazenadas. A base de conhecimento contém atualmente 160 hipóteses. Resultados preliminares de avaliação, 4 casos, mostram acertos em todos eles. Maiores estudos, com mais casos e mais hipóteses, devem ser feitos para a validação do sistema.
Descritores: Reconhecimento Automatizado de Padrão
Interpretação Estatística de Dados
Redes Neurais de Computação
Técnicas de Apoio para a Decisão
-Sinais e Sintomas
Sistemas Especialistas
Inteligência Artificial
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.149


  10 / 179 LILACS  
              first record previous record
seleciona
para imprimir
Fotocópia
Texto completo
Id: lil-233947
Autor: Keppke, Axel da Fonseca; Passos, Emmanuel Piseces Lopes.
Título: Um hipertexto com sistema especialista médico embutido / Hipertext with sausage medical specialist system
Fonte: In: Schiabel, Homero; Slaets, Annie France Frère; Costa, Luciano da Fontoura; Baffa Filho, Oswaldo; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo. Anais do III Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde. Säo Carlos, s.n, 1996. p.718-718.
Idioma: pt.
Conferência: Apresentado em: Fórum Nacional de Ciência e Tecnologia em Saúde, 3 e Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 15 e Congresso Brasileiro de Físicos em Medicina , 6 e Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 5 e Encontro Brasileiro de Proteçäo Radiológica, Campos do Jordäo, 13-17 out. 1996.
Resumo: O rápido desenvolvimento tecnológico tem influenciado o ensino médico, requerendo mudanças contínuas dos meios de ensino e material didático. Por outro lado, os leigos recorrem cada vez mais ao computador buscando informações médicas, preparando-se melhor para a consulta ou evitando visitas desnecessárias ao consultório. É comum hoje, principalmente nos E.U.A, médicos comprarem hipertextos em CD-ROMs com históricos de doenças de sua especialidade para auxiliar nos seus diagnósticos. Neste trabalho, é apresentado um estudo de técnicas para a criação de Hipertextos e Sistemas Especialistas, modelos de funcionamento destas duas tecnologias, além da ligação entre elas visando o desenvolvimento de um "sistema". Além disso, demonstra-se a viabilidade da aplicação na medicina de um sistema de Hipertexto com Sistema Especialista embutido.
Descritores: Sistemas Especialistas
Hipermídia
-Inteligência Artificial
Informática Médica/tendências
Medicina Clínica/métodos
Responsável: BR1.1 - BIREME
BR1.1/3012.139



página 1 de 18 ir para página                         
   


Refinar a pesquisa
  Base de dados : Formulário avançado   

    Pesquisar no campo  
1  
2
3
 
           



Search engine: iAH v2.6 powered by WWWISIS

BIREME/OPAS/OMS - Centro Latino-Americano e do Caribe de Informação em Ciências da Saúde