calorice

В
В 		В

Servicii personalizate

Articol

  • Spaniolă (pdf)
  • Articol în XML
  • Referințe articol
  • Cum se citează acest articol
  • Traducere automată
  • Trimite articolul prin e-mail

Indicatori

  • Citat de SciELO
  • Acces

Linkuri conexe

  • Similar în SciELO

Acțiune

Fides et Ratio - Jurnal de diseminare culturală și științifică a Universității La Salle din Bolivia

versiuneaВ On-lineВ ISSN 2071-081X

Fides Et RatioВ vol.14В no.14В La PazВ set.В 2017

ARTICOLE ORIGINALE

Studiul cheltuielilor calorice corporale folosind un sistem nutrițional expert care rezolvă date neclare

Studiul masei corporale de către un sistem expert în nutriție care rezolvă datele neclar

Ana Lourdes Vargas Rivera 1
[email protected]
Institutul de Cercetare în Știință și Tehnologie, Universidad La Salle-Bolivia
Obiect primit: 11/11/2016 Articol acceptat: 28.04.2017

Sistemele expert au capacitatea de a ajuta expertul uman și de aceea una dintre principalele lor aplicații este în domeniul medicinei. Datorită acestui fapt, scopul esențial al cercetării din acest articol este de a explora beneficiile pe care le putem obține din crearea și dezvoltarea unui sistem expert pentru rezoluția datelor fuzzy printr-un studiu corelațional descriptiv care ajută la evaluarea costului aportului caloric. a unui pacient și astfel se obține un sistem de sprijin în ceea ce privește diagnosticul nutrițional al unei persoane. Prin urmare, au fost analizate un total de 30 de cazuri, atât bărbați, cât și femei, cu o vârstă cuprinsă între 13 și 30 de ani în orașul La Paz, o selecție care a fost făcută dintr-un eșantionare non-probabilistică prin cote. În rezultate, s-a observat că există o corelație între modelul de comparație utilizat (Lipocalibre), procentul de succes al SEN comparativ cu modelul a fost de 97%, deci se poate spune că este un instrument eficient și expert în sprijin nutritionist.

Cuvinte cheie: Date fuzzy, inteligență artificială, nutriție, sisteme expert.

Sistemele expert au capacitatea de a ajuta expertul uman și de aceea una dintre principalele lor aplicații este în domeniul medicinei.

Prin urmare, scopul esențial al investigației acestui articol este de a explora beneficiile care pot fi obținute din crearea și dezvoltarea unui sistem expert pentru rezolvarea datelor difuze printr-un studiu de tip descriptiv corelațional care ajută la evaluarea cheltuielilor calorice ale unui pacient, și astfel se obține un sistem de sprijin în diagnosticul nutrițional al unei persoane. Din acest motiv, au fost analizate în total 30 de cazuri, atât bărbați, cât și femei, cu o vârstă cuprinsă între 13 și 30 de ani în orașul La Paz, o selecție care a fost făcută din eșantionarea non-probabilistică prin cote. În rezultate s-a putut observa că există o corelație între modelul de comparație utilizat (Lipocalibre), procentul de succes al SEN comparativ cu modelul a fost de 97%, deci se poate afirma că este un instrument eficient și de susținere instrument Expert nutriționist.

Cuvinte cheie: Inteligență artificială, Sisteme expert, Date fuzzy, Nutriție.

Introducere

Datorită acestui fapt, se gândește la dezvoltarea unui sistem expert cu scopul de a sprijini profesionistul în nutriție pentru realizarea unui diagnostic mai bun și, cu ajutorul acestuia, ajută un pacient la controlul corect al dietei sale și la îngrijirea sănătății dumneavoastră.

Stadiul tehnicii expert al sistemelor

„Sistemele expert sunt o ramură a IA (Inteligența Artificială) care folosește pe scară largă cunoștințele specializate pentru a rezolva probleme ca un specialist uman” (Giarratano și Riley, 2001, p. 2) Un sistem expert este un emulator al raționamentului uman și care are cunoștințele unui expert într-un anumit subiect. El trebuie să fie capabil să proceseze informațiile în așa fel încât să poată învăța din anumite situații incerte și să raționeze cu privire la soluționarea problemelor în acele situații.

