fuzzy

Anamaria Moroşan Lucrare de diplomă

1

Universitatea “Aurel Vlaicu” AradFacultatea de Inginerie

Secţia:Automatizări si informatică industriala

LUCRARE DE DIPLOMA

Coordonator ştiinţific:Conf. dr. ing. Marius Bălaş

Absolvent:Anamaria Moroşan

-2006-


2

Universitatea “Aurel Vlaicu” AradFacultatea de Inginerie

Secţia:Automatizări si informatic industriala

Sistem expert pentru diagnosticareasupraponderii si a

obezitaţii ,implementat in Matlabşi Visual C#

Coordonator ştiinţific:Conf. dr. ing. Marius Bălaş

Absolvent: Anamaria Moroşan

-2006-


3

Cuprins:

I.INTRODUCERE1.1. TEMATICA PROIECTULUI.1.2.STUDIU TEMATIC ŞI BIBLIOGRAFIC.

1.2.1 Sisteme expert medicale1.2.2. Modelare şi simulare

1.3.STRUCTURA PROIECTULUI.1.3.1.Obiectivele urmărite1.3.2Medii software folosite

II.SISTEME EXPERT2.1.SCURT ISTORIC, DEFINIŢII.2.2STRUCTURA UNUI SISTEM EXPERT.

2.2.1SISTEMUL PRINCIPAL.2.2.1.1Baza de cunoştinţe.2.2.2Mecanismul sau motorul de inferenţă.2.2.3Baza de fapte.

2.2.2SISTEMUL SECUNDAR.2.2.2.1Interfaţa de dialog.2.2.2.2Baza de cunoştinţe.2.2.2.3Motorul de inferenţă.

2.3AVANTAJELE DEZVOLTĂRII ÎN TREI MODULE.2.4.TIPURI ŞI EXEMPLE DE SISTEM EXPERT

2.4.1TIPURI DE SISTEM EXPERT.2.4.2EXEMPLE DE SISTEM EXPERT.

2.5.EVALUAREA ŞI RĂSPÂNDIREA SISTEMELOR EXPERT2.5.1. Evaluarea sistemelor expert pentru diagnoză.

2.5.1.1.Complexitatea de cunoaştere2.5.1.2.Complexitatea tehnologică

2.5.2. Răspândirea sistemelor expert2.6. REALIZAREA SISTEMELOR EXPERT

2.6.1. METODOLOGII DE LUCRU SPECIFICE.2.6.2. CONDIŢIILE NECESARE DEZVOLTĂRII UNUI

SISTEM EXPERT.

III.PROBLEMATICA SUPRAPONDERII ŞI A OBEZITĂŢII3.1. DEFINIŢIA OBEZITĂŢII.3.2. EPIDEMIOLOGIE.

3.2.1. Prevalenţa obezităţii.3.2.2. Obezitatea şi mortalitatea

3.3. ETIOPATOGENIA OBEZITĂŢII.3.3.1. Factorii genetici (istorie familială de obezitate).3.3.2. Metabolismul trofinelor calorigene.3.3.3. Compoziţia regimului şi efortul fizic.


4

3.3.4. Ritmul alimentaţiei.3.3.5. Tulburări ale comportamentului alimentar.3.3.6. Consumul de alcool.3.3.7. Balanţa energetică.3.3.8. Reglarea neuro – endocrină a obezităţii3.3.9. Termogeneza redusă.3.3.10. Metabolismul de bază diminuat.3.3.11. Sedentarismul.3.3.12. Stresul psiho-social.3.3.13. Vârsta.3.3.14. Factorii fiziologici.3.3.15. Factorii endocrini.3.3.16. Utilizarea unor medicamente.3.3.17. Factori psihici.3.3.18. Abandonarea fumatului.3.3.19. Influenţele de mediu, culturale,

3.4. FIZIOPATOLOGIA OBEZITĂŢII ŞI MECANISMELE OBEZOGENE3.4.1. Balanţa energetică şi obezogeneza.3.4.2. Calcularea nevoilor energetice

3.5. ROLUL ŢESUTULUI ADIPOS.3.6. METODE ŞI FORMULE DE ESTIMARE A OBEZITĂŢII3.7. DIAGNOSTICUL ŞI CLASIFICAREA OBEZITĂŢII

3.7.1. Depistarea şi evaluarea iniţială3.7.2. Diagnosticul şi evaluarea finală a obezităţii3.7.3. PRINCIPALELE CLASIFICĂRI ALE OBEZITĂŢII.

3.7.3.1. După criteriul clinic (după distribuţia ţesutului adipos).3.7.3.2. În funcţie de clasa clinică de risc.

3.8. COMPLICAŢII ŞI ASOCIERI MORBIDE.3.8.1. Obezitatea şi diabetul zaharat.3.8.2. Dislipidemii.3.8.3. Sindromul X metabolic.3.8.4. Sindromul Y metabolic.3.8.5. Alte complicaţii.

3.9. MANAGEMENTUL CLINIC AL OBEZITĂŢII.3.9.1. PRINCIPII GENERALE.3.9.2. OBIECTIVE.3.9.3. Program terapeutic

3.9.3.1. Optimizarea stilului de viaţă.3.9.3.2. Medicaţia specifică.3.9.3.3. Intervenţii chirurgicale.3.9.3.4. Metode adjuvante

3.9.4. EDUCAŢIA TERAPEUTICĂ3.9.4.1. Definiţie, componente.3.9.4.2. Monitorizarea


5

IV.PREZENTAREA SISTEMULUI EXPERT FUZZY4.1.Alegerea marimilor de intrare – iesire4.2.Stabilirea bazei de reguli.4.3.Testarea în Simulink.

V IMPLEMENTAREA SISTEMULUI EXPERT ÎN VISUAL C#5.1.Structura programului

5.1.1Structura form-ului MeniuObezitate5.1.2.Structura form-ului DatePacienti.5.1.3.Structura form-ului Statistici

5.2. Prezentarea functiilor implementate5.2.1.Functiile Click.5.2.2 .Functiile KeyDown.5.2.3.Functiile KeyPress.5.2.4.Functiile pt calculul IMC-ului

VI.CONCLUZIIBIBLIOGRAFIE


6

I. INTRODUCERE

1.1. TEMATICA PROIECTULUI.

Tema generală a proiectului este realizarea unui sistem expert care să determine, pe

baza parametrilor antropometrici şi a parametrilor clinico-biologici ale unui pacient, ce

boală metabolico-nutriţională cu dezechilibru ponderal poate avea pacientul respectiv,

gradul şi tipul de obezitate şi clasa clinică de risc

Se propune un sistem expert implementat atât în Visual C#, cât şi în Matlab (mai

precis sistem expert fuzzy de tip Sugeno creat în FIS). Eforturile care trebuiesc depuse sunt

în vederea înţelegerii şi implementării sistemului expert, mai precis, alegerea mărimilor de

intrare-ieşire, respectiv crearea unei interfeţe care să fie atât prezentabilă, cât şi foarte uşor

de utilizat.

1.2. STUDIU TEMATIC ŞI BIBLIOGRAFIC.

După cum se observă, acest proiect este obiectul unui studiu interdisciplinar.

Soluţia propusă este o combinaţie armonioasă formată din teoria sistemelor expert,

medicină, teoria mulţimilor fuzzy şi programarea în Visual C#. La acestea se adaugă o

parte de modelare şi simulare în cazul sistemului expert implementat în Matlab. În privinţa

modelării şi simulării s-a optat pentru versiunea Matlab 6.5 cu mediul de dezvoltare fuzzy

FIS şi interfaţă de simulare Simulink. Iată o scurtă introducere în problematica teoriei

sistemelor expert, modelare şi simulare, adaptată pentru raţionamentul specific şi folosinţa

în domeniul medical.

1.2.1 Sisteme expert medicale

Sistemele expert medicale sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei

calculatoarelor ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente, dar cu utilizare în

practica medicală. Mai exact, sistemul expert este un program uşor accesibil, care pe baza

cunoştinţelor de specialitate, reţinute într-o bază de cunoştinţe, raţionează pe fondul unui

anumit algoritm, pentru obţinerea de rezultate într-o activitate complexă de evaluare a unei


7

stări patologice, întreprinsă în mod uzual doar de medicii cu experienţă. În medicină luarea

unei decizii apare într-un mod foarte important atunci când trebuie pus un diagnostic

deoarece la stabilirea unui diagnostic, apar mai multe alternative, deşi toate datele

medicale au fost colectate. Se poate construi astfel un sistem expert care să sugereze cea

mai plauzibilă alternativă.

1.2.2. Modelare şi simulare

Modelarea unui sistem expert se realizează exclusiv pe cale ştiinţifică, prin

construirea a mai multe modele ale sistemului de referinţă şi studierea proprietăţilor

fiecăruia din acestea. De obicei, modelele au un caracter formal, dar principala lor

proprietate constă în aceea că ele încearcă să lege observaţiile experimentale de anumite

premize care sunt deja cunoscute. Modelul sistemului caută să furnizeze informaţii despre

sistem. Astfel, primul pas în construcţia sistemului expert îl reprezintă modelarea

mărimilor cu care lucrează sistemul.

În situaţia de faţă s-a utilizat abordarea analitică, în defavoarea abordării

experimentale, deoarece sistemul beneficiază de facilităţile mediului FIS din Matlab. Se

foloseşte metoda proiectării lingvistice. Specificul acestei metode este posibilitatea de a

caracteriza procesul prin reguli de tipul “ if premiză then concluzie”. Cu ajutorul acestora

se construieşte sistemul expert pentru diagnosticarea şi evaluarea clinică finală a

supraponderii şi a obezităţii, program care va putea fi mai departe supus evaluărilor şi

testărilor.

1.3. STRUCTURA PROIECTULUI.

Capitolele 1 şi 2 reprezintă o fundamentare teoretică a prezentei lucrări. În capitolul

2 sunt descrise noţiuni generale din teoria sistemelor expert pornind de la un scurt istoric şi

definiţii elaborate de-a lungul timpului, şi continuând cu clasificarea, evaluarea

principalelor atribute,

complexitatea, condiţiile necesare dezvoltării unui sistem expert şi răspândirea sistemelor

expert, mai ales, a celor de mare complexitate.


8

În capitolul 3 sunt prezentate noţiunile medicale de specialitate metabolico-

nutriţionale referitoare la suprapondere şi obezitate, cu importanţă pentru formularea unui

diagnostic corect şi a unei evaluări adecvate.

Capitolul 4 găzduieşte descrierea amănunţită a paşilor urmaţi (începând cu faza de

documentare, continuând cu proiectarea şi simularea) în vederea dezvoltării sistemului

expert pentru diagnosticarea excesului ponderal implementat în Matlab, iar în capitolul 5

se prezintă varianta sistemului expert implementat în Visual C#.

În capitolul final, sunt formulate concluziile rezultate din cercetarea personală, dar

respectând îndeaproape cadrul teoretic interdisciplinar citat.

1.3.1. Obiectivele urmărite

Obiectivul prezentei lucrări este construirea sistemului expert atât în Matlab, cât şi

în Visual C# şi compararea celor două implementări. Etapele respectate pentru îndeplinirea

obiectivului propus sunt după cum urmează:

1. stabilirea datelor de intrare - ieşire ale sistemului expert;

2. dezvoltarea sistemului expert fuzzy în Matlab;

3. dezvoltarea sistemului expert în Visual C#;

4. comparaţia celor două sisteme.

1.3.2. Medii software folosite

Principalul mediu software folosit este Visual C#. Modelările sistemului expert

fuzzy s-au realizat în mediul Matlab respectiv uitlitarul FIS. S-a utilizat, de asemenea, şi

utilitarul Simulink.


9

II. SISTEME EXPERT

2.1. SCURT ISTORIC, DEFINIŢII.

Interesul pentru inteligenţa artificială a crescut în ultimii ani datorită răspândirii

aplicaţiilor comercializate, în sensul că, din ce în ce mai multe întreprinderi şi organizaţii

au început să folosească această tehnologie şi dispun de personal specializat în domeniu.

O perspectivă relativ completă asupra aplicaţiilor inteligenţei artificiale este arătată

în diagrama din figura 2.1.

Fig. 2.l. Aplicaţiile inteligenţei artificiale.

RGP = rezolvitoare generale de probleme

SE = sisteme expert

PLN = prelucrarea limbajului natural

RF = recunoaşterea formelor

R = robotica

IAC = învăţământul asistat de calculator

Sistemele expert pot fi considerate ca rezultatul celor mai importante aplicaţii

practice din domeniul inteligenţei artificiale (Artificial Intelligence AI).


10

Dezvoltarea Sistemelor expert a început la sfârşitul anilor 50. Însă majoritatea

sistemelor iniţiate în acest timp au rămas în fază de dezvoltare, aplicarea lor ne având loc.

La început s-a dorit realizarea unui sistem expert universal care să poată fi folosit

general. În scurt timp s-a dovedit însă insuficienţa capacităţii calculatoarelor care, pentru

cazul calculatoarelor moderne, nu atinge încă o capacitate şi o viteză suficientă pentru a

simula doar funcţia vizuală şi capacitatea de recunoaştere a formei. Astfel s-a trecut la

micşorarea extensiei aplicaţiilor spre domenii concrete, restrânse, unde pot fi utilizate cu

succes.

În anii 60 în domeniul sistemelor expert era deja caracteristică dezvoltarea unor

aplicaţii concrete. Deoarece în această perioadă programele ajutătoare, generatoare de

sisteme expert sau Sisteme Cadru Expert, nu erau încă accesibile (Expert System Shells),

în cursul dezvoltării programelor pentru realizarea unui sistem era nevoie de dezvoltarea

completă a lor. Aceasta consuma un timp îndelungat şi implicit costul lor era foarte ridicat.

Cercetările au luat o amploare deosebită în anii 70 ca urmare a succesului

sistemului expert elaborat în domeniul diagnosticii medicale (MYCIN urmat de RITA,

TEIRESIAS, EMYCIN, PUFF, KS300, GUIDON, ROSIE, SAL, LDS, PROSPECTOR,

KAS din aceeaşi categorie). Această perioadă poate fi caracterizată prin faptul că existau

deja sisteme cadru de dezvoltare pentru sisteme expert. Utilizându-le, cheltuielile de timp

şi lucru au scăzut mult. Începând cu această dată s-a pornit o cercetare intensă în diverse

domenii de aplicabilitate. Astfel:

realizarea diferitelor sisteme bazate pe cunoştinţe ştiinţifice;

simularea artificială a anumitor funcţii specifice omului (vedere, auz, vorbă);

proiectare de proces.

Sistemele expert în sine sunt bazate pe ştiinţă, sunt realizate pentru rezolvarea unor

probleme concrete dintr-un domeniu dat, sunt capabile să răspundă logic la diferite

întrebări şi totodată pot justifica răspunsul sau decizia dată. Pentru definirea lor s-au

propus diferite formulări.

Astfel Tau consideră sistemele expert ca şi programe de calculator care utilizând definiţii

ştiinţifice şi cunoştinţele unor experţi umani (înglobate în baza de cunoştinţe şi reguli)

caută rezolvarea unei situaţii concrete.


11

Conform afirmaţiilor lui Hayes-Roth sistemele expert, folosind reguli logice şi informaţii,

simulează cu ajutorul calculatorului acţiunile unui expert uman, prezentând o interfaţă de

acest tip.

Cea mai răspândită şi mai larg acceptată este însă definiţia dată de Societatea

Britanică de Ştiinţe ale Calculatoarelor, conform căreia sistemul expert este constituit din

programe de calculator care modelează şi într-o anumită măsură înlocuiesc ştiinţa

expertului uman într-un domeniu dat şi sunt capabile să ia decizii la acest nivel în

domeniul respectiv. Acestea în unele cazuri sunt capabile să-şi justifice deciziile date.

Un enunţ definitoriu este dat de către Ivan Bratko, un specialist în limbajul

PROLOG. Ideile centrale ale acestui enunţ le regăsim în mai toate enunţurile din lucrările

care abordează această temă. Un sistem bază de cunoştinţe este un program, care rezolva

probleme dintr-un domeniu îngust de aplicaţii, asemeni unui expert uman.

Pentru noţiunea de sistem expert, cercetătorii ne oferă în principal definiţii

fundamentale, pragmatice. De pildă, Edward Feigenbaum de la Stanford University

arată că “sistemele expert sunt programe concepute pentru a raţiona în scopul

rezolvării problemelor pentru care în mod obişnuit se cere o expertiză umană

considerabilă”. Edward Feigenbaum este pionerul în inteligenţă artificială care a definit

sistemul expert ca pe “un program inteligent pentru calculatorul electronic, care

utilizează cunoaşterea şi proceduri de inferenţă pentru soluţionarea problemelor, care

sunt suficient de dificile pentru a necesita o expertiză umană semnificativă pentru

soluţionarea lor”.

