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Sistemas Inteligentes Aplicados
à Medicina - "Interações
Medicamentosas"

 

 

Elie Chadarevian
Mestrando EPUSP*

 

Resumo - Apesar de ter sido a medicina, a partir das décadas de 40-50, uma das áreas de aplicação mais visadas com o surgimento dos computadores eletrônicos e dos sistemas ditos inteligentes, dentre as diversas aplicações desde então desenvolvidas, ainda não identificamos aquelas de auxílio ao profissional de saúde na análise da composição do "coquetel" de drogas que muitas vezes faz parte da terapia de seus pacientes. Este trabalho é motivado justamente pela dinâmica da descoberta e disponibilização, no mercado de consumo, de novas drogas, visando prover ao profissional de medicina uma ferramenta de auxílio para a análise das interações medicamentosas em seus pacientes, interações essas muitas vezes sujeitas à identificação a posteriori da utilização dos medicamentos. Nesta empreitada, a Internet, como meio físico de abrangência mundial e rápida disseminação de dados[1] e informação[2], apresenta-se como ferramenta estratégica fundamental para o sucesso do empreendimento ora proposto. O desafio maior, de promover o desenvolvimento de um sistema especialista que faça a análise crítica bioquímica das drogas que compõem cada medicamento e a forma com que eles podem interagir quando administrados num "coquetel" terapêutico, ficará como meta a ser atingida à medida do progresso que espero que este trabalho embrionário tenha. Tratando-se nesta oportunidade de simples ensaio[3], apresento no que segue apenas uma sugestão de abordagem da questão através de Sistemas Especialistas (SE), onde, analisadas algumas alternativas, concluo que, dada a necessidade de rastreabilidade das deduções[4] o modelo da "Máquina de Inferência" que melhor se adapta ao nosso propósito não é o conexionista, mas sim, o que faz uso de regras de produção.

Objetivo - Ensaio de um mecanismo eficaz de auxílio ao profissional de medicina no acompanhamento evolutivo das interações medicamentosas das drogas administradas a seus pacientes, com enfoque maior no módulo de "tratamento inteligente"(módulo de inferência) dos dados e informações do sistema.

Generalidades e Motivação

Além do armazenamento e tratamento, espera-se que um sistema de Inteligência Artificial (IA) também faça a prospecção de dados e informações do ambiente onde estiver inserido, de forma a proporcionar um tratamento dinâmico do conhecimento[5] adquirido. Assim, faz parte deste tratamento, além da capacidade de dedução (ou inferência) de novos conhecimentos resultantes de combinações consistentes executadas sobre os fatos e conceitos já adquiridos, também a definição de meios e estruturas para sua representação e tratamento, visando atender questões mais complexas de caráter inerentemente qualitativo[6].

Mirando-se no comportamento profissional de um ser humano, por exemplo um técnico especializado num determinado assunto, separar em módulos distintos de representação os conceitos de Base de Conhecimento (composto por fatos e regras de formação) e Máquina de Inferência (identificada pelo algoritmo de tratamento da Base de Conhecimento), parece ter sido a forma mais apropriada que os pesquisadores de IA encontraram para viabilizar a simulação, num computador, do comportamento humano especializado. Desta forma, o avanço das pesquisas e o desenvolvimento dos conceitos de conhecimento (declarativo e algorítmico) promoveu significativos progressos, tanto na forma dos pesquisadores abordarem as questões, quanto nas técnicas utilizadas para produzir "sistemas inteligentes especializados". Ou seja, delimitando-se a área de atuação (domínio do problema), basta a codificação de um número suficiente[7] de fatos e suas regras de formação, associando-os à definição de um algoritmo particular - Máquina de Inferência - para o desenvolvimento de um Sistema de IA Especialista (SE). Portanto, as questões principais a serem consideradas pelo projetista de um sistema de IA especialista são: aquisição, representação e tratamento de conhecimento e, ainda, uma estratégia de controle ou "Máquina de Inferência", que determine os ítens de conhecimento a serem acessados, as deduções a serem feitas, e a ordem dos passos a serem executados; engenharia do conhecimento é o jargão com que os estudiosos desta área denominam tal atividade. 