Structura unui sistem expert

Un sistem expert bazat pe cunoștințe funcționează cu un utilizator care oferă informații sistemului (informații de intrare) și obține experiență ca răspuns (informații de ieșire). În cadrul sistemului expert, baza de cunoștințe este cea care furnizează datele motorului de inferență pentru a obține rezultatele.

Dezvoltarea unui sistem expert

La fel ca în dezvoltarea oricărui tip de sistem, un sistem expert are etape în dezvoltarea sa care sunt:

Etapa 1: Definirea problemei. Identificare.
Etapa 2: Căutați expertul sau sursa de cunoaștere.
Etapa 3: Identificarea conceptelor și datelor cheie.
Etapa 4: Selectarea suportului: Hardware și software.
Etapa 5: Achiziționarea de cunoștințe I.
Etapa 6: Reprezentarea cunoștințelor și formalizarea raționamentului.
Etapa 7: Dezvoltarea unui prototip. Testare și validare
Etapa 8: Achiziționarea de cunoștințe II.
Etapa 9: Întreținere și actualizare. "(Hidalgo, 1996, p. 179 - 205)

Înlănțuire inversă

SEN va efectua o înlănțuire inversă sau inversă, deoarece colectează informații esențiale de la persoana evaluată, înainte de a-și face ipoteza și de a prescrie o dietă adecvată.

Sistemul expert va avea o schemă ca cea a unui sistem de producție, pentru reprezentarea cunoștințelor. Structura sa va fi de tipul:

SEN = (BC, RP, Control)

Pentru prescrierea dietelor, nutriționistul expert are nevoie de anumite date elementare ale pacientului (greutate, înălțime, sex, vârstă), în plus față de un test de laborator în care cantitățile de substanțe chimice pe care persoana le are în sânge sunt văzute în ordine pentru a face acest lucru.calculează ulterior cantitatea de kilocalorii (Kcal.) pe care persoana ar trebui să le consume zilnic.

Prin urmare, baza de cunoștințe SEN este următoarea:

• da IMC> = 20,1 și IMC

В • da IMC> 25 atunci Supraponderal

În plus, SEN calculează cantitatea de kilocalorii pe care persoana evaluată trebuie să o consume pe zi pentru a menține sau atinge procentul ideal de masă corporală, conform datelor furnizate.

Calculul pe care îl va face sistemul expert este următorul în funcție de datele furnizate:

„Există diferite formule, dar cea mai utilizată astăzi este formula Harris-Benedict. Această formulă este diferită pentru fiecare sex:

MB Tatăl: 66.473 + (13.751 x greutate în kg) + (5.0033 x înălțime în cm) - (6.7550 x vârstă în ani)

MB Femeie: 655,1 + (9,463 x greutate în kg) + (1,8 x înălțime în cm) - (4,6756 x vârstă în ani) "(Alimentacin, 2015)

Cu calculul formulelor, obținem cheltuielile calorice bazale (cheltuielile calorice ale corpului în repaus), pentru a obține pisica calorică finală sunt necesare următoarele formule:

Astfel, cheltuielile calorice finale vor fi calculate astfel:

• Persoane sedentare (practic nu fac nimic din exercițiu): cheltuieli calorice ale metabolismului bazal x 1,2

• Persoane ușor active (fac exerciții ușoare de 1 până la 3 ori pe săptămână): cheltuieli calorice ale metabolismului bazal x 1.375

• Persoane moderat active (practică sport de 3 până la 5 ori pe săptămână): cheltuieli calorice ale metabolismului bazal x 1,55

• Oameni foarte activi (practică sport 6 până la 7 zile pe săptămână): cheltuieli calorice ale metabolismului bazal x 1.725