Louis E. Prenzel scrie că “sistemul expert este un program particular care

încorporează o bază de cunoştinţe şi un motor de inferenţe. Programul se comportă ca un

consilier inteligent într-un domeniu particular”.

Farreny H. prezintă şi el o definiţie interesantă şi anume: “sistemele expert sunt

programe, dar pot fi tot atât de bine maşini cu software, destinate să înlocuiască sau să

asiste specialistul în domeniile unde este recunoscută necesitatea expertizei umane”.

O definiţie de-a dreptul originală, aparţine profesorilor J. Uiarratano şi G. Riley

(NASA): “Un sistem expert este un sistem care emulează abilitatea de a lua decizii a

expertului uman. Termenul “emulează” înseamnă că sistemul este menit să acţioneze în

toate privinţele ca expertul uman. Emularea este ceva mai mult decât simularea,


12

care cere doar să se acţioneze prin imitarea condiţiilor realizate. Sistemul expert

acţionează foarte bine în domenii bine delimitate. În esenţă, soluţionează probleme în mod

normal rezolvate de către experţii umani, dar, în virtutea acestui scop, ele solicită acces la

o bază de cunoştinţe, ele trebuie să ofere diferite medii de raţionament şi să-şi justifice

concluziile la care ajung.

Din toate aceste definiţii rezultă următoarele principii şi idei succesive care

conturează suficient noţiunea de sistem expert:

- din punct de vedere conceptual sistemele expert vizează reconstituirea

raţionamentului uman pe baza expertizei obţinută de la experţi;

- sistemele expert dispun de cunoştinţe şi de capacitatea de a desfăşura activităţi

intelectuale umane;

- sistemele expert sunt organizate pentru achiziţia şi exploatarea cunoaşterii dintr-

un domeniu particular numit domeniul problemei;

- sistemele expert dispun de metode de invocare a cunoaşterii şi exprimarea

expertizei, comportându-se ca un “asistent inteligent”;

- ca nivel de realizare informatică, sistemele expert se bazează pe principiul

separării cunoaşterii (bazei de cunoştinţe) de programul care o tratează (motorul de

inferenţe);

- sistemele expert sunt capabile să memoreze cunoaşterea, să stabilească legături

între cunoştinţe şi să infereze concluzii, soluţii, recomandări, sfaturi, respectiv cauzele

unor fenomene şi situaţii pe baza faptelor şi prelucrării cunoaşterii incerte.

2.2. STRUCTURA UNUI SISTEM EXPERT.

În structura unui sistem expert trebuie să fie conţinute obligatoriu trei module

principale, care formează un sistem principal (aşa-numitul sistem esenţial), şi încă trei

module care formează un sistem secundar.


13

Fig. 2.2. Modulele principale şi secundare din structura unui sistem expert.

2.2.1. SISTEMUL PRINCIPAL.

2.2.1.1. Baza de cunoştinţe.

Este formată din ansamblul cunoştinţelor specializate introduse de expertul uman.

Cunoştinţele stocate aici sunt în principal descrierile obiectelor şi ale relaţiilor dintre

acestea. Baza de cunoştinţe face parte din sistemul cognitiv, cunoaşterea fiind memorată

într-un spaţiu special organizat. Forma de stocare trebuie să asigure căutarea pieselor de

cunoaştere specificate direct prin simboluri identificatoare sau indirect, prin proprietăţi

asociate sau inferenţe care pornesc de la alte piese de cunoaştere.

2.2.1.2. Mecanismul sau motorul de inferenţă.

Reprezintă noutatea sistemelor expert. El preia din baza de cunoştinţe faptele

utilizate pentru construirea raţionamentului. Mecanismul de inferenţă urmăreşte o serie de

obiective majore, cum ar fi: alegerea strategiei de control în funcţie de


14

problema curentă, elaborarea planului de rezolvare a problemei după necesităţi,

comutarea de la o strategie de control la alta, executarea acţiunilor prevăzute în planul de

rezolvare. Deşi mecanismul de inferenţă este constituit dintr-un ansamblu de proceduri în

sensul obişnuit al termenului, modul în care utilizează cunoştinţele nu este prevăzut prin

program, ci depinde de cunoştinţele pe care le are la dispoziţie.

2.2.1.3. Baza de fapte.

Reprezintă o memorie auxiliară care conţine toate datele utilizatorului (faptele

iniţiale care descriu enunţul problemei de rezolvat) şi rezultatele intermediare produse în

cursul raţionamentului.

2.2.2. SISTEMUL SECUNDAR.

Interfaţa utilizator este cea care asigură dialogul dintre utilizator şi sistem.

Modulul de achiziţie al cunoştinţelor preia cunoştinţele specializate furnizate de

expertul uman sau inginerul de cunoştinţe într-o formă ce nu este specifică reprezentării

interne (fişiere).

Modulul de explicaţii permite trasarea drumului de urmat în raţionare de către

sistemul rezolutiv şi emiterea justificărilor pentru soluţiile obţinute, evidenţiindu-se în

acest mod cauza greşelilor sau motivul eşecurilor.

2.2.2.1. Interfaţa de dialog.

Dezvoltarea interfeţei şi integrarea cu mediul lor de acţiune nu sunt aceleaşi pentru

toate sistemele expert. De aceea sunt necesare interfeţe diferite în funcţie de intrările şi

ieşirile necesare mediului în care operează. Interfaţa cu utilizatorul trebuie să fie

prietenoasă, uşor de accesat. În toate cazurile o interfaţă de dialog trebuie să permită trei

moduri de lucru cu utilizatorii:

1. modul de lucru cu utilizatorii obişnuiţi, cei ce beneficiază de sfaturile sistemului,

de consultaţii sau de răspunsuri. În acest mod de lucru sistemul expert lucrează prin

sesiuni de consultare executive.


15

2. modul de lucru cu utilizatorii experţi, singurii autorizaţi pentru introducerea de

cunoştinţe sau pentru actualizarea cunoştinţelor din sistem. Asemenea utilizatori trebuie să

fie obligatoriu dintre cei interesaţi direct în buna funcţionare a sistemului expert.

3. modul de lucru cu utilizatorii şcolari, studenţi sau personal. Acestor utilizatori li

se pune la dispoziţie cunoaşterea, îi testează şi în final îi evaluează.

La sistemele expert prezente se remarcă interfeţe de dialog ce lucrează cu

meniuri, linie comandă, pictograme sau icoane, există şi sisteme expert care dispun de

unităţi de sinteză şi recunoaştere a vorbirii sau a formelor şi procesarea imaginilor. Aceste

sisteme sunt utilizate foarte intens.

2.2.2.2. Baza de cunoştinţe.

Baza de cunoştinţe conţine informaţii, fapte sau piese de cunoaştere prelucrate de

la experţii umani în legătură strânsă cu domeniul problemei şi care descriu situaţii

evidente, fapte reale sau ipotetice, reguli, etc.

O bază de cunoştinţe pentru un sistem expert bazat pe reguli de producţie poate

fi compusă dintr-o bază de reguli şi o bază de fapte.

Faptele sunt aserţiuni despre un anumit aspect al obiectelor sau relaţiilor de

reprezentat. Ansamblul faptelor memorate în sistemul expert se numeşte baza de fapte.

Faptele sunt accesibile şi general acceptate de către unul sau mai mulţi experţi în

domeniu.

Regulile arată legăturile dintre fapte în funcţie de care se pot desfăşura

procesele inferenţiale. Ele se înregistrează în baza de reguli într-o ordine

nesemnificativă. Regulile reflectă judecăţile expertului în prelucrarea faptelor şi modul

cum se pun în relaţie pentru a ajunge la concluzii sau acţiuni.

Metodele de reprezentare a cunoaşterii sunt de două categorii: (1) metode

declarative şi (2) metode procedurale. La fiecare metodă corespunde un model numit

structura de cunoaştere care poate fi procesat de către motorul de inferenţe în activităţile

de căutare şi comparare.

Metodele declarative sunt reţele semantice, cadrele, obiecte structurate şi calculul

predicatelor. Toate acestea se utilizează la reprezentarea faptelor şi aserţiunilor.


16

Metodele procedurale include în principal regulile de producţie şi se utilizează

pentru reprezentarea acţiunilor sau proceselor. Pentru descrierea relaţiei IF-THEN (dacă

- atunci) s-au stabilit câteva perechi de termeni:

IF antecedent IF condiţie IF premisă

THEN acţiune THEN acţiune THEN concluzie

În implementările informatice ale sistemelor expert cele două baze vor fi realizate

şi accesate cu ajutorul unui sistem informatic de gestiune a bazelor de date.

2.2.2.3. Motorul de inferenţă.

Componenta de raţionare este caracteristică sistemului expert care trebuie să

raţioneze, adică sistemelor care pot să deducă ce anume are nevoie, să folosească ceva

din ceea ce el ştie deja. La rândul său motorul de inferenţă are două componente

principale:

A. Sistemul de administrare a bazei de cunoştinţe care efectuează operaţii de

organizare automată, control şi actualizare a cunoştinţelor, iniţiază căutări pentru controlul

relevanţei pe liniile de raţionament pe care lucrează procesorul de inferenţe simbolic.

B. Procesorul de inferenţe simbolic oferă o metodă de prelucrare prin care se

furnizează liniile de raţionament. O bază de reguli constituie o mulţime statică de

cunoştinţe, motorul de inferenţă având un rol dinamic de a descoperi cunoştinţele noi

acţionând asupra bazelor de reguli şi fapte.


17

2.3. AVANTAJELE DEZVOLTĂRII ÎN TREI MODULE.

După toate cele prezentate mai sus, putem observa cu uşurinţă că este extrem

convenabil să se dezvolte un SE în trei module principale: o bază de cunoştinţe; o maşină

de inferenţă şi o interfaţă cu utilizatorul. [LUGE91]

Fig. 2.3. Structura generală a unui sistem expert.

Baza de cunoştinţe cuprinde cunoaşterea specifică domeniului, căruia îi este

dedicat sistemul expert şi care constă din fapte, reguli şi proceduri, ce conduc la rezolvarea

problemelor specifice. Maşina de inferenţă este modulul de program, care are

implementată strategia de căutare, şi care activează cunoştinţele din baza de cunoştinţe, cu

scopul găsirii unei soluţii (unui set de soluţii posibile). Iar, interfaţa utilizator realizează o

legătură facilă, între sistem şi utilizator, oferindu-i totodată acestuia, o imagine asupra

procesului de rezolvare, realizat de maşina de inferenţă. Schema de alcătuire a SE separă

baza de cunoştinţe de maşina de inferenţă. Această separare este necesară deoarece, fondul

de cunoştinţe este legat de domeniul de aplicaţie şi este util să poată fi modificat.


18

O altă descriere a structurii sistemelor expert este redată în figura 2.4.

Fig. 2.4. Structura unui sistem expert

Elementele care o compun sunt următoarele:

• baza de cunoştinţe (cunoştinţe generale despre problemă, fapte şi reguli);

• baza de date (informaţii despre problema curentă); maşina de inferenţă;

• componenta explicativă (este dispozitivul, care poate informa utilizatorul despre

modul în care s-au obtinut concluziile);

• interfaţa cu utilizatorul şi componenta de achiziţie a cunoaşterii;

• spaţiul de lucru (este o zonă de memorie în care se păstrează o descriere a

problemei).


19

2.4. TIPURI ŞI EXEMPLE DE SISTEM EXPERT

2.4.1. TIPURI DE SISTEM EXPERT.

Tipurile de sistem expert se deosebesc între ele pe baza funcţiilor ce le-au fost

atribuite şi domeniile de utilizare:

1. Sistem expert pentru diagnostic şi întreţinere – sunt programele cele mai

utilizate în practică, analizând defectele şi recomandând soluţii pentru remedierea acestora

pe baza cunoştinţelor ce sunt adesea structuri euristice. S.E. de diagnostic şi întreţinere

procesează întrebări care reprezintă problema de rezolvat.

2. Sistem expert pentru depanare şi reparare – sunt folosite în aplicaţiile de

reparare, oferind diagnostic, pentru care dezvoltă un plan de reparaţii şi controlează

decizia.

3. Sistem expert de instruire – sunt sistemele utilizate în învăţământ şi conţin

cunoştinţe privind materiile de instruire, utilizând de obicei diagnoza şi clasificarea.

4. Sistem expert de interpretare – sunt utilizate la analiza informaţiilor pentru a le

determina semnificaţia; conţin scenarii cu modele cunoscute, fiind folosite în

supravegherea proceselor industriale, analiza imaginilor, înţelegerea vorbirii şi altele.

5. Sistem expert pentru prognoză – sunt folosite în predicţie pentru a determina

viitoarele condiţii din anumite situaţii, deducând cu tehnici de probabilitate consecinţele

fenomenelor observate.

6. Sistem expert pentru proiectare şi planificare – sunt utilizate în aplicaţii

inginereşti şi de management pentru minimizarea restricţiilor privind timpul, costul

materialelor, condiţii şi altele.

7. Sistem expert de monitorizare şi control – sunt utilizate în aplicaţii de timp

real, de monitorizare şi control a proceselor complexe de fabricaţie, unde nu pot fi utilizaţi

oamenii.

8. Sistem expert de simulare – sunt utilizate în aplicaţii care simulează diferite

condiţii şi pentru care realizarea practică ar costa foarte mult.

Cea mai des utilizată este funcţia de diagnostic de întreţinere, dar pentru diverse

domenii care nu au fost enumerate mai sus se utilizează în mod combinat.


20

2.4.2. EXEMPLE DE SISTEM EXPERT.

DENDRAL. Primul sistem expert a fost dezvoltat începând din 1965, la Stanford, de către

Edward Feigenbaum şi laureatul premiului Nobel, geneticianul Joshua Lederberg.

DENDRAL, chimistul computerizat, este primul program bazat pe cunoştinţe destinat

raţionamentului ştiinţific. El reuşea să determine structura unor compuşi chimici organici

pe baza analizei spectroscopice a moleculelor. Pe măsură ce setul său de reguli a crescut,

sistemul a devenit însă dificil de menţinut şi dezvoltat în continuare. [BUCH78],

[GRAY80],

META-DENDRAL. Meta-Dendral (1970-1976) [BUCH78] este un program care

formulează reguli pentru Dendral, aplicabile domeniului spectroscopiei de masă. El a

reuşit să redescopere reguli cunoscute despre compuşi chimici, dar a formulat şi reguli

complet noi. Experienţele cu Meta-dendral au confirmat că inducţia poate fi automatizată

ca un proces de căutare euristică şi că, pentru eficienţă, căutarea poate fi despărţită în doi

paşi: o fază de aproximare a soluţiei şi una de rafinare a ei.

MYCIN. Un alt sistem expert celebru este MYCIN, creat în 1972 de Edward H.

Shortlife, tot la universitatea Stanford. În dizertaţia sa de doctorat, el a demonstrat puterea

sistemelor bazate pe reguli pentru reprezentarea cunoaşterii şi inferenţe în domeniul

diagnosticului şi tratamentului medical. Sistemul diagnostica infecţii bacteriene ale

sângelui şi propunea tratamente corespunzătoare, cu dozajul antibioticelor calculat în

funcţie de greutatea pacientului. MYCIN dobândea informaţii suplimentare prin întrebări

adresate utilizatorului, precum: „A suferit recent arsuri pacientul?” sau „Are pacientul

alergii cunoscute la medicamentul X?” Se remarcă de asemenea tratarea cunoştinţelor în

condiţii de incertitudine, spre deosebire de sistemul DENDRAL, care nu putea realiza

acest lucru. Programul folosea reguli de tipul: „Dacă microorganismul este Gram pozitiv

şi morfologia microorganismului este Cocci şi modul de organizare a microorganismului

este lanţ, atunci este destul de evident (cu probabilitatea 0,7) că microorganismul este un

streptococ”.

MYCIN + TEIRESIAS. [BUCH88] Când a fost construit MYCIN, mulţi doctori nu aveau

încredere în diagnosticele sale, deoarece nu puteau verifica dacă raţionamentul pe care se

baza concluzia era corect. De aceea, sistemului expert i-a fost adăugat un modul numit


21

Teiresias, care putea răspunde la comanda „why” (de ce), listând regulile pe care s-a bazat

procesul de decizie.