Todos esses avanços tecnológicos não se limitaram à área das ciências ditas exatas, mas alavancaram significativos progressos em outras áreas, tais como a química e a farmacêutica, objetos de particular interesse neste trabalho.

Se, por um lado, os avanços tecnológicos da sociedade moderna têm permitido à indústria farmacêutica o desenvolvimento cada vez mais rápido de medicamentos que atendam à demanda crescente por compostos que combatam as mais diversas moléstias que acometem o ser humano; por outro lado, outros avanços tecnológicos não têm sido eficazmente explorados no auxílio ao profissional de medicina no adequado acompanhamento dos efeitos que o "coquetel" de drogas, que muitas vezes compõem a "dieta" terapêutica, pode causar a seus pacientes: estou me referindo à ainda tímida utilização da tecnologia da informação(TI), como importante ferramenta de auxílio nos consultórios médicos, na prevenção de conseqüências (que podem ser até fatais) à saúde de seus pacientes, devido às possíveis interações medicamentosas indesejáveis e nem sempre identificadas quando da prescrição ou mesmo confecção das bulas dos remédios, mas que venham a ser conhecidas posteriormente.

Hoje é patente a existência de computadores na grande maioria dos consultórios médicos, nas clínicas e hospitais, mas é também patente que seu uso, na grande maioria dos casos, é limitado às aplicações administrativas; quando muito é utilizado algum software específico que, isoladamente, proporciona ao médico algum histórico do perfil dos seus pacientes, mas não interage com o médico a ponto de lhe proporcionar informações atualizadas dinamicamente, por exemplo, sobre os medicamentos administrados e suas interações medicamentosas decorrentes de, digamos, recentes descobertas divulgadas pelos respectivos laboratórios fabricantes ou, ainda, por organismos reguladores, do estilo do FDA[8] norte-americano.

O avanço da infra-estrutura de comunicação e a conseqüente redução dos custos de acesso popular à Internet, proporcionam hoje um importante meio de busca e troca de informações entre os mais diversos campos do conhecimento humano, indisponíveis até então, mesmo aos mais onerosos e complexos sistemas informatizados. Desta forma, a Internet é considerada um dos mais poderosos veículos de disseminação de informação, levando a estudos cada vez mais detalhados sobre as formas de como disponibilizar, tratar, gerenciar e permitir consultas ao grande volume de dados e documentos disponíveis na rede mundial.

Os dados disponíveis na Internet, além do alto volume, apresentam uma estrutura bastante heterogênea, o que torna complexa a pesquisa, uma vez que nem sempre o que se encontra é informação fidedigna; a certificação de sites ainda é incipiente, fazendo com que apenas dados e informações advindas ou respaldadas por instituições já tradicionais e de notório reconhecimento público/acadêmico sejam consideradas verossímeis. Mas ainda assim, também nestes sites, invariavelmente os dados encontrados estão estruturados de forma particular, necessitando serem interpretados e analisados através de um agente inteligente - normalmente o ser humano - que acaba realizando um trabalho maior de pesquisa sobre eles, para sua adequada modelagem, consulta e extração visando alimentar um eventual outro Banco de Dados ainda "semi-estruturado"[9].

A disponibilização, via Internet, do acesso aos Bancos de Dados de organismos internacionais reguladores do uso de medicamentos e drogas, como por exemplo o FDA, são preciosas fontes de dados e informações, que podem ser exploradas de forma inteligente por mecanismos automáticos de consulta e atualização de conhecimento. Ainda requerendo investimentos elevados, estes mecanismos podem facilmente ter seu custo diluído a partir de uma arquitetura cliente servidor, onde, estruturas menores em hospitais, clínicas e consultórios médicos se beneficiariam como clientes de uma estrutura inteligente maior de servidores.

De tudo o que foi exposto até o momento, já pode ser intuído que o mecanismo ora proposto será composto por um complexo de equipamentos e programas que viabilizarão a meta apresentada no "objetivo" acima. Entretanto, por ser este apenas um pequeno texto de monografia de final de disciplina, no que segue apresento uma breve descrição da arquitetura deste mecanismo, dedicando um pouco mais de atenção ao módulo de software responsável pelo que chamamos de "tratamento inteligente"[10] dos dados para, quem sabe num futuro próximo, motivar estudos e pesquisas mais aprofundados sobre o tema proposto, culminando em sua implementação.

