Para construir esse sistema em Python, utilizaremos um mecanismo de Encadeamento Progressivo (Forward Chaining). Esse método parte dos fatos conhecidos e aplica as regras sucessivamente para derivar novas conclusões até que nenhum novo diagnóstico possa ser feito.
class BaseDeConhecimento:
def __init__(self):
# Usamos um set (conjunto) para garantir que fatos sejam únicos
self.fatos = set()
# Regras: lista de tuplas (condições, conclusão)
self.regras = []
def adicionar_fato(self, fato):
self.fatos.add(fato.lower())
def adicionar_regra(self, condicoes, conclusao):
"""
condicoes: lista de strings que devem ser verdadeiras.
conclusao: string que se torna fato se as condições forem atendidas.
"""
self.regras.append({
'condicoes': [c.lower() for c in condicoes],
'conclusao': conclusao.lower()
})
class SistemaEspecialista:
def __init__(self, base_conhecimento):
self.bc = base_conhecimento
def inferir(self):
print("--- Iniciando Processo de Inferência ---")
novos_fatos = True
diagnosticos_finais = []
while novos_fatos:
novos_fatos = False
for regra in self.bc.regras:
condicoes = regra['condicoes']
conclusao = regra['conclusao']
# Verifica se todas as condições da regra estão nos fatos conhecidos
if all(c in self.bc.fatos for c in condicoes) and conclusao not in self.bc.fatos:
print(f"Raciocínio: Como o paciente tem {', '.join(condicoes)}, infere-se: {conclusao}")
self.bc.adicionar_fato(conclusao)
diagnosticos_finais.append(conclusao)
novos_fatos = True # Uma nova conclusão pode ativar outras regras
return diagnosticos_finais
# --- Teste do Sistema ---
# 1. Instanciar a Base de Conhecimento
minha_bc = BaseDeConhecimento()
# 2. Definir as Regras (Lógica Proposicional)
minha_bc.adicionar_regra(["febre alta", "tosse"], "infecção respiratória")
minha_bc.adicionar_regra(["infecção respiratória", "dificuldade para respirar"], "pneumonia")
minha_bc.adicionar_regra(["tosse", "espirros"], "resfriado comum")
# 3. Inserir Fatos (Sintomas do Paciente)
sintomas = ["febre alta", "tosse", "dificuldade para respirar"]
for s in sintomas:
minha_bc.adicionar_fato(s)
# 4. Executar o Mecanismo de Inferência
motor = SistemaEspecialista(minha_bc)
resultados = motor.inferir()
print("\n--- Diagnóstico Final ---")
if resultados:
print(f"Conclusões encontradas: {', '.join(resultados).upper()}")
else:
print("Nenhum diagnóstico conclusivo com os fatos fornecidos.")
Explicação do FuncionamentoO diagrama abaixo ilustra como a lógica de encadeamento progressivo funciona no sistema que acabamos de criar, onde os fatos iniciais "gatilham" as regras em cascata:Lógica Proposicional: O sistema utiliza a operação de implicação ($P \land Q \rightarrow R$). Por exemplo: Se Febre Alta AND Tosse, então Infecção.Encadeamento Progressivo: O loop while novos_fatos garante que o sistema seja "inteligente" o suficiente para entender que uma conclusão (como "infecção respiratória") pode servir de sintoma para uma condição mais grave (como "pneumonia").Explicação do Raciocínio: O método de inferência imprime cada passo do pensamento lógico, o que é fundamental em sistemas médicos para que o doutor possa validar a decisão da IA.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!