EMYCIN. Ca rezultat al experienţei dobândite cu Mycin, Bill Van Melle a

demonstrat posibilitatea de generalizare a reprezentării cunoaşterii în programul său

EMYCIN („Empty MYCIN”, 1979), care a devenit un model pentru multe „shell”-uri de

sisteme expert comerciale (adică o structură de bază pe care se pot impune reguli noi).

PROSPECTOR. O legendă a sistemelor expert este Prospector, un program

construit pentru identificarea formaţiunilor geologice. Corelând date obţinute din foraj

asupra straturilor geologice parcurse, acestea trebuia să depisteze diverse depozite de

minerale. El a prezis existenţa unui depozit de molibden în valoare de 150 de milioane de

dolari, însă s-a dovedit mai apoi că depozitul fusese descoperit anterior, iar Prospector a

fost construit ca prin acelaşi raţionament să ajungă la aceeaşi concluzie.

XCON. În 1980, XCON („eXpert CONfigurer”) a devenit primul sistem expert

utilizat pe scară largă din punct de vedere comercial. Scopul său era de a asista utilizatorii

de calculatoare VAX în configurarea acestora, adică încerca să determine ce schimbări

erau necesare faţă de configuraţia standard de 50-100 de componente, astfel încât sistemul

să fie complet şi adecvat nevoilor utilizatorilor. Proiectul început de John McDermott la

universitatea Carnegie Mellon s-a dezvoltat continuu, numărul de reguli crescând de la 750

(în 1979) la 5500 (în 1995).

PUFF. [HASL84], [AIKI83]Puff este primul sistem construit cu EMYCIN, dedicat

interpretării testelor funcţionale pulmonare pentru bolnavii cu afecţiuni de plămâni, în

folosinţă la Pacific Medical Center din San Francisco.

VENTILATOR MANAGER. Ventilator Manager este un program de interpretare a

datelor cantitative în unităţile de terapie intensivă din spitale, capabil să monitorizeze un

pacient în evoluţia lui şi să modifice tratamentul în sens corespunzător.

GUIDON. [HASL84] Guidon este un sistem utilizat în structurarea cunoaşterii

reprezentate prin reguli pentru scopuri didactice, în realizarea de sesiuni interactive cu

studenţii, domeniu cunoscut sub numele de Instruire Inteligentă Asistată de calculator

(ICAI). Foarte multe sisteme expert au fost folosite cu succes în discipline ale pământului,

ca geologia, geofizica ori pedologia.


22

COAMES. Mult mai recent, COAMES (COAstal Management Expert System) este

un sistem expert dezvoltat de Plymouth Marine Laboratory cu intenţia de a studia zonele

de coastă de o manieră holistică, prin coroborarea datelor de natură biologică, chimică şi

fizică ce completează tabloul riveran, maritim şi atmosferic al acestora. Se aşteaptă ca

acest sistem să contribuie la dimensionarea corectă a managementului mediului.

2.5. EVALUAREA ŞI RĂSPÂNDIREA SISTEMELOR EXPERT

2.5.1. Evaluarea sistemelor expert pentru diagnoză

În privinţa diagnozei, cele mai valoroase atribute sunt adaptarea la explicaţii, funcţionare

cu reguli de producţie şi facilităţile de explicare (necesare ofertei de explicaţii date

utilizatorului), însumând capacitatea de a putea realiza un prototip în timp scurt. Alte

atribute principale ale SE destinate pentru diagnoză sunt după cum urmează [STYL95]:

- căutare înapoi;

- suport pentru microcomputere;

- documentare condensată;

- editare; depanare; instruire;

- căutare exhaustivă;

- legătura cu baza de date;

- tracing.

Accesul la limbajul de bază îi oferă utilizatorului posibilitatea să efectueze

modificări şi completări la codul programului. Această facilitate este reală în cazul

utilizatorului instruit corespunzător în domeniul programării.

Documentarea condensată şi facilităţile de editare, depanare, instruire sunt cotate

foarte bine, deoarece se doreşte o rapidă atingere a performanţelor de exploatare a

sistemului expert.

Facilitatea de tracing înseamnă rularea programului pas cu pas, eventual cu afişarea

valorii curente a variabilelor.

Aprecierea complexităţii unui sistem expert este necesară pentru a afla necesarul de

resurse şi pentru a cunoaşte tendinţele actuale din domeniu [MEYE95].

.Conceptul de complexitate determină un plan al complexităţii sistemelor, împărţit

în patru zone:


23

1. Sisteme de productivitate personală;

2. Sisteme de decizie intensivă;

3. Sisteme tehnologice intensive;

4. Sisteme strategice.

Evaluarea complexităţii porneşte de la stabilirea elementelor definite ca şi

componente esenţiale. Utilitatea înţelegerii complexităţii tehnologice şi de cunoaştere

depăşeşte aplicaţiile cu cunoştinţe formale de bază, dezvoltate cu SE Shell sau cu alte

limbaje.

2.5.1.1. Complexitatea de cunoaştere

Complexitatea de cunoaştere se referă numai la caracteristicile “informatice” ale

SE. Atributele luate în considerare la evaluarea complexităţii de cunoaştere sunt

următoarele:

- dimensiunea domeniului de luare a deciziilor P1;

- profunzimea domeniilor de luare a deciziilor P2;

- rata de schimbare a domeniului de luare a deciziilor P3;

- gradul de penetrare al sistemului în domeniu P4;

- numărul categoriilor generice de ieşire P5;

- dimensiunea intrărilor P6;

- interpretarea informaţiilor de intrare P7.

Pentru aprecierea sintetică a complexităţii de cunoaştere se propune următoarea

expresie:

Cc =(Pl * 20 + P2 * 20 + P3 * 20 + P4 * 12 + P5 * 15 + P6 * 20 + P7 * 20) / 4,2

O caracteristică de evaluare, în acest sens, este numărul categoriilor generice de

ieşire. Tipurile specifice de ieşiri ale SE sunt următoarele:

- diagnoze ale problemei;

- acţiuni recomandate;

- soluţii;

- testarea ipotezelor.

2.5.1.2. Complexitatea tehnologică


24

Complexitatea tehnologică exprimă efortul făcut de creatorii SE, în scopul adaptării

produselor lor, la un număr cât mai mare de maşini. Complexitatea tehnologică nu exprimă

complexitatea şi diversitatea hardware, ci consecinţele acesteia, asupra produselor soft.

Criteriile luate în considerare la evaluarea complexităţii tehnologice, sunt următoarele:

- diversitatea hardware şi a sistemului de operare P8;

- fluxul de informaţii P9;

- conectarea la reţea P10;

- măsura efortului de programare P11;

- diversitatea surselor de informaţie P12;

- nivelul de difuzie P13;

- nivelul de integrare în sistemele existente P14.

Aprecierea sintetică a complexităţii tehnologice se face cu relaţia următoare:

Ct = (P8*10 + P9*5 + P10*10 + P11*10 + P12*10 + P13*6 + P14*6) / 2,4

Diversitatea hardware şi a sistemelor de operare este o măsură a gradului de

portabilitate, pe diverse arhitecturi de calculator şi pe diferite sisteme de operare. În acelaşi

context tehnologic se include un bogat set de instrumente soft folosite la dezvoltarea SE,

dintre care se prezintă cele mai cunoscute:

• Shell-uri şi limbaje pentru dezvoltarea bazelor de cunoştinţe;

• reţele neuronale;

• biblioteci grafice;

• sisteme de gestionare a bazelor de date;

• programe;

• vedere artificială.

Diversitatea surselor de informare marchează constatarea că, o creştere a numărului

de surse de informare conduce la o creştere a complexităţii, căci numărul surselor de

informare determină numărul modulelor de acces.

Nivelul de difuzie al unui sistem informaţional poate mări complexitatea tehnică a

efortului de dezvoltare, prin porţionarea datelor distribuite şi prin cerinţele procesului

programat.

2.5.2. Răspândirea sistemelor expert


25

Folosind metodele de evaluare în context general se obţine o imagine asupra

distribuţiei SE în lume, după complexitate.

Această distribuţie demonstrează efortul depus pentru dezvoltarea softului.

Distribuţia pe continente în funcţie de domeniul de aplicaţie, este redată procentual în

tabelul şi ilustraţia grafică din fig. 2.5.

Examinând cifrele se trag următoarele concluzii: Fabricaţia este domeniul cel mai

bine dotat cu SE, cele mai multe SE care funcţionează în domeniul fabricaţiei fiind în

Japonia; Domeniul cel mai puţin dotat cu SE este cel guvernamental; Al doilea domeniu de

interes pentru dezvoltarea SE este cel al finanţelor, iar cele mai multe SE, care

funcţionează în acest domeniu, se află în Japonia; Al treilea domeniu de interes pentru

dezvoltarea SE este cel al ingineriei, iar cele mai multe SE, care funcţionează în acest

domeniu, se află în Europa; Cele mai multe SE în domeniul transporturilor sunt dezvoltate

în Europa; America de Nord nu deţine nici o prioritate numerică în dezvoltarea SE (se

exceptă aplicaţiile militare şi răspândirea în masă a metodei).


26

Fig. 2.5 Distribuţia SE în funcţie de domeniul de aplicaţie

Specialiştii din Europa şi Japonia s-au orientat cu predilecţie spre dezvoltarea SE

de complexitate scăzută, iar cei din America spre SE strategice, după cum se observă în

graficul din fig.2.6.

Fig.2.6. Distribuţia SE în funcţie de complexitate


27

Cele mai multe SE strategice (economic) sunt dezvoltate în Japonia şi Asia, la fel şi

sistemele expert simple.

Răspândirea SE, cu o complexitate mai mare decât media, este redată în fig2.7.

Fig. 2.7. Răspândirea SE de o complexitate mare

Domeniile abordate cu predilecţie de către proiectanţii şi utilizatorii din Europa

sunt ingineria, transporturile şi fabricaţia.

2.6. REALIZAREA SISTEMELOR EXPERT

2.6.1. METODOLOGII DE LUCRU SPECIFICE.

Realizarea sistemelor expert impune utilizarea unor metodologii de lucru specifice,

care să ţină cont de particularităţile acestor sisteme inteligente, în raport de sistemele

software convenţionale şi anume:

a) construirea unui sistem inteligent presupune considerarea problemei de rezolvat

în sens mult mai larg decât simpla rezolvare a acesteia. Acest lucru se explică prin faptul

că definirea problemei şi a posibilităţilor de rezolvare sunt mai greu de realizat decât în

cazul sistemelor convenţionale.

b) la realizarea unui sistem expert schemele de rezolvare convenţionale trebuie să

fie incluse în mulţimea posibilităţilor de rezolvare a problemelor, alături de cele specifice

inteligenţei artificiale. Ceea ce caracterizează, în ansamblul lor metodologiile de realizare a

sistemelor expert este faptul că ele se bazează pe paradigma realizării evolutive a

sistemelor software (fig. 2.8.), care diferă de modelul liniar, al trecerii o singură dată


28

printr-o serie de etape, faze, activităţi etc. Conţinutul diferitelor etape şi modul în care este

dirijată reluarea acestora reprezintă elementele specifice fiecărei metodologii în parte.

Realizarea sistemelor expert impune desfăşurarea următoarelor tipuri de activităţi:

investigare , în scopul cunoaşterii cât mai detaliate a domeniului pentru care se

realizează sistemul;

analiză, în principal pentru identificarea şi formalizarea cunoştinţelor;

proiectare, de ansamblu şi de detaliu a sistemului expert;

programare a componentelor de sistem;

evaluare a sistemului expert şi/sau componentelor acestuia;

activităţi de punere în funcţiune, exploatare şi întreţinere a sistemului expert.

Specific metodologiilor de realizare a sistemelor expert este îmbinarea acestor

tipuri de activităţi, pe parcursul întregului ciclu de realizare. Concomitent cu investigarea

se realizează atât analiza, cât şi proiectarea preliminară a sistemului. Pentru fazele

ulterioare, proiectarea se îmbină cu analiza şi cu programarea. În acest fel, nu se pot pune

în evidenţă etape orientate în exclusivitate pe un singur tip de activitate.

Fig. 2.8. Realizarea evolutivă a sistemelor software

Realizarea evolutivă a sistemelor software a determinat definirea modelului în

spirală al ciclului de viaţă al sistemelor expert. Paradigma realizării evolutive a sistemelor

s-a impus în domeniul sistemelor inteligente întrucât, pe de o parte reprezintă o metodă


29

mai ieftină, iar pe de altă parte, de multe ori este singura abordare care permite tratarea

cerinţelor nestructurate ale utilizatorilor finali, precum şi depăşirea dificultăţilor legate de

achiziţionarea cunoştinţelor.

S-a constatat că în cazul sistemelor software complexe este, în principiu mai ieftin,

în termenii unor consumuri mai mici de resurse să se înceapă cu o soluţie aproximativă,

care să fie apoi treptat îmbunătăţită decât să se urmărească obţinerea, încă de la început a

soluţiei perfecte.

Realizarea evolutivă a sistemelor asigură posibilitatea lucrului cu cerinţe prost

definite. Atunci când domeniul este prost structurat şi extrem de dinamic, utilizatorii

întâmpină frecvent dificultăţi în definirea cerinţelor faţă de sistemul ce trebuie realizat.

Abordarea evolutivă, în iteraţii succesive asigură un grad ridicat de interactivitate între

utilizatorii şi realizatorii sistemului, fiind posibilă astfel formularea cerinţelor într-un mod

gradat. Utilizatorii învaţă să-şi formuleze cerinţele, îşi îmbunătăţesc posibilităţile de

comunicare cu echipa de realizare a sistemului. Prin realizarea unor versiuni succesive ale

sistemului, modalitatea de satisfacere a cerinţelor de către sistem se poate valida înaintea

finalizării activităţii de realizare a acestuia, ceea ce face posibilă ameliorarea

funcţionalităţii lui, precum şi creşterea gradului de acceptare a sistemului de către

utilizatori, concomitent cu reducerea costurilor de realizare.

În ceea ce priveşte achiziţionarea cunoştinţelor, prin realizarea evolutivă a

sistemelor este posibilă o dezvoltare incrementală a bazei de cunoştinţe, proces favorizat şi

de caracterul declarativ al majorităţii schemelor de reprezentare a cunoştinţelor. Versiunile

succesive ale sistemului sunt considerate drept cel mai important instrument de

achiziţionare a cunoştinţelor de care dispun analiştii. S-a constatat că ritmul de

achiziţionare a cunoştinţelor se accelerează după construirea primei versiuni a sistemului.

O variantă operaţională, chiar imperfectă a sistemului produce o îmbunătăţire a mediului

de lucru în procesul achiziţionării cunoştinţelor, mediu care devine mai structurat şi

stimulează astfel procesele de exprimare, formalizare a cunoştinţelor


30

2.6.2. CONDIŢIILE NECESARE DEZVOLTĂRII UNUI SISTEM EXPERT.

Proiectarea, realizarea şi utilizarea unui Sistem Expert este posibilă atunci când, se

îndeplinesc câteva condiţii minimale, care sunt prezentate în continuare. Pentru a putea fi

mai uşor percepute şi luate în considerare, ele au fost ordonate în grupe de condiţii şi

anume: (1) strategice, (2) informatice, (3) de specialitate şi (4) de procedură.

1. Condiţii strategice:

- delimitarea domeniului de acţiune a sistemului;

- definirea scopului global şi a scopurilor parţiale;

- definirea funcţiilor de bază ale sistemului;

- demonstrarea perspectivei progresului (progres = succes, câştig, putere);

- asigurarea resurselor materiale.

2. Condiţii informatice:

- deţinerea şi cunoaşterea soft-ului specific;

- cunoaşterea metodelor de reprezentare a cunoaşterii;

- existenţa metodelor de control a consistenţei bazei de cunoştinţe.

3. Cunoştinţe de specialitate:

- detinerea de cunoştinţe de amănunt în domeniu;

- deţinerea de cunoştinţe de teoria cunoaşterii;

- posibilitatea extragerii parametrilor necesari.

Parametri de performanţă tehnică:

- viteze;

- puteri;

- fiabilitate.

- masă;

- randament;

- gabarit;

Parametri de performanţă economică:

- preţ de fabricaţie;

- consumuri specifice;

- cost de întreţinere;

- aspect estetic, etc.


31

Parametri ecologici şi sociali:

- emisia de noxe;

- nivelul de zgomot;

- pericolele de utilizare, etc.

4. Condiţii de procedură:

- stabilirea fazelor din procesul de proiectare care sunt adecvate abordării în această

manieră;

- stabilirea fazelor ce urmează să fie rezolvate, cu ajutorul Sistemului Expert;

- definirea restricţiilor de proiectare şi extragerea cunoştinţelor.