• Persoane hiperactive (efectuează exerciții fizice foarte intense, cel puțin 2 ore pe zi de sport sau au o activitate fizică intensă de muncă): cheltuieli calorice ale metabolismului bazal x 1,9 "(Alimentacin, 2015)

Funcționarea unui sistem expert depinde de doi factori foarte importanți:

"a.1) Sistemul de inferență, însărcinat cu desfășurarea procesului de raționament.

b.1) Baza de cunoștințe, Conține informații referitoare la problema care trebuie rezolvată sub formă de reguli lingvistice. "(Peregrán Rubio, p. 7)

Sursa de cunoaștere a SEN sunt regulile alese, aplicabile tuturor cazurilor și cunoașterea studiului de caz care este dat din consultările făcute utilizatorului.

Inițializarea variabilelor globale

- Inițial bază de date goală

Metodologie

Proiectare sistem expert

• Activitate fizică foarte ușoară

• Activitate fizică ușoară

• Activitate fizică moderată

• Activitate fizică intensă

• Activitate fizică excepțională

Acest lucru ar indica faptul că categoria de activitate fizică la care aparține persoana evaluată este „Ușoară”, cu aceasta putem face deja un calcul al caloriilor totale arse.

rezultate si discutii

Un studiu statistic a fost efectuat în orașul La Paz, comparând succesul în ceea ce privește IMC calculat de software și IMC calculat de un lipocaliber (instrument manual).

Variabilele utilizate au fost sexul și vârsta unui grup de 30 de persoane într-un interval de 13 până la 30 de ani, evaluate de nutriționist și ulterior de software.

Procentul de succes în calculul masei corporale a software-ului în comparație cu lipocalibrul a fost de 97%. Prin urmare, în prima fază a studiului se poate concluziona că calculul realizat de software este 97% fiabil.

În ceea ce privește IMC calculat, au fost utilizate următoarele reguli pentru a clasifica indicele obținut:

• IMC 18,5 - 24,9 -> Greutate sănătoasă

• IMC 25,0 - 29,9 -> supraponderal

• IMC 30,0 - 39,9 -> Obezitate

• IMC> 40 -> Obezitate severă

În cadrul eșantionului, au fost aleși 33% dintre persoanele cu un indice de masă corporală cuprins între 18,5 și 24,9, ceea ce indică faptul că au o greutate adecvată.

În cadrul grupului anchetat, rezultatele arată că bărbații sunt mai predispuși la supraponderalitate decât femeile și dimpotrivă, femeile sunt mai susceptibile de a fi subponderale în raport cu înălțimea lor.

Concluzii si recomandari

S-a observat în datele obținute că gradul de succes al sistemului expert nutrițional a fost în medie de 97%, comparativ cu un instrument utilizat pe scară largă de nutriționiști numit lipocalibru.

1 inginer de sisteme, specializat în design și dezvoltare web și inteligență artificială

Referințe

Ahmad, M. și de Stewart, H. (2012). Majoritatea Borda contează. Olanda: Facultatea de Științe Economice și Afaceri UVA. [Link-uri]

Food, F. (2015). Cum se calculează cheltuielile calorice zilnice - Nutriție și fitness. Obținut de la http://comeconsalud.com/alimentacion-nutricion/como-calcular-el-gasto-calorico-diario/ [Link-uri]

García P., C. R. (2013). Sisteme bazate pe înlănțuire înapoi. Cochabamba, Bolivia: Universidad Mayor de San Simín InfromÃtica -Sistemas.

Hidalgo, L. A. (1996). Inteligență artificială și sisteme expert. Córdoba, Argentina: Editorial Universidad de Córdoba, serviciul de publicații. [Link-uri]

Munera, L. E. (1991). Inteligență artificială și sisteme expert. Inteligență artificială și sisteme expert. Cali - Columbia: Editorial Universidad Icesi. [Link-uri]

Rodrguez, J. E. și Romero G., M. (2001). Sistem expert pentru formularea dietelor nutriționale pe cale enterală la om. Bogotê, Columbia: Revista Tecnura. [Link-uri]