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diagnostico.health.eco.br Muitos diagnósticos em diversas áreas da medicina e da biomedicina são frequentemente complexos, caros e incluem uma sequência extensa de etapas. Essas etapas podem ter complexidade elevada comprometendo a performance do diagnóstico especialmente em regiões remotas de países em desenvolvimento. O acesso rápido às informações dos pacientes e seus exames, de forma organizada, descentralizada e distribuída, é muito importante para a comunidade médica em geral. A utilização desses dados pelos Sistemas de Apoio ao Diagnóstico pode aumentar a acurácia do resultado. O desenvolvimento de modelos computacionais baseados na perspectiva do médico especialista tem o objetivo de transformar informações clínicas em conhecimento, a fim de propor a criação de sistemas de auxílio ao diagnóstico mais eficientes. Essa definição tem o objetivo de facilitar o processo de análise dos dados e permitir a formalização das informações relacionadas a cada diagnóstico. Os conceitos computacionais utilizados para a criação dessa tecnologia estão ligados à Engenharia do Conhecimento. Com a análise automatizada de bancos de informações (dados clínicos, exames laboratoriais, exames de imagens e diagnósticos), busca-se estabelecer o grau de relacionamento de um contexto diagnóstico específico a um determinado paciente e seus respectivos sintomas. Em termos restritos, o conhecimento só é criado por indivíduos, sendo necessário que as organizações apoiem os indivíduos criativos ou lhes proporcionem contextos adequados. Esse processo deve ser entendido como um fator para ampliar organizacionalmente o conhecimento criado pelos indivíduos, cristalizando-o como parte da rede de dentro da instituição. Observa-se ainda que o referido processo ocorre dentro de uma comunidade de interação em expansão, que atravessa níveis e fronteiras interorganizacionais. Ontologia pode ser definida como uma especificação explícita abstrata e simplificada (conceitualização) de um domínio a ser representado. Na área de Sistemas Inteligentes, se uma entidade pode ser representada, então ela é uma especificação explícita de uma conceitualização. Assim, a conceitualização é definida como a interpretação estruturada dos conceitos, relacionando-os. Neste caso, referem-se aqueles selecionados como relevantes em um determinado domínio. O termo “explícito” refere-se ao conjunto desses termos utilizados e as suas restrições são previamente e explicitamente definidas. A importância da formalização de uma ontologia refere-se à capacidade de processá-la pelo computador, o que exclui definições em linguagem natural. O seu compartilhamento é justificado porque descreve um conhecimento consensual, que é utilizado por mais de um indivíduo, e aceito por um grupo. Assim, uma estrutura ontológica é a união de um conjunto não vazio de atributos, conceitos e especificações em contraposição com as hierarquias, tendo como função básica a representação do domínio através dos relacionamentos e axiomas. O nível de conhecimento fornece os meios para "racionalizar" o comportamento de um sistema do ponto de vista de um observador externo, a formalização é estabelecida através de um agente que possui inteligência para concluir seus objetivos. O agente tem a capacidade de executar um conjunto de ações e escolhê-las de acordo com o princípio da racionalidade. Um modelo de KL (Knowledge Level), no entanto, não é composto apenas do domínio que o agente parece estar utilizando mas, mais importante, é a estrutura dentro da qual esse conhecimento está sendo utilizado para a realização dos objetivos. Uma aplicação de CAD tem basicamente dois aspectos que influenciam na sua efetividade. O primeiro está associado à metodologia de processamento das informações, e o segundo com a apresentação dos resultados através de uma interação intuitiva com o usuário. Um ambiente único, que seja primordialmente ergonômico, possibilitaria a exploração de todos os dados relacionados dentro de um grande universo...