Surse pentru extragerea cunoştinţelor:

- din experienţa de proiectare;

- din experienţa de producţie;

- din experienţa de programare a calculatoarelor;

- din experienţa utilizării calculatoarelor;

- din experienţa matematică în domeniu;

- din experienţa economică a societăţilor comerciale.


32

III. PROBLEMATICA SUPRAPONDERII ŞI A OBEZITĂŢII

3.1. DEFINIŢIA OBEZITĂŢII.

În definirea modernă şi complexă a termenului de „obezitate” se apelează la o

multitudine de abordări. Abordarea fiziologică vizează creşterea peste normal a

procentului de masă grasă. Abordarea fiziopatologică, mai actuală, presupune definirea

unui sindrom poligenic heterogen, rezultat din pozitivarea balanţei energetice. Abordarea

medicală subliniază prezenţa comorbidităţilor şi complicaţiilor bolii şi include în

diagnostic şi tratament cele mai noi achiziţii ale ştiinţelor medicale. Abordarea statistică

priveşte obezitatea la nivel populaţional, şi o caracterizează prin abaterile pozitive de la o

greutate considerată normală (greutatea corespunzătoare celei mai lungi durate de viaţă).

Abordarea psiho-socială se bazează pe criterii estetice, atingerea lor devenind un obiectiv

important şi suficient uneori pentru a motiva obezul să-şi modifice stilul de viaţă.

Pentru marea majoritate a oamenilor termenul „obezitate” înseamnă să fii foarte,

foarte gras. Medicii definesc această noţiune ca fiind un exces de greutate care include

muşchi, oase, grăsime şi apă. Mai precis, obezitatea este definită ca o creştere a

greutăţii corporale cu peste 20% peste greutatea ideală. „Obezitatea” în mod special se

referă la un exces de grăsime al organismului. Altfel spus, supragreutatea şi obezitatea

înseamnă „prea multă grăsime în corp”, ceea ce se manifestă prin creşterea în greutate. În

absenţa metodelor fiabile de măsurare directă a masei de ţesut adipos, în practica clinică s-

a recurs la o estimare indirectă, antropometrică, numită „indice de masă corporală”. Acesta

se defineşte ca raportul dintre greutatea actuală a persoanei, exprimată în kg, şi pătratul

înălţimii, exprimat în m2:

IMC=Greutatea(kg)/Înălţime²(m²)

Această formulă de calcul a fost propusă în 1869 de către Quetelet, dar a devenit

uzuală în clinică doar în 1972, graţie adoptării ei de către Keys.

Din definiţie rezultă că se va exclude creşterea ponderală prin retenţie hidrică sau

prin creşterea masei musculare. De exemplu, unele persoane, cum sunt atleţii şi cei care

fac bodybuilding au o masă musculară foarte dezvoltată, depăşesc o greutate normală şi

totuşi nu sunt obezi.


33

Termenul de obezitate implică existenţa ţesutului adipos în exces, dar înţelesul

cuvântului „exces” este greu de definit. Oricine are nevoie de o rezervă de grăsime pentru

energia stocată, absorbţia şocurilor şi alte funcţii. Lăsând la o parte consideraţiile estetice,

obezitatea se defineşte cel mai bine ca fiind orice grad de adipozitate care comportă un risc

pentru sănătate. Ca o regulă, femeile au mai multă grăsime pe corp decât bărbaţii.

National Institute of Healt a fost de acord cu această definiţie şi a tras concluzia că o

creştere de 20% a greutăţii relative sau a IMC cu peste 85% pentru adulţi constituie un risc

major pentru sănătate. Prin prezentarea clinică, prin modul de evoluţie şi prognostic,

obezitatea este o cauză importantă a morbidităţii şi mortalităţii. În această ordine de idei,

obezitatea morbidă este în continuare definită ca:

G = 2 x G ideală sau un IMC > 35

Ea reprezintă o problemă de sănătate publică atât în ţările dezvoltate cât şi în cele

în curs de dezvoltare. Tratamentul actual de primă intenţie constă din dietoterapie ce

trebuie strict adaptată psihicului şi nivelului socio-cultural al pacientului.

3.2. EPIDEMIOLOGIE.

3.2.1. Prevalenţa obezităţii.

Caracteristica epidemiologiei obezităţii este prevalenţa ei crescută atât în ţările

dezvoltate industrial, cât şi în zonele defavorizate, prin subdezvoltare, ale lumii. Se poate

chiar discuta despre o „pandemie” de obezitate. Realitatea contemporană recunoaşte

„globezitatea” drept cea mai frecventă boală de nutriţie, cu tendinţa de a înlocui treptat

patologia dominantă a secolului trecut – bolile infecto-contagioase şi malnutriţia.

Obezitatea este inclusă între primele zece cauze preventibile de mortalitate, fiind una din

cele mai vizibile, dar neglijate, probleme de sănătate publică (OMS, 2002). Se estimează

că în 2040 peste jumătate din populaţia globului va avea un IMC de peste 30, adică se va

înscrie în categoria obezilor, având în vedere dinamica, care arată o dublare a numărului de

tineri supraponderali sau obezi faţă de acum 30 de ani. Prevalenţa obezităţii în ţările vest

europene, potrivit OMS, oscilează între 10 şi 25%, cu o creştere extrem de rapidă, odată cu

creşterea IMC – mediu: între 1994 şi 1998 acesta a crescut cu 0,44 Kg/m2 pentru bărbaţi şi

0,57 Kg/m2 pentru femei.


34

Potrivit companiei farmaceutice Abbott Laboratories, la ora actuală, în occident se

estimează că aproximativ 35% din populaţie suferă de obezitate, iar în cazul persoanelor

care au depăşit vârsta de 50 de ani, procentul creşte la peste 50%. Conform statisticilor

europene, România se află pe locul III în ceea ce priveşte prevalenţa acestei boli, după

Iugoslavia şi Grecia. Aproximativ 60% din populaţia României cu vârsta peste 18 ani

suferă de o formă de supraponderalitate sau obezitate, în ciuda faptului că numărul celor

care au fost diagnosticaţi de medicii de specialitate este de doar 3,7 milioane.

Cert este că obezitatea a devenit o problemă de sănătate majoră şi la noi în ţară, aşa

cum este pe tot mapamondul. Dacă în România anului 1973, supraponderea şi obezitatea

reprezentau 30% din populaţia urbană şi 28,83% din populaţia rurală, respectiv în anul

1990 supraponderea ajungea la 53%, iar obezitatea la 22%, în prezent se estimează pe baza

unor studii epidemiologice locale, realizate pe eşantioane de subiecţi selectaţi aleatoriu din

toate categoriile de vîrstă, un procent de 32% pentru suprapondere şi 21% pentru obezitate.

Însă, se remarcă variaţii importante ale acestor procente în funcţie de regiunile

geografice de referinţă, de distribuţia pe sexe a lotului studiat, de predominanţa uneia sau

mai multor categorii de vârstă într-o comunitate dată, de comunităţile etnice şi

confesionale prezente într-o proporţie reprezentativă. De pildă, prevalenţa excesului

ponderal este de 55-60% la populaţia din Banatul de Şes, iar 20-22% din populaţie suferă

de obezitate cu rată înaltă de morbiditate, 5% dintre cazuri necesitând tratament şi terapie

urgente. În localitatea Lechinţa (judeţul Satu Mare), la o populaţie compusă în proporţie de

aproximativ 78% din femei, pe baza datelor din evidenţa Dispensarului Medical se

înregistrează o prevalenţă mai redusă a excesului ponderal (circa 23%) faţă de media pe

ţară, dar mult mai crescută în cazul obezităţii (depăşeşte 50%). Aceste din urmă date,

confirmă teoria că surplusul ponderal este mai frecvent la bărbaţi, iar obezitatea mai des

întâlnită la femei.

De asemenea, actualmente, se constată o creştere alarmantă a obezităţii în rândul

copiilor. OMS apreciază că există 22 de milioane de copii obezi cu vârste sub 5 ani. Un

studiu efectuat în vestul României pe 5.220 de copii între 3 luni şi 16 ani, relevă o pondere

a obezităţii de 14,7 %. Unul din trei copii obezi va deveni un adult obez, prognosticul fiind

mai alarmant în situaţiile în care obezitatea apare precoce, subliniază specialiştii OMS.


35

Dincolo de dimensiunea estetică cauzatoare de dizarmonie afectivă, obezitatea se

impune pe plan medical prin asocierea cu numeroase afecţiuni cronice: boli metabolice

şi cardiovasculare, suferinţe endocrine şi articulare, anumite tipuri de neoplazii. Prin

complicaţiile pe care le produce, obezitatea scurtează durata de viaţă cu cca 9-10 ani.

3.2.2. Obezitatea şi mortalitatea

Anchetele societăţilor de asigurări americane, au arătat că speranţa de viaţă este

mult mai mare la cei la care greutatea este uşor inferioară mediei, la o populaţie de aceiaşi

vârstă. Acest lucru a dus la stabilirea noţiunii de greutate ideală sau de dorit. Cea mai mare

parte a studiilor efectuate au stabilit o relaţie pozitiv exponenţială între riscul mortalităţii la

10 ani şi indexul masei corporale.

Această mortalitate crescută se explică şi prin surplusul de cazuri în care bolile

cardio-vasculare sunt legate de obezitate. Puţini sunt cei care-şi dau seama că obezitatea

este în realitate o boală cu consecinţe mecanice, metabolice, mecano-metabolice şi

perioperatorii foarte grave. Ca dovadă, în următorul tabel, mortalitatea obezilor în

comparaţie cu a celor cu greutate normală, notată cu 100, este redată în procente, în funcţie

de gradul obezităţii.

Surplus ponderal Mortalitate

5-14% 122%

15-24% 144%

Peste 25% 174%

Tabel nr. 3.1. - Mortalitatea şi surplusul ponderal

Aceasta înseamnă că şi pentru un surplus ponderal de numai 10% în medie, riscul

de moarte creşte cu 22% faţă de cel al indivizilor cu greutate normală.

Obezii, chiar dacă prezintă o formă moderată a bolii, sunt într-adevăr mai expuşi la

riscul morţii premature, al apariţiei diabetului zaharat, hipertensiunii, aterosclerozei,

afecţiunilor veziculei biliare şi al anumitor tipuri de cancer.

Mortalitatea generală creşte direct proporţional cu gradul obezităţii, fiind de trei ori

mai mare la un IMC > 45 kg/m2 faţă de cea întâlnită la un IMC de 20 kg/m2 . Obezitatea


36

acţionează ca factor de risc independent sau cauzal al unei patologii care, la rândul ei,

reprezintă un important factor de risc pentru multe afecţiuni.

3.3. ETIOPATOGENIA OBEZITĂŢII.

Vindecarea obezităţii depinde în primul rând de cunoaşterea cauzelor care duc la

acumularea kilogramelor în plus. De aceea, înainte de toate, pentru a putea preveni

îngrăşarea peste măsură sau pentru recăpătarea echilibrului ponderal e bine să ştim exact

care sunt cauzele obezităţii. Obezitatea apare în contextul unui dezechilibru pozitiv între

cantitatea de calorii asimilate şi cantitatea de energie cheltuită de individ. Apariţia ei este

influenţată de factori genetici, sociali, culturali, de mediu şi economici. Factorii de risc

şi/sau cauzali ai obezităţii sunt genetici şi câştigaţi, aceştia asociindu-se de cele mai multe

ori.

3.3.1. Factorii genetici (istorie familială de obezitate).

Genetica obezităţii recunoaşte interacţiunea a multiple gene care individual ar avea

un efect relativ scăzut (gene de susceptibilitate), dar care, interacţionând cu alte gene şi

diverşi factori de mediu se vor exprima clinic. În cercetarea genelor implicate în obezitatea

comună au fost utilizate două abordări: studiul „genelor candidate” şi studiul genomului

uman. Factorii genetici par să joace un rol important, dar fără a fi determinanţi. Este

cunoscut că în familiile cu obezi riscul de obezitate este mai mare. Un studiu în Canada a

urmărit 12 perechi de gemeni cărora li s-a administrat câte 100 de calorii suplimentare pe

zi timp de 3 săptămâni. Toţi subiecţii au câştigat în greutate dar în proporţii diferite.

Interesant este însă că la fiecare pereche de gemeni, ambii subiecţi au câştigat acelaşi

surplus ponderal.

Factorul genetic reprezintă un rol decisiv în inducerea obezităţii fie prin moştenirea

unor defecte genetice propriu-zise, fie printr-un anumit comportament alimentar (tendinţă

către un aport caloric crescut), fie printr-un comportament cinetic particular (activitate

statică, viaţă sedentară). Se observă că afecţiunea interesează familii întregi, membrii

acestora având chiar aceeaşi dispoziţie a adipozităţii. Importanţa factorului ereditar rezultă

şi din agregarea familială a cazurilor de obezitate care poate atinge 100% pentru gemenii

monozigoti, 80% când ambii părinţi sunt obezi dar numai 10% când nici unul din părinţi

nu este obez.


37

Predispoziţia genetică a fost dovedită în familiile de obezi şi de cercetările

autohtone. Copiii ce provin din familii cu părinţi sau bunici obezi au susceptibilitate

crescută de a fi la rândul lor obezi (40% dacă unul dintre părinţi este obez, 80% dacă ambii

parinti sunt obezi), se arată pe baza studiilor efectuate pe pacienţii care s-au prezentat la

consultaţii în clinicile PULS, studii care au mai demonstrat că şi copiii macrozomi (cu

greutate mare la naştere) sau cei proveniţi din părinţi cu diabet zaharat au de asemenea

susceptibilitate crescută de a fi obezi (25% dacă unul dintre părinţi este diabetic şi 50%

dacă ambii părinţi sunt diabetici).

3.3.2. Metabolismul trofinelor calorigene.

Trofinele calorigene sunt substanţe organice donatoare de energie pentru organism.

Ele provin din alimente şi sunt reprezentate prin glucide, lipide şi proteine. Metabolismul

constituie funcţia fundamentală a vieţii. Încetarea metabolismului determină moartea

organismului. Mai exact, prin metabolism se înţelege totalitatea transformărilor biochimice

care au loc în organismul uman în scopul menţinerii funcţiilor sale în limite fiziologice.

Când glucidele, lipidele şi proteinele sunt în exces, ele se pot transforma şi în grăsimi şi se

depun ca atare în organism.

3.3.3. Compoziţia regimului şi efortul fizic.

Dezvoltarea reţelelor de supermarketuri, a restaurantelor tip fast-food, dar şi

reducerea efortului fizic prin utilizarea pe scară largă a autoturismelor duce şi în România,

ca în întreaga lume, la apariţia obezităţii. Omul nu se mai duce să-şi facă cumpărăturile la

piaţă, ci intră în magazinele tip supermarket, unde are acces la alimente, dar la cele de

proastă calitate. Una din cauze, foarte importantă, este consumul mare de băuturi îndulcite.

Sunt persoane care beau şi câte doi litri pe zi de astfel de băuturi, acumulând în acest fel

jumătate din necesarul de calorii. O altă cauză a creşterii obezităţii o reprezintă faptul că

profesiunile cu efort fizic mare au dispărut. Multe persoane confundă agitaţia cu educaţia

fizică. Obezitatea provine întotdeauna dintr-un dezechilibru între consumul alimentelor şi

efortul fizic pe care îl facem zi de zi.


38

3.3.4. Ritmul alimentaţiei.

Ritmul alimentaţiei se referă la mesele rare (1-2 mese pe zi), dar bogate în calorii.

Faptul de a mânca 2 sau 3 mese mari, favorizează, de asemenea, îngrăşarea, crescând

secreţia de insulină, responsabilă de transformarea caloriilor în grăsime. Dacă pe parcursul

zilei se mănâncă de mai multe ori, câte puţin la fiecare masă, producţia de insulină este

mai mică iar stocajul grăsimii mai mic.