Desenvolvimento da Proposta

Propor-se a implementar um sistema artificialmente inteligente requer, se não uma definição, ao menos um enquadramento do conceito de inteligência artificial(IA) quanto ao problema a ser abordado. Sem querer entrar em aspectos filosóficos, vou assumir o conceito genérico também utilizado em TI, que define IA como um campo de estudo que procura explicar e emular o comportamento inteligente em processos computacionais. Sob esta perspectiva, a IA tem dois propósitos:

·                     Perceber como a natureza da inteligência se comporta, que compõem os sistemas de IA conexionistas;

·                     Implementar em computadores sistemas que desempenham tarefas a partir de conhecimento prévio e regras de formação, e sobre os quais é necessária alguma ação "inteligente".

Nesta última, no de sistemas de IA baseados em conhecimento, é onde se enquadra minha proposta de implementação de um sistema de auxílio médico; de um modo geral, diz-se que uma aplicação envolve IA quando demonstra algumas características de “inteligência”; normalmente, é baseando-se em fatos conhecidos, hipóteses formuladas e no conhecimento prévio correspondente, armazenado em sua memória durante o período de sua formação e ao longo de sua vida profissional, que um especialista toma uma decisão, ou emite sua opinião sobre um determinado assunto. Durante o processo de raciocínio, ele vai verificando qual a importância dos fatos que encontra, comparando-os com as informações já contidas no seu conhecimento acumulado sobre esses fatos e hipóteses. Neste processo ele vai formulando novas hipóteses e verificando novos fatos, e esses novos fatos voltam a influenciar o seu processo de raciocínio; esse processo tem sempre por base o conhecimento prévio acumulado. Eventualmente, um especialista poderia ficar indefinidamente envolto neste procedimento, sem chegar a uma decisão, se os fatos de que dispusesse para aplicar o seu conhecimento prévio não fossem suficientes para chegar a uma conclusão consistente. Poderia, inclusive, por razões de limitação de tempo por exemplo, chegar a uma conclusão errada.

Além de fazer deduções e chegar a conclusões, um Sistema Especialista deve ter a capacidade de expor cada passo de suas inferências, sendo esta uma facilidade obrigatória no desenvolvimento da confiabilidade atribuída ao sistema e, no caso da análise de interações medicamentosas, extremamente útil ao profissional de saúde. Além disso, deve também "aprender" com suas conclusões e, desse modo, melhorar o seu desempenho de raciocínio visando melhorar a qualidade de suas decisões no futuro; comparativamente a um Sistema Convencional, baseado em algoritmos que processam um volume de dados de maneira repetitiva e emitem um resultado final, um Sistema Especialista baseia-se em uma busca heurística e normalmente trabalha com questões para as quais não existe uma solução organizada de forma algorítmica convencional.

 

 

onde, FDA é a entidade Norte-Americana "Food and Drug Administration", Lab-1 a Lab-n indicam outras fontes de dados confiáveis que podem ser consideradas pelo "tratamento inteligente", tais como Bancos de Dados de laboratórios farmacêuticos ou entidades públicas de saúde de outros países. A integridade das informações no "tratamento inteligente" está respaldada por firewalls e o suprimento de suas informações aos clientes é garantida por uma disposição em "cluster" de servidores Web.

Os Sistemas Especialistas utilizados na medicina hoje em dia são para realização de diagnóstico em determinada área, onde regras de inferência são aplicadas sobre uma grande base de conhecimento, sobre sintomas já conhecidos e tratamentos já aplicados, para que se possa identificar a doença e em seguida oferecer uma proposta de tratamento adequado. Embora devesse parecer natural, cabe ressaltar que estes sistemas são utilizados como auxílio à tomada de decisão, e não como determinantes no diagnóstico definitivo, mas ainda não se tem notícia de um sistema de auxílio no dimensionamento do "coquetel" do drogas na terapêutica de pacientes.

Proposta de Arquitetura Física

A figura-1, mostra uma forma de interligação que proporciona a alimentação do mecanismo de "tratamento inteligente" e seu acesso pelos clientes, de forma rápida e relativamente barata e segura.

