Desenvolvimento e comparação entre diferentes implementações de lógica fuzzy para aptidão física em reabilitação de joelho - Susin, Thiago Boeira (2020)
A Inteligência Artificial (IA) desde o seu início teve como estratégia mimetizar a cognição humana. Na área da reabilitação física, as pesquisas incluem a IA para processar, estimar e classificar o nível de atividade física. No intuito de aprimorar a relação profissional – paciente, esse trabalho visa desenvolver e comparar implementações de Lógica Fuzzy (LF) dos tipos Sugeno (LFS) e Mamdani (LFM) para auxiliar a tomada de decisão do fisioterapeuta de liberar o retorno do paciente às atividades físicas com mais dados e segurança. Os sistemas implementados são compostos por uma sequência de regras fuzzy (se – então) e quatro inputs sobre amplitude de movimento, extensão e flexão; dor; e força muscular; com a finalidade de gerar um output sobre a aptidão do joelho. Os requisitos qualitativos dos sistemas levados em consideração foram o tempo de processamento, a precisão e a confiabilidade das respostas. Na comparação entre LFM e LFS, o método Sugeno obteve respostas mais fidedignas quanto ao nível de pertinência, mas ambos os sistemas apresentaram concordância entre os valores informados em seis casos clínicos hipotéticos e os conceitos de aptidão resultantes. Para a avaliação desses sistemas, três fisioterapeutas responderam aos mesmos seis casos clínicos e suas respostas foram confrontadas com os outputs conceituais dos sistemas de LFM e LFS, considerados aqui como um gabarito para testá-los. O nível de concordância foi grande em dois dos seis casos e pequeno nos outros quatro, como se trata de um método inovador de avaliação na área da reabilitação, acredita-se que com mais informações fazendo parte dos sistemas e com os profissionais tendo acesso a elas, a concordância possa ser maior. Diversos testes clínicos podem ser acrescidos como inputs para auxiliar no processo de tomada de decisão dos profissionais e com novos estudos validar, agilizar e evoluir o tratamento fornecido