3.3.5. Tulburări ale comportamentului alimentar.

Tulburările comportamentului alimentar sunt frecvent declanşate de emoţii, stress,

stări depresive, anxietate, consum de alcool. Supraalimentarea poate fi, uneori, o formă de

mimetism, un răspuns la stress, sau la emoţii negative precum plictiseala, tristeţea sau

supărarea. Obezitatea nu este însă o consecinţă a unor tulburări psihiatrice ci, mai degrabă,

ea poate predispune la astfel de tulburări. Pot fi întâlnite:

- Accese de foame exagerată şi consum crescut de alimente timp scurt;

- „Foame de dulciuri”, însoţită şi de o stare de nervozitate exagerată, care dispare la

ingestia de glucide;

- Ingestie alimentară în special seara, chiar şi noaptea (mâncătorii de noapte) - cercetări

recente au demonstrat că persoanele obeze au tendinţa de a mânca mai mult seara decât în

timpul zilei. Ori seara, activitatea fiziologică este mică sau inexistentă. Deci aproape că nu

există un consum al caloriilor. S-a constatat o pierdere în greutate de 15% după ce aportul

alimentar a fost redistribuit, la anumiţi obezi (30% dimineaţa, 50% la prânz şi 20% seara).

A sări peste micul dejun şi masa de la prânz, pentru a mânca mai mult seara, este cea mai

mare greşeală şi totodată este comportamentul cel mai des întâlnit la persoanele

supraponderale. Din păcate, acest comportament are ca rezultat transformarea caloriilor în

grăsime;

- Hiperfagia.

3.3.6. Consumul de alcool.

Consumul de alcool acţionează ca factor obezogen, atât prin aportul caloric (1g

alcool =7 kcal), cât şi prin creşterea apetitului şi a dezinhibiţiei. Frecvent, consumul de


39

alcool combinat cu o alimentaţie hipercalorică apare la sfârşitul săptămânii ca modalitate

greşit aleasă de relaxare.

3.3.7. Balanţa energetică.

Specia umană supravieţuieşte graţie energiei obţinute prin metabolizarea

alimentelor. Doar plantele pot încorpora energie solară prin intermediul procesului de

fotosinteză. Omul nu poate încorpora energie radiantă, deci singura sursă disponibilă este

aportul exogen prin alimente. Balanţa energetică reprezintă aportul energetic necesar

menţinerii greutăţii corporale constante. În cadrul alimentaţiei sănătoase balanţa energetică

trebuie să fie echilibrată. Practic, este vorba despre un echilibru între aporturile şi

cheltuielile de energie. Când aporturile energetice depăşesc cheltuielile apare

supraponderea şi obezitatea.

3.3.8. Reglarea neuro – endocrină a obezităţii.

Balanţa energetică recunoaşte o reglare pe termen scurt, care se referă mai ales la

aportul alimentar şi efectele imediate şi directe ale ingestiei, şi o reglare pe termen lung,

care urmăreşte menţinerea unei cantităţi normale de depozite nutritive în organism. Centrii

nervoşi implicaţi în reglarea balanţei aport/ cheltuieli energetice sunt situaţi la nivelul

hipotalamusului. Ei sunt reprezentaţi prin centrul foamei, situat în nuclei hipotalamici

laterali şi centrul saţietăţii, în nuclei hipotalamusului ventro – median.

3.3.9. Termogeneza redusă.

De asemenea, obezii au o termogeneza redusă, având tendinţa de a transforma

energia în grăsime, în loc să o transforme în căldură. Ceea ce explică, că anumite persoane

pot mânca mult şi să rămână slabi, în timp ce pentru aceeaşi cantitate de mâncare alţi

indivizi se îngraşă.

3.3.10. Metabolismul de bază diminuat.

Se crede că la obezi, metabolismul de bază este diminuat. Metabolismul de bază

este responsabil de cea mai mare parte a energiei consumate de către un adult sedentar. Se

estimează că 60-75 % din consumul energetic este legat de 2 factori principali care


40

compun metabolismul de bază: masa ţesutului slab şi eficacitatea acestuia. O persoană la

care masa musculară este mai mare decât masa adipoasă, consumul energetic pentru

aceeaşi activitate fizică, este mult mai important decât la o persoană cu masa adipoasă mai

mare decât masa musculară. Pentru aceste două persoane care sunt de acelaşi sex, aceeaşi

vârstă, metabolismul de bază poate varia până la 20%. Această diferenţă reprezintă

aproximativ 400 de calorii. Persoanele cu metabolismul de bază redus, sunt mult mai

succeptibili de a suferi de obezitate.

3.3.11. Sedentarismul.

Necesarul caloric zilnic se înscrie în mod normal între valorile 110 până la 130 kj

(27 până la 32 kcal) pe kg corp; aceste cifre sunt mai ridicate la indivizii activi şi mai mici

la cei sedentari. Activitatea fizică modulează chiar balanţa calorică totală, iar indivizii

obezi tind să fie mai puţin activi. Acest fapt poate contribui la menţinerea excesului de

greutate, dar activitatea fizică scăzută este puţin probabil să prezinte o cauză importantă a

creşterii majore în greutate la cea mai mare parte a subiecţilor obezi. Mai degrabă

obezitatea este cea care duce la inactivitate. Modesta creştere în greutate care însoţeşte de

obicei vârsta mijlocie poate fi legată mai direct de activitatea fizică redusă.

Sedentarismul poate fi:

- Habitual, determinat de lipsa de timp sau obiceiuri nesănătoase (comoditate, circulaţia

cu automobilul, timp îndelungat petrecut în faţa televizorului sau a calculatorului).

- Forţat-determinat de handicapuri fizice, vârsta înaintată, accidentele, îmbolnăvirile,

imobilizarea postoperatorie pot duce la restrângerea activităţii şi să predispună la

îngrăşare, dacă nu se supraveghează strict numărul de calorii consumate.

3.3.12. Stresul psiho-social.

Stresul psiho-social duce frecvent la tulburări de comportament alimentar, de cele

mai multe ori în sens abuziv. Toţi acei factori ai stilului de viaţă nesănătos pot fi decelaţi

prin anamneză şi deci modificaţi în sens pozitiv.


41

3.3.13. Vârsta.

Deşi obezitatea poate apărea la orice vârstă, se descriu perioade obezogene la vârste

de 12-18 luni şi la 12-16 ani (pubertatea), la menopauză şi la andropauză. Alţi autori

consideră că primul interval în care obezitatea poate să apară este la vârsta de 2-3 ani, fiind

de asemenea şi cel mai greu de tratat.

3.3.14. Factorii fiziologici.

Factorii fiziologici sunt reprezentaţi în general de sarcină, lactaţie, menopauză. Este

greşită concepţia supraalimentării gravidei şi lăuzei în scopul dezvoltării fătului şi

sugarului. Creştarea ponderală din această perioadă adeseori se perpetuează.

3.3.15. Factorii endocrini.

Factorii endocrini sunt mai rar implicaţi în mod primar în producerea obezităţii.

Aceasta dacă apare, se remite prin tratamentul endocrinopatiei. Obezitatea poate apare şi în

contextul unor boli precum hipotiroidismul, sindromul Cushing, şi unele boli neurologice.

3.3.16. Utilizarea unor medicamente.

În principal anticoncepţionale şi antidepresivele triciclice, rezerpina, clorprimazina,

fenotiazina, corticoizi, izoniazida, pot fi implicate în patogeneza obezităţii, în prezenţa

predispoziţiei genetice. Totodată poate fi consecinţa administrării anumitor droguri,

precum steroizii. Bolile şi administrarea anumitor medicamente sunt responsabile de

obezitate doar în 1% din cazuri.

3.3.17. Factori psihici.

Factorii psihici incriminaţi în determinismul obezităţii sunt depresia, insatisfacţia şi

traume psihice.

3.3.18. Abandonarea fumatului.

Abandonarea fumatului poate fi însoţită de o creştere ponderală de 4-6 kg care

poate fi prevenită printr-un aport caloric redus.


42

3.3.19. Influenţele de mediu, culturale,

Influenţele culturale şi de mediu contribuie la obezitate şi în studiile asupra

populaţiei este imposibilă cuantificarea impactului individual al acestor factori.

3.4. FIZIOPATOLOGIA OBEZITĂŢII ŞI MECANISMELE OBEZOGENE

3.4.1. Balanţa energetică şi obezogeneza.

Balanţa energetică este una dinamică. Dacă ecuaţia Energie ingerată – Energie

consumată = Energie stocată/ economisită este reală în condiţii staţionare, ea nu ţine cont

de faptul că energia stocată antrenează o contrareglare care duce la creşterea pierderilor

energetice. Este necesar un dezechilibru cronic, exprimat prin ecuaţia dinamică: Schimbări

în energia ingerată – Schimbări în energia pierdută = Schimbări în energia

stocată/economisită. Prin mecanisme complexe, incomplet cunoscute, aceşti factori de risc

determină perturbări ale comportamentului alimentar, ale reglării aportului şi cheltuielilor

energetice, ceea ce are drept rezultat un dezechilibru energetic: aportul energetic depăşeşte

cheltuiala de energie. Acest surplus energetic se acumulează sub forma de trigliceride în

adipocite, forma majoră de înmagazinare a energiei la om. Implicit apare creşterea masei

grase şi a greutăţii. Acumularea selectivă a ţesutului adipos în regiunea intraabdominală

este cauza obezităţii abdominale.

În mare parte factorii de risc pot fi corectaţi, prevenind astfel asimilarea în exces a

ţesutului adipos. De regulă, la aceeaşi persoană sunt prezenţi cel puţin doi factori.

3.4.2. Calcularea nevoilor energetice

Aprecierea ratei metabolismului bazal (BMR) se face după următoarele formule:

Bărbaţi:

18-30 ani =(0,0630 x greutatea actuală + 2,8957) x 240 kcal/zi


Femei:



-totalul nevoilor energetice =BMR x indice de activitate


43

Nivel de activitate Indice de activitate

Scăzut (sedentar ) 1,3

Intermediar 1,5

Crescut 1,7

Tabel 3.2. – Valori indice de activitate.

Când aportul de energie depăşeste utilizarea ei surplusul de calorii este stocat în

ţesutul adipos şi dacă acest echilibru net pozitiv se prelungeşte apare obezitatea.

Scăderea consumului energetic şi o anomalie metabolică asociată cu utilizarea

supraeficientă a caloriilor au fost de asemenea postulate ca fiind implicate în patogeneza

obezităţii. Cu rare exceptii, nu s-au depistat anomalii metabolice majore la subiecţii obezi,

deşi defecte subtile pot rămâne indetectabile.

3.5. ROLUL ŢESUTULUI ADIPOS.

În organismul uman se găsesc două tipuri de ţesut adipos: alb şi brun. Ţesutul

adipos alb este majoritar reprezentat, fiind format din adipocite albe şi având drept scop

esenţial depistarea de calorii sub formă de trigliceride care se depozitează în citoplasme. El

este distribuit în toate regiunile corpului uman. Ele se dezvoltă din precursori (preadipocite

), tocmai pentru a încorpora excesul de calorii nutriţionale. Stimulul care duce la

diferenţierea preadipocitelor în adipocite nu este cunoscut. Ar putea fi implicată

lipoproteinlipaza ţesutului adipos. Aceasta acţionează asupra chilomicronilor şi

lipoproteinelor cu densitate foarte joasă din circulaţie, activând degradarea trigliceridelor

în glicerofosfat acizi graşi liberi. Aceştia din urmă pot intra în adipocite, se reesterifică în

trigliceride şi se depun. Activitatea LPL este crescută în obezitate, fenomen despre care nu

se ştie dacă este primar sau secundar. În medie, un om stochează la nivelul ţesutului adipos

10 kg de trigliceride comparativ cu 150 g glicogen la nivelul ficatului.


44

Tabel 3.3. Stocarea energiei la un bărbat de 70 kg.

TRIGLICERIDE GLICOGEN

Locul de stocare Celula adipoasă Ficat, miocite

Cantitate stocare 10 kg 0,15 kg

Acizi graşi 9 kg -Tip

de energieGlucoza sub

forma de

glicerol

0,5 kg 0,15 kg

Celula adipoasă joacă un rol important în metabolismul lipidic, liniile metabolice

cele mai reprezentative sunt lipogeneza şi lipoliza, ambele aflate sub influenţa unor

complexe mecanisme reglatoare.

Histologii au considerat că celula adipoasă este de fapt o celulă ce are rol de

depozit, fiind inertă din punct de vedere metabolic, dar mai nou această opinie s-a

schimbat. De fapt, este o celulă foarte activă metabolic reprezentând atât calea de

conversie a glucozei şi acizilor graşi în trigliceride cât şi dezintegrarea lor.

Dezintegrarea trigliceridelor din adipocie se află sub control hormonal, fiind reglată

de nivelul acizilor graşi liberi din sânge, depinzând de necesităţile energetice ale altor

ţesuturi precum muşchi sau inimă. Glicerolul eliberat în circulaţie ajunge la nivelul

ficatului unde este folosit la sinteza glucozei pe calea gluconeogenezei, astfel celula

adipoasă conţine glicerol ca alternativă de depozitare a glucozei. Eliberarea acizilor graşi şi

glicerolului contribuie la suplimentarea substraturilor necesare oxidării la nivelul inimii,

muşchilor scheletali, rinichi. Această eliberare este stopată când prin alimentare se oferă

ţesuturilor substraturile necesare oxidării prin intermediul nutrienţilor proveniţi din

intestin. Cel mai puternic stimulator al lipogenezei este insulina, iar al lipolizei-

catecolaminele.

În ultimii ani s-a evidenţiat rolul adipocitului alb ca celulă endocrină. Astfel s-a

demonstrat capacitatea sa de a secreta leptina, angiotensinogen, adipsina, rezistina,

citochine (factor de necroză tumorală alfa), inhibitorul I al activatorului plasminogenului


45

(PAI –I), lipoproteinlipaza. În felul acesta rolul ţesutului adipos devine mult mai complex,

depăşind funcţia de depozit energetic.

Ţesutul adipos brun este format din adipocite brune, fiind foarte slab reprezentat la

omul adult. Rolul predominant este în termogeneză.

3.6. METODE ŞI FORMULE DE ESTIMARE A OBEZITĂŢII

Marea majoritate a nutritioniştilor sunt de acord că bărbaţii care au mai mult de

25% grăsime corporală şi femeile care au mai mult de 30% grăsime corporală sunt

persoane obeze. Să măsori exact cantitatea de grăsime a unei persoane nu este un lucru

deloc uşor. O evaluare mai precisă a obezităţii poate fi făcută prin măsurători ale densităţii

corpului sau cu ajutorul metodelor de diluţie izotopică, dar acestea nu sunt potrivite

utilizării de rutină.

Pentru că măsurarea grăsimii unei persoane este un proces destul de dificil, practica

medicală se bazează pe alte principii de diagnosticare a obezităţii. În practica curentă ea se

exprimă prin valoarea indicelui de masă corporală (Body Mass Index - BMI). Metoda de

estimare a obezităţii prin indicele masei corporale (IMC) este folosită cel mai mult în

studiile populaţionale:

IMC=G(kg)/T²(m)

Acesta reprezintă greutatea individului în kilograme raportată la înălţime exprimată

în metri pătraţi suprafaţă corporală.

Tabel 3.4. - Standardul Societăţii Americane de Chirurgie Bariatrică pentru

clasificarea obezităţii.

Statutul ponderal IMC

Subponderal < 18,5

Normal 18,5 - 24,9

Supraponderal 25 - 29,9

Obezitate Gr.I 30 - 34,9

Obezitate Gr.II 35 - 39,9


46

Obezitate morbidă Gr.III > 40

La adulţii de 20 până la 29 de ani, 85% din valorile IMC sunt de 27,8 la sexul

masculin şi 27,3 la femei. Deşi greutatea relativă şi IMC se corelează cu gradul de

adipozitate, greutatea în exces e reprezentată fie de ţesutul muscular, fie de ţesutul gras. De

exemplu, indivizii cu o musculatură foarte dezvoltată ar fi consideraţi obezi după aceste

măsurători. Totuşi aceste estimări se corelează destul de bine cu riscul reacţiilor adverse

asupra sănătăţii şi longevităţii.

Cea mai exactă măsurătoare este cea în care o persoană este cântărită sub apă sau

testul cu raze X, numit Dual Energy X-ray Absorptiometry (DEXA). Aceste metode nu

sunt practicate pentru orice persoană şi sunt folosite numai în centrele de cercetare cu un

echipament special.

Există şi metode mai simple pentru a estima grăsimea corpului. Una este să se

măsoare grosimea stratului de grăsime sub piele pe diferite părţi ale corpului. Estimarea

grosimii pliului tegumentar în diverse zone ale corpului, împreună cu înălţimea, greutatea

şi vârsta pot fi folosite în estimarea gradului de adipozitate. Cele mai folosite sunt pliul

tegumentar de la nivelul abdomenului, tricepşilor şi cel subscapular. Rezultatele acestei

metode pot fi inexacte dacă sunt executate de persoane neexperimentate sau la un pacient

cu obezitate severă.

