complexidade dos treinos

-chave

Lógica difusa, conjunto fuzzy, sistema especialista difuso, anestesia geral, pressão arterial média (PAM), débito urinário por hora (HUO), taxa de fluido intravenoso (IFR)

Como citar este artigo:

RAHIM F, DESHPANDE A, SISTEMA HOSSEINI A. FUZZY EXPERT PARA GESTÃO DE FLUIDOS EM ANESTESIA GERAL. Jornal de Pesquisa Clínica e Diagnóstica [serial on-line] 2007 agosto [citado: 2018 16 de agosto]; 1: 256-267. Disponível em 
http://www.jcdr.net/back_issues.asp?issn=0973-709x&year=2007&month=August&volume=1&issue=4&page=256-267&id=89

 

A complexidade da prática pós treino médica torna as abordagens quantitativas tradicionais de análise inadequadas. Teoria dos conjuntos difusos, desenvolvida pelo professor Lotfi Zadeh (1965) (1), torna possível definir essas entidades médicas inexatas como conjuntos fuzzy. O professor Zadeh cunhou o termo variável linguística em 1973 e abriu as portas para a modelagem baseada em lógica difusa na variedade de áreas da ciência e tecnologia, incluindo a informática médica. O conceito de filiação parcial que ocorreu ao Professor Zadeh, Professor Titular de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) na Universidade da Califórnia em Berkeley, EUA, em 1964, quando visitava pais em Nova York. Em 1973, ele cunhou um novo termo Variável Linguística e que deu origem ao termo lógica Fuzzy que está sendo amplamente usado por muitos no mundo. A lógica difusa é usada para uma ampla variedade de dispositivos (2) , (3) .

A lógica difusa tem sido usada em aplicações que são passíveis de algoritmos convencionais de controle com base em modelos matemáticos do sistema que está sendo controlado, como o ventilador mecânico de alta frequência de Noshiro e colaboradores (4) . Tem uma vantagem particular em áreas onde a descrição matemática precisa do processo é impossível e é, portanto, especialmente adequada para apoiar a tomada de decisão médica (5) . A lógica fuzzy é o raciocínio com conjuntos fuzzy. Na medicina, as naturezas contraditórias são fatos comuns. 

As fontes de incerteza podem ser classificadas da seguinte forma (6) . 
(1) Informação sobre o paciente.
(2) História médica do paciente, geralmente fornecida pelo paciente e / ou sua família. Isso geralmente é altamente subjetivo e impreciso. 
(3) exame físico. O médico geralmente obtém dados objetivos, mas em alguns casos a fronteira entre o estado normal e patológico não é nítida. 
(4) Resultados de testes laboratoriais e outros testes de diagnóstico, mas eles também estão sujeitos a alguns erros e até mesmo ao comportamento inadequado do paciente antes do exame. 
(5) O paciente pode incluir sintomas simulados, exagerados e subestimados, ou pode até não mencionar alguns deles. 
(6) Destacamos o paradoxo do crescente número de transtornos mentais versus a ausência de uma classificação natural (7) .

A classificação em casos críticos (ie borderline) é difícil, particularmente quando se considera um sistema categórico de diagnóstico.