Sistema de suporte à decisão para o diagnóstico de diabetes em PROLOG: Base de dados e inferência

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ UFPI CAMPUS SENADOR HELVÍDIO NUNES DE BARROS PICOS Disciplina Programação Lógica Curso Bacharelado em Sistemas de Informação 2ª AVALIAÇÃO ATIVIDADE PRÁTICA Recomendações A atividade é prática e colaborativa entre a dupla e não ente a turma sendo estritamente proibido a troca de códigosfontes ou de partes deles Caso seja constatado a prática de plágio a nota de todas as implementações será zerada Mantenha a simplicidade do códigofonte e revise antes de enviálos Não utilize códigos ou parte de códigos produzidos por chatbot Esse tipo de ferramenta é útil para compreender a lógica de codificação Logo tente desenvolver o seu próprio códigofonte Não deixe para a última hora o desenvolvimento da atividade Evite a procrastinação 1 Considere a criação de um sistema de suporte à decisão para o diagnóstico de diabetes que se baseia nos sintomas apresentados pelo paciente Nesse contexto desenvolva um programa em PROLOG que faça uso de uma base de dados para armazenar e inferir diagnósticos da doença A utilização de listas se faz necessária para otimizar o desempenho da solução A Tabela 1 é sugerida como uma base de conhecimento e inferência para abordar o problema Paciente Sexo Idad e Hipertensã o Cardíac o Fumante IMC Hemoglobina Glicose Diabetes Maria Feminino 370 não não passad o 305 57 100 não Gorete Feminino 530 não não passado 263 7 45 112 não Pedro masculin o 540 não não nunca 318 6 66 145 não Juliana Feminino 370 não não passado 212 5 61 200 não Catisvalda Feminino 560 não não nunca 309 5 65 145 não Ursulino masculin o 790 não não passado 311 9 58 155 não José masculin o 670 não não sim 273 2 68 220 sim Marta Feminino 740 não não sim 295 1 82 240 sim Jussara Feminino 370 não não passado 368 7 88 160 sim Katia Feminino 650 sim sim nunca 335 5 89 202 sim Marcelo masculin o 550 não sim passado 304 2 62 300 sim Ayla Feminino 610 não não passado 344 5 65 280 sim Rafaela Feminino 580 sim não nunca 383 70 200 sim 1 Cássia Feminino 610 não não sim 301 1 62 240 sim Elisa Feminino 260 não não passado 273 2 40 200 não Alice Feminino 740 não não passado 281 2 50 100 não Jade Feminino 450 sim não nunca 230 5 48 130 não Heloise masculin o 560 não não nunca 267 8 48 200 não Benício masculin o 200 não não passado 230 4 57 160 não Paulo masculin o 700 não não passado 159 4 58 158 não Otávio masculin o 300 não não passado 158 62 90 não Isis Feminino 800 não não nunca 220 4 90 209 sim Francivaldo masculin o 630 não sim passado 273 2 66 300 sim Juvelino masculin o 580 não não passado 323 8 66 159 sim Maya Feminino 430 sim não nunca 342 1 90 160 sim Genetíldes masculin o 560 não não nunca 375 9 40 159 não Waldisney masculin o 600 não não passado 254 40 200 não Reinaldo masculin o 270 não não passado 273 2 35 100 não Frederico masculin o 540 não não passado 304 1 50 158 não Tabela 1 Base de Dados Diabetes IMC Índice de Massa Corpórea Doente Cardíaco Níveis de Hemoglobina e Glicose passado já foi fumante O programa desenvolvido abranger o diagnóstico de diabetes permitindo a interação do usuário por meio de consultas específicas As principais consultas disponíveis devem ser adicionarpacienteConjuntoCaracterísticas Diabetes Este recurso permite ao usuário inserir novos pacientes fornecendo um conjunto de características associadas e indicando se essas características levam ao diagnóstico de diabetes editarpacienteConjuntoCaracterísticas Diabetes Permite ao usuário editar os dados de pacientes já cadastrados modificando as características e o status de diabetes conforme necessário removerpacienteConjuntoCaracterísticas Diabetes Possibilita ao usuário excluir informações de pacientes previamente cadastrados removendo características e o status de diabetes associado calcularIMC Peso Altura IMC Essa regra é responsável por calcular o Índice de Massa Corporal IMC Seu uso está integrado em outras regras do sistema diagnosticardiabetesConjuntoCaracterísticas sim Ao receber um conjunto de características de um novo paciente o sistema realiza um diagnóstico para determinar a presença de diabetes Para isso deve utilizar um mecanismo de inferência que analisa as relações entre as características explorando subconjuntos e valores que podem ampliar as possibilidades de diagnóstico Uma dica é considerar a probabilidades de que algumas características sejam maiores no diagnóstico Além disso a regra deve ser interativa caso o número de características fornecidas seja inferior ao total o sistema pode sugerir perguntas adicionais para obter informações mais detalhadas e refinar o diagnóstico seja criterioso e criativo Se por algum motivo a regra não obter uma resposta coerente o sistema deve retornar uma mensagem sugerindo a realização de novos exames A nota da segunda avaliação está vinculada à entrega e apresentação deste trabalho