Proposta de Arquitetura Lógica

Os enlaces do módulo de "tratamento inteligente" com os provedores de dados (FDA, etc.) e também com os clientes (hospitais, etc.), por pressuporem o uso da rede pública Internet, merecem algumas considerações importantes: desde sua introdução, no início da década de 1990, a Internet evoluiu muito no que diz respeito à sua utilização; diversas aplicações, anteriormente inexistentes, contribuíram para essa evolução, tais como: comércio eletrônico, bibliotecas digitais, multimídia sob demanda, educação à distância, etc. Desde então, um dos principais problemas enfrentados pelos administradores de sites na Internet tem sido o de adequar os recursos para atender às exigências dos diversos usuários. Esse desafio exige que os administradores Web estejam aptos a monitorar “gargalos”, prospectar sobre a capacidade de atendimento de seus sites e determinar a melhor maneira de resolver os problemas de desempenho, causados pelo aumento da carga de trabalho que lhes é imposta no decorrer do tempo.

Ainda mais, o ambiente da Internet possui características peculiares em relação a outros sistemas distribuídos. Algumas dessas características provocam um impacto considerável no planejamento dos servidores Web; primeiro, o número de clientes, que no nosso caso em particular, além de estar em constante crescimento, pode chegar à ordem de dezenas de milhares, se considerarmos o Brasil. O comportamento dos usuários durante a navegação é completamente aleatório, impedindo uma correta previsão da carga de trabalho que pode estar sendo imposta no servidor Web; em certos momentos a demanda pode estar praticamente inexistente e sem visitantes, mas, de repente, sem qualquer aviso, o tráfego pode aumentar abruptamente. Quando há um grande aumento na taxa de solicitações aos servidores Web, ultrapassando sua capacidade, os tempos de resposta e erros na conexão tendem a aumentar significativamente. A sobrecarga pode acontecer devido à saturação da largura de banda, da CPU, ou da memória principal do servidor Web ou, até mesmo, da redução da capacidade de conexão do servidor à rede. Também a lista de pedidos TCP (Transfer Control Protocol) do servidor pode ficar sobrecarregada, contribuindo para a degradação do desempenho geral. Tudo isso pode levar à indesejável frustração dos usuários e à conseqüente perda de credibilidade e prestígio que o sistema possa ter conquistado ao longo do tempo. Dessa forma, soluções eficazes são necessárias para atender os pedidos de maneira eficiente e com desempenho aceitável, daí ter sugerido a configuração em cluster[11] do servidor Web dos clientes, para que estes tenham alta disponibilidade durante os acessos dos usuários. Visando maior objetividade, vou assumir que estão bem equacionadas todas estas questões relativas aos enlaces dos módulos periféricos ao "tratamento inteligente".

Apresentei até agora algumas fases do desenvolvimento histórico dos sistemas de IA e algumas de suas aplicações, principalmente as chamadas simbolistas (baseadas em conhecimento) e as conexionistas (baseadas em cognição humana), vou então tentar defender a utilização da primeira, baseada em conhecimento (fatos e regras) para modelar o banco de dados do sistema a ser desenvolvido. Cabe dizer que também deve fazer parte do sistema completo o desenvolvimento de um módulo de reconhecimento de Linguagem Natural, fundamental nas pesquisas das fontes de informação (FDA e Labs), e útil também em inferências baseadas no conteúdo informativo das bulas dos medicamentos e onde a análise bioquímica possa ser relevada.

Conclusões

A originalidade do tema proposto parece estar mais relacionada à alta complexidade envolvida na adequada e completa abordagem dos problemas a ela relacionados e que, como foi sucintamente referenciado neste trabalho, ficando evidente a necessidade da conjunção de várias frentes independentes de trabalho para chegar-se a um resultado efetivo, ou seja, além dos aspectos físicos e de acesso à Internet, mostrou-se que uma solução adequada ao tema envolverá as áreas de sistemas de IA especialista e ainda de Linguagem Natural.

