Desmistificando O Conceito De Consultas Por Similaridade A Busca De Novas Aplica Es Na Medicina

Páginas: 10 (2257 palavras) Publicado: 12 de maio de 2015
Desmistificando o Conceito de Consultas por Similaridade:
A Busca de Novas Aplicações na Medicina1
Roberto Santos Filho

Elaine P. M. de Sousa

Agma Traina

Caetano Traina Jr.

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – Universidade de São Paulo
Avenida do Trabalhador São Carlense, 400
13560-970 São Carlos, SP
{figueira | parros | agma | caetano}@icmc.usp.br
1. Introdução
Um dos maisimportantes benefícios da aplicação de ciências de computação na área
médica é a consulta por similaridade baseada em conteúdo como ferramenta de apoio ao
diagnóstico. Esta técnica tem sido usualmente aplicada na manipulação de imagens médicas
(tomografia, mamografia, ressonância magnética, dentre outras) em associação aos chamados
Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (PACS – PictureArchiving and
Communication Systems) [Alcocer et al., 96] [Siegel & Kolodner, 99]. No entanto, o potencial
das consultas por similaridade vem sendo pouco explorado, podendo ir muito além da
aplicação em PACS.
O propósito deste trabalho é apresentar de forma objetiva e simples, porém com algum
formalismo conceitual, os fundamentos que suportam a consulta por similaridade, procurando
fornecer subsídiosaos profissionais de saúde para que vislumbrem novas aplicações em sua
área. Portanto, este artigo pretende facilitar a comunicação entre as áreas de computação e
medicina, sendo motivado pelo reconhecimento de que, por vezes, é difícil para o pesquisador
de ciências de computação identificar aplicações potencias para o seu trabalho.
O artigo está dividido da seguinte forma: a seção 2 apresentaos conceitos em torno de
consultas por similaridade, a seção 3 apresenta técnicas para manipular grandes volumes de
dados e a seção 4 contém as conclusões e comentários finais.
2. Consultas por similaridade baseada em conteúdo
Ao se trabalhar com um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) contendo,
por exemplo, o cadastro de pacientes de um hospital, é comum procurar dados considerando
algumcritério de filtragem. Um exemplo simples de consulta seria “obter os resultados dos
exames de sangue de todos os pacientes com dengue que foram atendidos após o início do
último verão”. No caso, o critério é composto pela especificação de uma doença [doença =
“dengue”] e de um intervalo de tempo [data_atendimento ≥ 21/12/2001]; a resposta fornecida
pelo SGDB é composta pelos resultados dos examesde sangue em conformidade com as
condições especificadas. Critérios como este são caracterizados por envolver: igualdade, em
que o interesse é por dados exatamente coincidentes, e ordem, em que o interesse é por dados
maiores ou menores que um valor fornecido. Os tipos de dados em questão são tidos por
convencionais e incluem basicamente valores numéricos, data/hora e cadeias de caracteres.
Noentanto, critérios baseados em igualdade e ordem não são adequados aos chamados
tipos de dados complexos, ou não convencionais, que são estruturalmente mais sofisticados.
Exemplos da área médica incluem: imagens médicas em geral, cadeias de DNA,
eletrocardiogramas, dentre outros. Para estes tipos não há sentido em realizar consultas como
“obter o cadastro dos pacientes com tumor no cérebro cujatomografia seja igual à do paciente
em estudo”. Dificilmente (na verdade, nunca) as tomografias de dois tumores serão
1

Este trabalho tem apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP.

exatamente iguais, mesmo que os tumores tenham a mesma classificação. Portanto, o critério
mais adequado para casos assim é o de semelhança, sendo que a avaliação da similaridadeexistente entre dados complexos leva em consideração o significado do conteúdo que
apresentam. Assim, a consulta acima faria mais sentido da seguinte forma: “obter o cadastro
dos pacientes com tumor no cérebro cuja tomografia seja bastante similar à do paciente em
estudo”.
2.1 Tipos mais comuns de consulta por similaridade
Em meio computacional, a avaliação da similaridade entre dados complexos,...
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