De asemenea, obezitatea poate fi uşor stabilită în funcţie de înălţime şi greutate.

Cea mai simplă metodă de depistare este corelarea greutăţii cu valoarea medie stabilită

pentru înălţime şi vârstă. Această măsurare a greutăţii relative poate duce la o subestimare

a incidenţei obezităţii. Tabelele cu greutăţile ideale şi dezirabile sunt bazate pe estimări

statistice pe baza legăturilor cu caracterele speranţei de viaţă ridicate. Astfel de tabele sunt

mai folositoare dacă sunt adaptate diferenţelor structurale ale organismului. Tabelele

greutate/înălţime, care sunt folosite de decade întregi de timp, au de obicei un grad de

greutate acceptabil pentru o înălţime dată. O problemă cu aceste tabele ar fi aceea că nu fac

distincţia între masa musculară şi excesul de grăsime. O persoană foarte musculoasă poate

apărea obeză când de fapt nu este aşa.


47

3.7. DIAGNOSTICUL ŞI CLASIFICAREA OBEZITĂŢII

Abordarea obezităţii atât în practica medicului specialist, cât şi în cea a medicului

de familie, cuprinde două mari etape: abordarea iniţială şi abordarea continuă. Ele sunt

componente ale procesului de îngrijire care ar trebui să se desfăşoare practic toată viaţa

(tabel nr. 3.4.).

Tabel 3.5. Abordarea iniţială şi continuă a pacientului

cu exces ponderal.

3.7.1. Depistarea şi evaluarea iniţială

Depistarea obezităţii se recomandă a se realiza la toate controalele periodice de

sănătate, consult medical în orice specialitate, situaţii speciale sau prin screening dirijat

ţintit. Strategia unei depistări active şi continue constă în evidenţiarea IMC-ului ≥ 25 kg/m²

şi a circumferinţei taliei ≥ 80 cm la femei şi ≥ 94 cm la bărbaţi, la întreaga populaţie

adultă, prin măsurarea greutăţii, a înălţimii, a circumferinţei taliei şi calcularea indicelui de

masă corporală.

La evaluarea iniţială, persoanele cu IMC < 25 kg/m² şi o circumferinţă a taliei

mică, sunt considerate în limite normale. În schimb, vor fi îndrumate spre diagnostic toate

persoanele la care se decelează:

- IMC ≥ 25 kg/m² + circumferinţa taliei crescută;

- IMC < 30 kg/m² + circumferinţa taliei mică;

- IMC ≥ 30 kg/m² ± circumferinţa taliei crescută;


48

De asemenea, se are în vedere un grup special de persoane normoponderale cu

IMC < 25 kg/m², dar cu o circumferinţă a taliei cu valori peste limitele normale, care, în

funcţie de posibilităţi, trebuie să fie exploraţi în continuare.

3.7.2. Diagnosticul şi evaluarea finală a obezităţii

Diagnosticul obezităţii va preciza: tipul abdominal/gluteo–femural, clasa clinică de

risc şi condiţii morbide asociate: hipertensiune arterială, diabet zaharat, dislipidemie,

precum şi orice altă comorbiditate.

În acest fel, obiectivele şi metodele de diagnostic vor fi realizate în funcţie de

valoarea IMC, a circumferinţei taliei, a acuzelor clinice cardiovasculare, respiratorii,

osteoarticulare, etc. Cel mai important obiectiv este stabilirea clasei clinice de risc,

deoarece în funcţie de acestea se vor selecta metodele managementului clinic în perioada

de slăbire, dar nu numai. În acest scop, este necesară corectarea indicelui de masă

corporală. La subiecţii cu IMC-ul iniţial între 25 – 29 kg/m² se va face o primă corectare în

funcţie de valorile circumferinţei taliei (tabelul nr. 3.5.), apoi o a doua corectare avându-se

în vedere parametrii clinico-biologici din tabelul nr. 3.6. Dacă valorile iniţiale ale IMC

sunt ≥ 30 kg/m² se va face numai cea de-a doua corectare.

Tabel 3.6. Prima corecţie a IMC.

Tabel 3.7. A doua corecţie a IMC.


49

Tabel 3.8. Clasa clinică de risc în funcţie de IMC corectat.

În practica medicului de familie, metodele de diagnostic ale obezităţii se bazează pe

(A) datele anamnestice şi pe (B) datele examenului fizic. De asemenea, pentru a obţine un

diagnostic corect şi complet, sunt obligatorii determinarea glicemiei şi a profilului lipidic.

Se va evalua greutatea corporală (peste 20% faţă de normal) actuală şi în dinamică. Se vor

calcula IMC şi TSF, se va determina TA (crescută cu 20-30 mm Hg faţă de normal).

Datele anamnestice vor urmări aspecte de obezitate familială, comportament

alimentar particular, dezechilibre psihologice, leziuni ale sistemului nervos central. În

cadrul anamnezei se vor investiga:

- regimul alimentar prin prisma aportului caloric, lipidic, glucidic şi de alcool,

orarul şi numărul meselor;

- regimul de activitate fizică, cauzele sedentarismului, posibilităţi de înlăturare ale

acestora;

- statusul de fumător, nefumător, ex-fumător;

- existenţa situaţiilor conflictuale şi de stres în familie;

- istorie familială patologică, alături de obezitate, de boli cardiovasculare

aterosclerotice, hipertensiune arterială, morţi subite (< 55 de ani la bărbaţi şi < 65 de ani la

femei), diabet zaharat şi dislipidemie;


50

- nivel educaţional general şi referitor la obezitate;

- apartenenţă etnică şi confesională;

- dorinţa de a slăbi în balanţă cu posibilităţile fizice, materiale, profesionale şi

suportul familial;

- particularităţi ale profesiei (sedentarism, stres, acces la alimente şi alcool);

- istoria personală de obezitate: vârsta şi circumstanţele de debut ale obezităţii,

numărul şi metodele curelor de slăbire anterioare;

- prezenţa tulburărilor de comportament alimentar, factorii care le produc (stres,

emoţii, ciclu menstrual);

- consumul de medicamente;

- prezenţa complicaţiilor asociate obezităţii, sau a comorbidităţii.

Datele examenului fizic vor oferi informaţii asupra ţesutului adipos crescut, cu

distribuţie particulară, date antropometrice (înălţime, greutate, IMC), modificări

tegumentare, xantoame, xantelasmă, arc cornean, statusul gonadal, prezenţa cordului

pulmonar, a hipertensiunii pulmonare, a hipertrofiei ventriculare stângi, a cardiopatiei

ischemice şi a unor tulburări funcţionale cardiovasculare şi respiratorii.

Evaluarea finală a obezităţii va cuprinde: corectarea IMC după tabele nr. 3.5. şi nr.

3.6., calcularea riscului cardiovascular [HANC98] (diagramei Euro ’98, figurile nr. 3.1. şi

3.2.), şi stabilirea clasei clinice de risc (tabel nr. 3.7.).


51

Fig. 3.1. Diagrama de risc coronarian Euro ’98 pentru persoane fără diabet

zaharat


52

Fig. 3.2. Diagrama de risc coronarian Euro ’98

pentru persoane cu diabet zaharat


53

3.7.3. PRINCIPALELE CLASIFICĂRI ALE OBEZITĂŢII.

3.7.3.1. După criteriul clinic (după distribuţia ţesutului adipos).

Obezitatea androidă (tip Falstaff) - constă în distribuirea abdominală a ţesutului

adipos, depozitarea grăsimii poate fi subcutanată, viscerală. Se întâlneşte mai frecvent la

bărbaţi. Ţesutul adipos se dezvoltă în regiunea superioară a corpului (ceafă, gât, umeri,

abdomenul superior supraombilical), respectându-se partea inferioară a corpului.

Musculatura este puternică, iar ţesutul adipos mai puţin dezvoltat decât în forma

precedentă. Sunt oameni care se plâng mereu de foame şi care mănâncă mult. Frecvent

apar complicaţii.

Obezitatea ginoidă (tip Rubens) - cu acumularea predominantă a ţesutului adipos în

jumătatea inferioară a corpului, diametrul bitrohanterian este mai mare decât cel

biacromial. Se întâlneşte mai frecvent la femei, dar poate apărea şi la bărbatul adult şi la

copilul de ambele sexe. Musculatura scheletică este slab dezvoltată, iar ţesutul adipos se

localizează pe abdomenul inferior (subombilical), pe flancuri, şolduri, coapse, genunchi,

gambe. Bolnavul se mişcă greu, oboseşte uşor şi se îngraşă foarte repede. Consumă puţine

calorii, dar slăbeşte foarte greu. Apar rapid complicaţii respiratorii, cardiace, osteo-

musculare etc. Unele forme reţin multă apă şi sare. Nu răspunde la tratamentul dietetic sau

diuretic, dar unele rezultate se obţin prin corticoterapie. O formă specială este celulita

Dercum, în care infiltraţia adipoasă este dureroasă. Boala are caracter familial.

Obezitatea metabolică normoponderală. Obezitatea metabolică normoponderală

(“OMEN”) se caracterizează prin distribuţia abdominală a ţesutului adipos fără

modificarea greutăţii corporale (IMC ≤ 25 kg/m²). Este mai frecventă în diabet, decât în

populaţia generală.

Obezitatea generalizată. Obezitatea generalizată care însoţeşte unele sindroame

genetice: sindromul Lawrence-Moon-Beidl, cu polidactilie, strabism, nefropatie,

cardiopatie congenitală, degenerescenţa retiniană, retardare mintală şi hipogenitalism;

sindromul Prader-Labhart-Willi asociat cu hipotonie, retard mintal şi o predilecţie pentru

diabet zaharat. În ambele cazuri obezitatea şi hipogonadismul sunt considerate de origine

hipotalamică; sindromul Alstrom, sindromul Morgani-Stewart-Morel, boala stocajului de

trigliceride.


54

Obezitate cu depunere particulară. Obezitate cu depunere particulară de ţesut adipos

se întâlnesc în paralipodistofii şi lipomatoza nodulară.

3.7.3.2. În funcţie de clasa clinică de risc.

Pe baza datelor clinice şi paraclinice se formulează diagnosticul final şi se

calculează riscul cardiovascular global, ceea ce va permite încadrarea în clasele clinice de

risc şi elaborarea unui management clinic eficient particularizat pentru fiecare caz în parte.

Clasele clinice de risc, în funcţie de indicii antropometrici, a celorlalţi factori de risc, a

prezenţei sau absenţei bolii cardiovasculare şi a comorbidităţii, sunt următoarele:

Clasa clinică cu risc scăzut

- IMC = 25 – 29,9 kg/ m² + Talie < 94 cm la bărbaţi sau < 80 cm la femei;

- fără alţi factori de risc, iar riscul cardiovascular < 10%.

Clasa clinică cu risc moderat

- IMC = 25 – 29,9 kg/ m² + Talie 94 - 101 cm la bărbaţi sau 80 – 87 cm la femei;

- mai puţin de 2 factori de risc;

- absenţa bolii cardiovasculare;

- risc cardiovascular între 10-20%.

Clasa clinică cu risc crescut

- IMC > sau egal cu 30 kg/ m² cu Talie peste limitele normale în toate cazurile;

- IMC = 25 – 29,9 kg/m² + Talie > sau egal 102 cm la bărbaţi, > sau egal 88 cm la

femei;

- 2 sau mai mult de doi factori de risc cardiovasculari;

- patologie cardiovasculară aterosclerotică prezentă;

- risc cardiovascular peste 20%;

- prezenţa comorbidităţii.

Clasa clinică cu risc foarte crescut sau extrem

- IMC peste 40 kg/m²;

- Talia este peste limitele normale în toate cazurile;

- sunt prezenţi mai mulţi de doi factori de risc cardiovasculari;

- boala cardiovasculară aterosclerotică prezentă;

- risc cardiovascular peste 40%;

- comorbiditate multiplă prezentă, hadicapantă.


55

Prezenţa a doi sau mai mulţi factori factori de risc ori a riscului cardivascular

global, mai mare sau egal cu 20%, ori a istoriei familiale de obezitate, creşte riscul cu o

clasă. Prezenţa bolilor cardiovasculare aterosclerotice creşte riscul clinic cu două clase.

3.8. COMPLICAŢII ŞI ASOCIERI MORBIDE.

Sugarul şi copilul mic obez au risc moderat de a deveni obezi la vârsta de adult.

Acest risc creşte când obezitatea apare în adolescenţă şi dacă factorii ereditari sunt bine

reprezentaţi. Evoluţia obezităţii poate antrena în timp o serie de complicaţii:

3.8.1. Obezitatea şi diabetul zaharat.

Riscul diabetogen este unanim admis, deoarece se ştie că 80% din persoanele cu

diabet zaharat au fost sau sunt obezi. Se consideră că cel mai bun mijloc de a preveni

diabetul zaharat este prevenirea şi tratamentul obezităţii. Obezitatea, în principal cea

abdominală, determină insulinorezistenţă, moment important în patogeneza diabetului

zaharat de tip 2. Riscul de apariţie a diabetului zaharat creşte de aproape 40 de ori la un

IMC de 30 kg/m² faţă de un IMC între 18,5 - 24,9 kg/m². Prin scădere ponderală apariţia

diabetului zaharat este redusă la jumătate. Există şi posibilitatea ca factori cauzali comuni,

genetici sau de mediu să predispună atât la obezitate, cât şi la diabet. Din punct de vedere

genetic poate fi alterată acţiunea insulinei la nivelul musculaturii scheletice, ceea ce duce

la insulinorezistenţă-hiperinsulinism, mijlocind astfel depozitarea trigliceridelor în ţesutul

adipos, mai ales, în condiţiile unui stil de viaţă nesănătos caracterizat prin alimentaţie

hipercalorică, sedentarism, fumat şi consum de alcool. Corelaţia între obezitate şi

insulinorezistenţă se explică prin acţiunea acizilor graşi liberi care după ce sunt eliberaţi de

adipocite reduc utilizarea glucozei la nivel muscular în cadrul Ciclului Randle şi cresc

producţia hepatică de glucoză. La aceasta, se mai adaugă acţiunea factorului de necroză

tumorală TNF-α, care induce insulinorezistenţă, a leptinei şi a altor substanţe eliberate tot

de adipocite.

Ca şi impact, putem afirma cu certitudine că obezitatea exacerbează

insulinorezistenţa, predispunând la apariţia diabetului zaharat de tip 2, a diabetului

gestaţional, creşte riscul instalării definitive a diabetului după un diabet gestaţional, creşte

necesarul de insulină sau medicaţie orală şi alterează controlul glicemic. Predispune, de


56

asemenea, la complicaţii macrovasculare şi microvasculare ale diabetului, precum şi la alţi

factori de risc cardiovasculari.

3.8.2. Dislipidemii.

Excesul caloric poate determina nu numai obezitate dar şi hipertrigliceridemie în

aproximativ 50% din cazuri. Aceasta poate fi implicată în sinteza la nivelul ficatului a

lipoproteinelor şi trigliceridelor, secreţia şi transportul spre ţesutul adipos şi stocarea lor

sub formă de grăsimi, implică creşterea morbidităţii şi mortalităţii de natură coronariană

atunci când cele două se asociază, datorită mai mult lipoproteinelor circulante şi

anomaliilor hormonale decât a stocării grăsimii în ţesuturile adipoase. Obezitatea

reprezintă una din condiţiile patologice cel mai frecvent asociate cu perturbările

metabolismului lipidic. Aceasta se explică prin intervenţia mai multor mecanisme:

existenţa stocurilor de grăsime din ţesutul adipos din care pot trece în plasmă cantităţi

crescute; abuzurile alimentare reprezintă un factor etiologic important. Este vorba, în mod

deosebit de abuzurile privind alimentaţia bogată în grăsimi saturate, colesterol, glucide

rafinate şi proteine animale, acestea ducând la ridicarea nivelului trigliceridelor plasmatice.

Din categoria alimentelor bogate în grăsimi saturate şi colesterol semnalăm: untul, untura,

slănina, carnea grasă, organele, mezelurile grase, smântână, brânza grasă, ouăle, între

alimentele bogate în glucide rafinate se află produsele zaharoase şi dulciurile concentrate.