Referências e Bibliografia

* Este artigo foi extraído de uma monografia do autor para a disciplina: "Introdução à Ciência Cognitiva", ministrada pelo Prof. Dr. Henrique Schutzer Del Nero, durante o terceiro período de 2003, do curso de pós-graduação da Escola Politécnica da USP

[1]para o tema proposto, dado será toda unidade atômica de informação, tais como elementos químicos e compostos bioquímicos básicos, como sais, bases, ácidos etc.

[2]para o tema proposto, informação será toda relação ou regra de formação na conjugação ordenada dos dados.

[3]temos ciência que o tema proposto, para ser adequadamente abordado mereceria um trabalho de muito maior monta e detalhamento do que ora tive a oportunidade de elaborar, daí referenciá-lo apenas por ensaio.

[4]é de grande valia para o profissional de saúde poder determinar qual o elemento do coquetel de drogas que está causando o efeito indesejado.

[5]conhecimento, conhecimento, segundo "Russel  e Norvig 1995", é um conjunto integrado de fatos e relações que quando devidamente interpretado, produz um desempenho eficiente.

[6]o sistema deverá ser capaz de aumentar sua base de conhecimento a partir de resultados heurísticos sobre os fatos e regras já existentes, o que é referenciado como conhecimento qualitativo.

[7]não bastam quantidades apenas necessárias, é preciso haver suficiência nelas, porém, para a maioria dos problemas não se saberá se a quantidade introduzida na base do conhecimento é suficiente.

[8]FDA - Food and Drug Administration (instituição norte-americana de reconhecimento mundial).

[9] Um problema semi-estruturado é aquele no qual somente partes do problema possuem uma resposta definida por uma metodologia aceita, desta forma, um banco de dados semi-estruturado possui partes que podem ser diretamente transferidas para outros bancos de dados de estrutura padrão.

[10]"tratamento inteligente" foi a nomenclatura de utilizei para tentar mostrar que o tema abordado requererá um mecanismo motor próprio, pois envolve sistemas especialistas combinado com linguagem natural.

[11] WebCluster é uma solução de balanceamento de carga para seus servidores web

[12]HAYES-ROTH, F.; WATERMAN, D.A.; LENAT, D.B.Building Expert System. Addison-Wesley Publishing Company, Inc.,1983.

[13]http://www.cc.gatech.edu/cogsci/ (acessado em 29/12/2003)

[14] http://www.fda.gov/search/databases.html (acessado em 29/12/2003)

[15] Approved Drug Products with Therapeutic Equivalence Evaluations (Orange Book) (acessado em 27/12/2003)

Description: Listing of drug products approved on the basis of safety and effectiveness by the FDA under the Food and Drug Cosmetic Act.

[16] Drug Firm Annual Registration Status (acessado em 27/12/2003)

Description: Allows firms manufacturing drug products to register the site where the product was made within 5 days of commercial distribution and re-register annually, updating and validating current site information as required by section 510 of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act and the Code of Federal Regulations 21 CFR part 207.

[17] National Drug Code Directory (acessado em 27/12/2003)

Description: The NDC serves as universal product identifier for human drugs.

[18] Oncology Tools (acessado em 27/12/2003)

Description: Provides several tools relating to the use of oncology drugs.

[19] Informatics and Telematics in Health Care. Present and Potential Uses. Geneva: World Health Organization, 1987.

[20] Möhr, J.R.; Protti, D.J.; Salamon, R. (Eds.) - Medical Informatics and Medical Education. Proceedings of the I IMIA International Conference. Amsterdam, North-Holland, 1989.

[21] Pagés, J.C.; Levy, A.H.; Grémy, F. & Anderson, J. (Eds.) - Meeting the challenge: Informatics and Medical Education. Amsterdam: North Holland, 1983

[22] Rodrigues, R.J. (Ed.) - A Informática e o Administrador Hospitalar. São Paulo: Pioneira, 1987.

[23] Boden, Margareth A.: THE PHILOSOPHY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Oxford University Press, New York, 1990.

[24] Shortliffe, E.H.; Perreault, L.E.; Wiederholt, G.; Fagan, L.M. - Medical Informatics. Computer Applications in Health Care. Addison-Wesley, Reading, Mass., USA, 1990.

[25] van Bemmel, J.H.; Zvárová, J. (Eds.) - Knowledge, Information and Medical Education.

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