Abuzul de alcool induce o stimulare a sintezei de trigliceride în ficat şi prelungeşte

hiperlipemia postprandială. Fumatul favorizează creşterea lipemiei prin mobilizarea

grăsimilor din stocurile adipoase. La subiecţii sedentari, adică care îşi restrâng prea mult

activitatea fizică, se remarcă o tendinţă de creştere a lipoproteinelor plasmatice, îndeosebi

a acelora bogate în colesterol. Se constată totodată o scădere a lipoproteinelor cu densitate

mare (HDL), care au rol protector antiaterogen. Obezitatea abdominală în principal cea

viscerală este recunoscută ca fiind asociată cu dislipidemmile aterogene. Stresul, prin

sporirea secreţiei de catecolamine, glucocorticoizi şi glucagon, produce mobilizarea

lipidelor din stocurile existente. Se realizează mai ales o hipertrigliceridemie şi, mai rar, o

hipercolesterolemie.


57

3.8.3. Sindromul X metabolic.

Sindromul metabolic este recunoscut în prezent ca o entitate clinică ce generează

un important risc cardiovascular prin factorii cumulaţi: hipertensiune arterială,

dislipidemiile, diabetul zaharat, hiperuricemia, hiperfibrinogenemia şi tendinţa la

tromboze. Elementul comun al acestora este obezitatea abdominală, care favorizează

insulinorezistenţa şi hiperinsulinismul, determinând tabloul clinic al sindromului X

metabolic. [HANC99]

Obezitatea, în special în forma abdominală, este considerată un puternic

determinant al riscului cardio-vascular, astfel încât complicaţiile cardiovasculare în

obezitate sunt cele mai frecvente şi cu cel mai mare impact asupra stării de sănătate.

Studiul efectuat de Framingham, corelat cu alte rezultate, a permis demonstrarea că

obezitatea este un factor de risc independent de boala coronariană, care se exercită de la

primele depuneri ponderale în surplus. S-a demonstrat că obezitatea reprezintă un risc

coronarian independent. Cu fiecare kg adăugat peste greutatea normală riscul coronarian

creşte cu 3,1%. De asemenea, numeroase studii epidemiologice au demonstrat că HTA este

mai frecventă la indivizii obezi, în special dacă obezitatea afectează predominant partea

superioară a corpului. Cei mai vulnerabili sunt copii şi adolescenţii obezi. Între HTA şi

obezitate există interrelaţii complexe care interesează mecanismele centrale de reglare

vasculo-metabolică, precum şi rezistenţa la insulină şi hiperinsulinemia. Sedentarismul

deoarece se asociază frecvent cu obezitatea creşte riscul de apariţie a HTA. În HTA

esenţială se constată, relativ frecvent,creşterea concentraţiei plasmatice de insulină, în

primul rând la persoanele obeze, cu obezitate de tip troncular. La persoanele obeze

hiperinsulinemia este rezultatul creşterii secreţiei pancreatice de insulină comună tuturor

formelor de obezitate, reducerii degradării renale şi a clearence-ului hepatic al insulinei.

Hiperinsulinemia este prezentă însă şi la persoanele non-obeze cu HTA, atribuită

rezistenţei periferice la insulină.

Presiunea exercitată de o greutate excesivă asupra picioarelor poate ajuta la

dezvoltarea varicelor, slăbeşte articulaţiile genunchilor, ale soldurilor şi gleznelor şi

favorizează artroza. Alte complicaţii cardio-vasculare ce pot apărea pe fondul

supragreutăţii sau a obezităţii, mai ales, cu distribuţie abdominală a ţesutului adipos, sunt:


58

accidentele vasculare cerebrale, infarct miocardic, angină pectorală, hemoroizi,

insuficienţa venoasă, tromboza profundă, etc.

Aşa se explică creşterea mortalităţii de cauze cardiovasculare corelată cu obezitatea.

3.8.5. Alte complicaţii.

Obezitatea este corelată cu multiple alte condiţii, dintre care cele mai importante

sunt: complicaţii perioperatorii, gută, lumbago acut şi cronic, gonartroza, coxartroza,

litiază biliară, sindroame icterice obstructive, refluxul esofagian, constipaţie, disconfort

abdominal, steatohepatită nonalcoolică, pseudotumori cerebrale, necroza aseptică de cap

femural, picior plat, sindrom de tunel carpian, steatoza hepatică, hernia hiatală, hernia

inghinală şi ombilicală, pancreatite, insuficienţa respiratorie şi apneea obstructivă de somn,

tulburări de ciclu menstrual, operaţii cezariene cu frecvenţă crescută, defect de tub neural,

celulită, limfedem, intertrigo, micoze, incontinenţa urinară de efort, micro şi

macroproteinurie şi tulburări ale răspunsului imunitar, declin al capacităţilor intelectuale şi

de memorare, accidente profesionale sau rutiere, îmbătrânirea organismului, infertilitate,

impotenţă şi anti-erotism, complexele de insatisfacţie, frustrare, izolare socială, depresie,

complexele de inferioritate, dificultăţile şcolare, cancerul de prostată, de colon, de sân,

uterin şi ovarian . Aceste riscuri sunt corelate cu gradul, vechimea şi tipul abdominal al

obezităţii.

3.9. MANAGEMENTUL CLINIC AL OBEZITĂŢII.

3.9.1. PRINCIPII GENERALE.

Managementul greutăţii presupune totalitatea acţiunilor prin care se realizează

obiectivele terapeutice impuse de situaţia clinico-biologică, socială şi psihologică a

pacientului. Studiile arată că reducerea cu doar 10% a greutăţii, scade mortalitatea totală cu

mai mult de 20% şi mortalitatea din cauza cancerului asociat cu obezitatea cu mai mult de

40%. Prin prisma acestui fapt principalele obiective propuse sunt: scădere ponderală,

menţinerea noii greutăţi, profilaxia obezităţii, alături de controlul complicaţiilor şi al


59

condiţiilor asociate. Abordarea modernă în managementul clinic al obezităţii recunoaşte o

strategie care se bazează pe cicluri „scădere ponderală – menţinere”. Scăderea ponderală

durează aproximativ 3 – 6 luni şi se obţine prin dietă hipocalorică, activitate fizică

moderată, dar constantă, dacă se impune medicaţie, educaţie terapeutică specifică şi

terapie comportamentală, monitorizarea obiectivelor şi evaluarea eficienţei

managementului clinic al pacientului la 3, 6, respectiv 9 luni.

Scăderi ponderale moderate, de aproximativ 5-10%, sunt relativ uşor de obţinut şi

sunt urmate de beneficii atât asupra sănătăţii, cât şi asupra prevenirii recidivelor.

3.9.2. OBIECTIVE.

Slăbirea unui obez începe prin stabilirea de la bun început a unei bune colaborări

între medic şi pacient. Este foarte important să fie stabilite şi înţelese mecanismele care au

dus la obezitate. Obiectivele managementului clinic al obezităţii se cer a fi individualizate

şi să fie stabilite împreună cu pacientul prin negociere, în funcţie de clasa clinică de risc,

asocierile morbide şi complicaţiile diagnosticate. De aceea controlul greutăţii începe

printr-un examen medical complet care include o anamneză amănunţită legată de

obiceiurile alimentare, stilul de viaţă (pentru a putea determina necesarul caloric), examen

clinic general, determinarea IMC (indice de masă corporală) care permite încadrarea într-

un anumit grad de obezitate, determinarea şi a IMC corectat pentru încadrarea într-o

anumită clasă de risc, identificarea oricărei afecţiuni care ar putea determina creşterea în

greutate şi a oricăror afecţiuni care ar putea reprezenta complicaţii ale obezităţii şi, nu în

ultimul rând, identificarea factorilor emoţionali care ar putea, de asemenea, determina

creşterea în greutate sau ar putea scădea şansele de succes în ceea ce priveşte controlul

greutăţii. De exemplu, spre deosebire de obezitatea survenită la maturitate, care se

datorează creşterii volumului celulelor adipoase (hipertrofie), obezitatea survenită la

pacient încă din copilărie se datorează unui număr crescut de celule adipoase (hiperplazie),

fiind astfel foarte greu de tratat (numărul de celule rămâne permanent acelaşi, fixat din

perioada copilăriei).


60

După toate acestea, se stabilesc obiective pe termen scurt (primul ciclu de “scădere

– menţinere ponderală”) şi pe termen lung.

Tabel 3.9. Obiective ponderale pe termen scurt.

Abordarea de lungă durată este esenţială în managementul obezităţii şi presupune

realizarea obiectivelor stabilite pe termen lung prin adaptarea ciclurilor “scădere –

menţinere”. Atingerea obiectivelor pe termen lung, obţinerea beneficiilor rezultate din

scăderea ponderală şi menţinerea acesteia sunt posibile numai prin aplicarea continuă a

Programelor “TEME”, adaptate pentru faza de scădere ponderală şi de menţinere.

3.9.3. PROGRAM TERAPEUTIC.

Metodele managementului clinic al obezităţii sunt: optimizarea stilului de viaţă,

medicaţia specifică, intervenţii chirurgicale şi intervenţii specifice, reunite sub acronimul

“TEME”, adică Terapie – Educaţie – Monitorizare – Evaluare. De la început, trebuie avut

în vedere că întotdeauna există anumite mecanisme psihologice care stau la baza unor

obiceiuri alimentare nesănătoase, care trebuie demontate. Factorii implicaţi sunt multiplii:

sociali, economici, profesionali, familiali şi individuali. Unii dintre aceşti factori vor fi

greu de modificat. Dar, potrivit principiilor ce stau la baza programelor “TEME”,


61

importantă este întreruperea “cercului vicios” al obezităţii: din punct de vedere al evoluţiei,

apariţia obezităţii trece printr-o primă fază dinamică, progresivă, caracterizată prin

supraalimentare şi acumularea de ţesut gras şi o a doua fază statică, staţionară, în care

obezitatea se stabilizează la condiţiile noi de viaţă şi de consum alimentar, putând vorbi în

această fază de o “endocrinizare” secundară, în care mecanismele endocrino-metabolice

sunt deja modificate. Uneori în această fază sunt necesare măsuri “de urgenţă” care includ

medicamente anorexigene (care scad apetitul) sau medicamente care scad absorbţia

intestinală a lipidelor sau a glucidelor.

De reţinut este, însă, faptul că medicaţia anorexigenă, hormonală şi tratamentul

chirurgical, nu sunt oportune pentru tineri.

3.9.3.1. Optimizarea stilului de viaţă.

Optimizarea stilului de viaţă presupune dietele hipocalorice, exerciţiu fizic, terapie

comportamentală, abandonarea fumatului şi a consumului de alcool.

Managementul igieno-dietetic

Dieta va fi personalizată, adaptată la posibilităţile pacientului şi apropiată de

obiceiurile sale alimentare. Este recomandat ca familia pacientului să fie, şi ea, implicată

în schimbarea regimului alimentar. Această recomandare este bazată pe evidenţa

avantajelor apropierii familiei pentru schimbarea dietei. Apropierea familiei are un avantaj

adiţional prin mărirea şansei de aplicaţie a unei diete sănătoase. Această apropiere este

importantă într-un mod particular, deoarece dacă un adult supraponderal are copii, atunci

ei sunt predispuşi să câştige un exces de greutate. Prin rezultatele obţinute, se arată cu

certitudine că supragreutatea şi obezitatea sunt mult mai bine controlate pe termen lung cu

implicarea familiei, decât într-un mod independent. Este recomandat ca dietele să fie

aplicate adulţilor obezi şi supraponderali, astfel încât aceştia să intre într-un program de

pierdere în greutate de rutină. Această metodă produce o viitoare scădere în greutate de

aproximativ 5 kg la pacienţii cu IMC între 30-43, dar presupune şi o schemă dietetică

bazată pe un deficit de 600 kcal. pe zi, cu menţinea că numai conţinutul dietei, nu şi

deficitul caloric sugerat ar trebui aplicat celorlalţi membri ai familiei, cu vârstă de peste 2

ani.


62

Este important ca orice cură de slăbire să fie coordonată de un medic, orice

tentativă radicală prin post absolut sau cu un aport extrem de mic de calorii, fiind extrem

de riscantă dacă nu se face sub supravegherea medicului. Se recomandă o slăbire treptată:

2 - 4 kg/lună. În timp, dieta trebuie să devină un regim echilibrat, înţeles şi acceptat de

bolnav, care să poată fi menţinut timp îndelungat.

A. Dietele hipocalorice:

1. Dieta cu deficit caloric moderat

Regimul alimentar va fi hipocaloric, adaptat la necesarul caloric în funcţie de

activitatea care este desfăşurată (1200 - 1300 kcal/zi în condiţii de efort normal sau mai

mic în condiţii de repaus, aport setat la nivelul de intrare a energiei arbitrare pe zi) cu un

aport echilibrat de proteine (1,2 - 1,5 g/kg/zi) importante pentru stimularea ritmului

metabolic şi în menţinerea imunităţii, de lipide (40 - 50 g/zi ) cu asigurarea acizilor graşi

esenţiali (grăsimi vegetale) şi de glucide, în cantitate mică (120 - 150 g/zi) provenite în

special din fructe şi legume. La un aport de 1300 kcal./zi (plus – minus), se poate

recomanda dieta cu fibre de la care se poate aştepta o creştere de 8% a nivelului de scădere

în greutate, ceea ce poate fi obţinută în până la 16 săptămâni. Mesele trebuie să fie în

cantităţi echilibrate, evitându-se mesele copioase, dar şi perioadele de “înfometare”. Se

consideră că nici un regim în tratamentul obezităţii, nu poate fi eficient dacă nu se înlătură

cu desăvârşire zahărul şi dulciurile concentrate şi dacă nu se limitează făinoasele. Aportul

de lichide trebuie să fie de 1 - 1,5 l/zi (mai crescut în zilele de vară), cu un consum limitat

de sare, eliminându-se alcoolul din alimentaţie şi respectând întocmai cantităţile de

alimente recomandate.

Dieta hipocalorică moderată aduce deficituri variabile de energie la diferiţi indivizi, dar

conduce la o scădere medie în greutate de aproape jumătate de kilogram pe săptămână, pe

timpul a 12-24 săptămâni. Noua scădere în greutate după un an este de 6% din greutatea

iniţială, dar aceasta depinde de un sistem de suport şi de urmărirea limitei de greutate

recâştigată.

2. Dieta cu deficit caloric ridicat.

Dietele foarte scăzute caloric de obicei furnizează un regim cu minim de 800 kcal/zi de

proteine, minerale, mâncăruri şi băuturi vitaminizate. Aceste regimuri pot să aducă rapid


63

scădere în greutate într-o perioadă de 3 luni, dar nu pare să asigure menţinerea greutăţii pe

termen lung. Ar trebui de obicei să fie rezervate pentru uzul din centrele specializate

pentru pacientul cu nevoi vitale, în domenii medicale, pentru a da jos din greutate în

termen scurt, sau unde în termen efectiv lung menţinerea greutăţii strategice este absolut

necesară.

B. Alimentele care trebuie evitate.

Grăsimi animale (unt, slănină, untură, jumări, carne grasă), frişcă, smântână,

brânzeturi fermentate, brânză topită, lapte integral, maioneze, creme, produse de patiserie

(plăcinte, pateuri), ouă, îngheţată, prăjituri, ciocolată, fructe şi legume uscate sau

conservate prin deshidratare, fructe oleaginoase (nuci, arahide, alune), fructele cu conţinut

glucidic mare (struguri, prune, banane, curmale, stafide, smochine), cartofi prăjiţi, sucuri

îndulcite cu zahăr.

C. Alimente care se vor consuma cu moderaţie.

Grăsimi vegetale (margarină vegetală, ulei de măsline, floarea soarelui, soia), pâine

integrală, preparate de cereale, mămăligă, porumb fiert, cartofi fierţi sau copţi, paste

făinoase fierte, ovăz fiert, sucuri naturale de fructe neîndulcite, peşte slab, carne albă fără

pieliţă (pui, găină, curcan), iaurt slab, lapte smântânit, brânză de vaci, albuş de ou,

conserve în ulei.

D. Alimente ce se pot consuma fără restricţii.

Legume proaspete (roşii, salată, varză), legume fierte (morcov, gulii, ţelină,

conopidă, sfeclă), grapfruit, căpşuni, kiwi, ceaiuri de plante, băuturi nealcoolice

hipocalorice (Coca-Cola Light, Pepsi-Max), apă minerală, sifon.

Regimul de activitate fizică

În afara scăderii aportului de calorii, un rol important în tratamentul obezităţii îl are

creşterea consumului de calorii: sportul - sedentarismul jucând un rol important în apariţia

acestei afecţiuni. Exerciţiul fizic, este deci, principala modalitate de consum energetic şi

contribuie la diminuarea ţesutului adipos prin creşterea capacităţii sistemului muscular de a

utiliza grăsimea în scopuri energetice. Pentru a-şi atinge obiectivele, trebuie practicat

constant. Activitatea fizică moderată, zilnică, duce la menţinerea unui tonus muscular bun


64

şi a unui consum energetic sporit. În plus, respiraţia, circulaţia generală şi în special cea

venoasă şi limfatică sunt ameliorate. La toate acestea se adaugă şi efectul psihologic

pozitiv.

Aerobicul oferă cele mai bune condiţii pentru arderea grăsimilor. De asemenea, un

bun efect îl au plimbările, joggingul, dansul, înotul, mersul pe bicicletă. Tipul de efort şi

intensitatea acestuia se face de asemenea la recomandarea medicului, în functie de

prezenţa sau nu a patologiei asociate.

De asemenea, masajul împiedică hipotonia tisulară ce duce la apariţia vergeturilor,

ce dau un aspect exterior inestetic.

Prescrierea exerciţiului fizic se face concomitent cu cea a dietei, în urma negocierii

cu pacientul, în funcţie de dorinţa/voinţa pacientului şi de posibilităţile concrete ale

acestuia, de practicare a exerciţiului fizic.

Terapia comportamentală

Terapia comportamentală are ca şi scop creşterea motivaţiei şi aderenţei la

recomandările medicale ce privesc dieta, creşterea activităţii fizice şi terapia

medicamentoasă. De asemenea, terapia comportamentală este menită să asigure suportul

necesar pentru aplicarea în practică recomandărilor de referinţă. Psihoterapia, la rândul ei,

are un rol foarte important în managementul obezităţii, motiv pentru care este necesară

colaborarea cu psihologi sau psihiatri, aceştia având experienţă adecvată. În acest fel, se

urmăreşte modificarea comportamentului alimentar, restructurarea personalităţii obezului

şi a familiei, conştientizarea atât a sarcinilor pe care le au cele două entităţi (obezul şi

familia), cât şi a faptului că reuşita tratamentului stă în primul rând în modul de cooperare

pentru rezultatul final al tratamentului obezităţii.

Abandonarea fumatului şi a consumului de alcool

În cadrul unui stil de viaţă sănătos se acceptă (a nu se confunda cu „se recomandă”)

un consum moderat, ponderat de alcool. Acesta reprezintă echivalentul zilnic a: un pahar

(50 ml) de „tărie” (băutură alcoolică concentrată) (ţuică, whisky, coniac etc.) sau un pahar

(200 ml) de vin sau o sticlă (500 ml) de bere. Dar, consumul de alcool trebuie evitat pe cât

se poate, acesta fiind un obstacol în reducerea ponderală şi în normalizarea


65

comportamentului alimentar, atât prin aportul caloric suplimentar, cât şi prin dezinhibiţie

ce favorizează ingestia calorică crescută.

De asemenea, în terapia supragreutăţii şi a obezităţii are o importanţă majoră

abandonarea fumatului, fiind absolut necesară pentru optimizarea stilului de viaţă şi reuşita

procesului de scădere ponderală. Atenţie, abandonarea fumatului trebuie asociată cu un

regim alimentar adecvat, care presupune un aport caloric scăzut, în aşa fel realizându-se

prevenţia unei eventuale tendinţe de creştere în greutate.

3.9.3.2. Medicaţia specifică.

Farmacoterapia trebuie luată în considerare în cazul obezităţii cu risc crescut şi a

formelor rezistente, atunci când modificarea stilului de viaţă este ineficientă. Dar, Institutul

Naţional de Sănatate din Statele Unite recomandă ca aceste medicamente să fie utilizate

numai în cadrul unei abordări terapautice globale, în asociere cu modificarea stilului de

viaţă. Foarte mulţi agenţi diferiţi sunt valabili pentru managementul medical al obezităţii.

Ei pot fi clasificaţi, după mecanismul de acţiune, în: medicamente care produc acumularea

de energie, medicamente care sporesc risipa de energie şi agenţi nutrienţi. Deşi câteva

dintre aceste medicamente promit în plan terapeutic, în cadrul studiilor pe termen lung nu

s-a reuşit încă evaluarea morbidităţii şi a mortalităţii generale în rândul pacienţilor trataţi

cu preparatele în cauză.

Pentru ca un medicament să fie eficient în tratamentul obezităţii trebuie să

întrunească două criterii: 1) pierderea medie în greutate la un an să fie cu cel puţin 5% mai

mare decât în grupul de control şi 2) un număr mai mare de pacienţi ce primesc medicaţie

trebuie să piardă la un an cel puţin 5% din greutate faţă de numărul pacienţilor din grupul

placebo de control, fără a determina apariţia unor complicaţii şi asocieri morbide. Astăzi

Federal Drug Association a aprobat două medicamente ce întrunesc aceste criterii: (1)

sibutramina, un inhibitor al reabsorbţiei serotoninei şi (2) orlistat, un inhibitor al lipazei

pancreatice. Aceste medicamente sunt înregistrate şi în România. Produc o pierdere în

greutate de 6 – 10% din greutatea iniţială la un an, dar cu o creştere semnificativă imediat

ce medicaţia este oprită. Deoarece obezitatea este o afecţiune cronică, utilizarea pe termen

scurt a medicaţiei nu are efecte.


66

3.9.3.3. Intervenţii chirurgicale.

La câteva persoane pierderea în greutate este crucială, datorită coexitenţei unor

condiţii patologice. Metodele invazive se aplică exact în asemenea situaţii extreme, la

pacienţi cu acumulare masivă şi handicapantă a ţesutului adipos cu deformări consecutive

majore sau la cei cu risc clinic foarte crescut, dacă acesta, prin patologia specifică, permite

intervenţia chirurgicală. Conform recomandărilor conferinţelor de consens, chirurgia

obezităţii trebuie rezervată pacienţilor cu IMC > 40 sau IMC > 35 cu comorbidităţi

asociate. Tratamentul chirurgical trebuie luat în considerare după eşecul terapiei

convenţionale a obezităţii: modificarea dietei şi comportamentului, activitatea fizică şi

farmacoterapia. Conferinţa de consens franceză asupra obezităţii recomandă ca tratamentul

chirurgical să fie aplicat după cel puţin un an în care a fost încercat tratamentul medical.

De asemenea, pentru a beneficia de tratament chirurgical, obezitatea trebuie să fie stabilă

sau să se fi agravat în ultimii cinci ani.

Contraindicaţiile tratamentului chirurgical sunt următoarele: tulburările psihiatrice,

afecţiuni ale glandelor suprarenale sau tiroidei, patologia inflamatorie cronică a tubului

digestiv, alcoolismul şi toxicomania.

Scopul chirurgiei pentru obezitatea morbidă este de a obţine cu un risc minim

(mortalitate, morbiditate), o SEG cât mai importantă pe termen lung. Trei tipuri principale

de intervenţii sunt realizate pentru tratamentul obezităţii – restrictive, malabsorbtive şi

malabsorbtive/restrictive.

Procedurile acceptate şi practicate astăzi pentru tratamentul obezităţii morbide sunt

BG, GVC, BPG, DBP cu sau fără SD. SEG la 3 – 5 ani variază între 40 – 50% pentru

procedurile restrictive, 60 – 70% pentru BPG şi 75 – 80% pentru procedurile

malabsorbtive. GVC pare să aibă rezultate comparabile sau chiar mai bune decât BG.

Chirurgia obezităţii morbide antrenează o ameliorare a calităţii vieţii şi o reducere a

comorbidităţilor. Chirurgia laparoscopică pentru obezitatea morbidă prezintă avantaje faţă

de cea clasică în ceea ce priveşte rata morbidităţii peri-operatorii, durata spitalizării şi

recuperarea postoperatorie.

Indicaţiile privind o anumită tehnică variază în funcţie de valoarea IMC, modul şi

comportamentul alimentar („sweet eaters” sau nu). Tehnicile malabsorbtive datorită


67

eficacităţii demonstrate pe termen lung trebuie rezervate pacienţilor obezi cu IMC-ul cel

mai mare şi cu cele mai importante comorbidităţi.

3.9.3.4. Metode adjuvante – acupunctura este o metodă adjuvantă, care efectuată

de către un specialist poate fi utilă în cura de slăbire şi de menţinere.

3.9.4. EDUCAŢIA TERAPEUTICĂ

3.9.4.1. Definiţie, componente.

În obezitate, educaţia terapeutică este specifică şi reprezintă totalitatea activităţilor

efectuate de medic sau asistenta medicală cu scopul de a instrui pacientul asupra bolii,

riscului pe care îl presupune şi modalităţilor de terapie. Inducerea de noi cunoştinţe,

atitudini şi deprinderi, determinarea şi menţinerea motivaţiei, care sunt părţi integrante ale

procesului de optimizare a stilului de viaţă, se pot face doar prin educaţie specifică,

sistematică şi continuă.

3.9.4.2. Monitorizarea

Monitorizarea pacientului supraponderal şi obez este o metodă obligatorie pentru

realizarea obiectivelor propuse. Este extrem de utilă pentru comunicarea permanentă cu

pacientul. Rezultatele arată cu certitudine că intensitatea scăderii ponderale este direct

proporţională cu frecvenţa controalelor şi vizitelor la medic. În condiţii obişnuite,

monitorizarea pacientului trebuie efectuată lunar.


68

CAP. 4. PREZENTAREA SISTEMULUI EXPERT FUZZY

4.1.Alegerea mărimilor de intrare – iesire

Pentru alegerea mărimilor de intrare cât si pentru stabilirea regulilor am fost

îndrumată de Prof.Unif.Dr. Afilon Jompan,şeful catedrei de Medicina Familiei din cadrul

Universităţii de Vest “Vasile Goldiş” ,Facultatea de Medicina Generală.

Am folosit proiectarea lingvistica pentru toate marimile de intrare.

Ca marimi de intrare pentru sistemul expert am folosit urmatoarele marimi:

1. Gen care poate fi:

-feminin-dacă valoarea este mai mică de 0.5

-masculin-dacă valoarea este mai mare de 0.5

Aceste marimi de intrare nu este considerată marime fuzzy spre

deosebire de celelalte,neputând considera sexul masculin sau feminin un intetrval.Am avut

nevoie de diferentierea aceasta pentru marimea de intrare Circumferinţa Taliei ,aceasta

difera de de la barbaţi la femei.

Acestă marime am modelat-o în felul următor:

Fig.4.1.Modelarea marimii Gen

2.IMC ( Indecede de Masă Corporală ) -se defineşte ca raportul dintre greutatea actuală a

persoanei, exprimată în kg, şi pătratul înălţimii, exprimat în m2:


Valorile seminificative ale IMC-ului pentru diagnostic:

- mai mici decât 18.5 kg/m²


69

- intre 18.5-25-30 kg/m²

- intre 25- 30 kg/m²

- intre 30-35 kg/m²

- intre 35-40 kg/m²

- mai mari decât 40 kg/m²

Acesta marime am modelat-o în felul urmator:

Fig.4.2.Modelarea mărimii IMC

3.Circumferinţa Taliei

Aceasta mărime difera de la femei la bărbati:

Pentru bărbaţi sunt:

- valori sub 94 cm

- valoari intre 94-101 cm

- valaori peste 101 cm

Pentru femei sunt:

- valori sub 80 cm

- valoari intre 80-87 cm

- valaori peste 87 cm

Aceste doua tipuri de valori au fost grupate intro singura marime de intrare.

Valorile seminificative ale Circumferinţei taliei pt diagnostic sunt:

- mai mici decât 80 cm

- intre 80-87 cm

- intre 87-94 cm

- intre 94-101 cm

- mai mari decat 101 cm


70

Acesta mărime am modelat-o în felul urmator:

Fig.4.3.Modelarea mărimii CircumferinţaTalie

4 Glicemie-nivelul de glucoză din sange

Valorile seminificative ale Glicemiei pt diagnostic sunt:

- mai mici decât 110 mg/dl

- intre 110-125 mg/dl

- valori intre 125-140 mg/dl

- valoari intre 140-250 mg/dl

- valoari intre 250-350 mg/dl

- valaori peste 350 mg/dl


Fig.4.4.Modelarea mărimii Glicemie

5.HemoglobinaGlicata-reprezintă o serie de fracţiuni minore ale hemoglobinei care sufera

un proces lent nonenzimatic de legare a glucozei la lanţurile sale peptidice.Aceasta marime

este considerata in procente(%) .

Valorile seminigicative ale Hemoglobine glicate pentru diagnostic suntŞ

- mai mici decât 6.5 %


71

- intre 6.5-8.5 %

-mai mari decat 8.5 %


Fig.4.5.Modelarea mărimii HemoglobinaGlicată

6.Colesterol Seric Total – este considerat ca fiind colesterolul total din ser

Valorile semnificative ale Colsterolului Seric Total pentru diagnostic sunt:



-mai mari decat 230 mg/dl


Fig.4.6.Modelarea mărimii Colesterol Seric Total

7.HDL Colesterol-reprezinta colesterolul transportat prin HDL(Hight density lipoproteins)

de la ţesuturi,inclusiv artere, spre ficat,având un rol antiaterogen.

Valorile semnificative ale HDL –ului pt diagnostic sunt:


- intre 39-46 mg/dl

-mai mari decat 46 mg/dl


72


Fig.4.7.Modelarea mărimii HDL colesterol

8.LDL Colesterol-reprezintă colesterolul transportat de LDL(Low density lipoproteins)

spre ţesuturi,inclusiv artere, spre ficat,având un rol antiaterogen

Valorile semnificative ale LDL-ului pentru diagnostic sunt:



- mai mari decât 155 mg/dl


Fig.4.8.Modelarea mărimii LDL colesterol

9.Trigliceride Serice

Valorile semnificative pentru Trigliceridele Serice pentru diagnostic sunt:

- mai mici decat 150 mg/dl




73


-mai mari decât 350 mg/dl


Fig.4.9.Modelarea marimii Trigliceride serice

10. Acidul uric poate aveavalori :


- intre 4-7 mg/dl

-mai mari decât 7 mg/dl


Fig.4.10.Modelarea mărimii Acid uric

11.Creatinina- Concentratia normala a creatininei sanguine

Valorile semnificative ale Creatininei pentru diagnostic sunt:

- mai mici decât 0.8 mg/dl

- intre 0.8-1.2 mg/dl

-mai mari decât 1.2 mg/dl


74


Fig.4.11.Modelarea marimii Craetinina

12.Microalbuminurie-cantitatea de albumina din urina

Valorile semnificative ale Microalbuminuriei pentru diagnostic sunt:



- mai mari decât 300 mg/dl


Fig.4.12.Modelarea mărimii Microalbuminurie

13.Tensiunea arterială

Valorile semnificative ale Tensiunii arteriale pentru diagnostic sunt:

- mai mici decat 120 mg/dl


- mai mari decat 160 mg/dl



75

Fig.4.13.Modelarea marimii Tensiune Arteriala

14.Tip constitutional pate fi

-hiposten nu depăseşte 0.4

-normosten cuprin intre 0.4-0.8


Fig.4.14.Modelarea mărimii Tip Constitutional

15.Tesut Conjunctiv Adipos

-slab - nu depăseşte 0.4

-normal- cuprins intre 0.4-0.8

-bogat -peste 0.8


Fig.4.15.Modelarea mărimii Tesut Conjunctiv Adipos


76

16.Grosimea Pliului Cutanat Abdominal

-valori sum 1 cm

-valori cuprinse intre 1-3.5 cm

-valori peste 3.5 cm


Fig.4.16.Modelarea marimii Grosimea Pliului Cutanat

Marimea de iesire o reprezintă diagnosticul probabil, incluzând aici doar tipurile

obezităţii si gradul acestora fără să tinem cont de clasele de risc.

Această mărime este o colectie de boli probabile si este reprezentată în felul

urmator:

Fig.4.17.Modelarea mărimii de iesire Diagnostic Probabil


77

Pentru aceste boli am ales urmatoarele valori:

0-NECUNOSCUT

1-SUBPONDERAL

5-GREUTATE NORMALA

10-SUPRAPONDERALI

15-OBEZITATE DE GR I.TIP ABDOMINAL

20-OBEZITATE DE GR I.TIP GINOID

25-OBEZITATE DE GR II.TIP ABDOMINAL

30- OBEZITATE DE GR II.TIP GINOID

35-OBEZITATE DE GR III SAU EXTREMA

40-INCERTITUDINE

4.2.Stabilirea bazei de reguli.

Pentru calcularea unei boli probabile pe baza mărimilor de intrare care

reprezintă simptomele si rezultatele unor teste clinice de laborator ale pacientului am

folosit reguli de forma:

if simptoma1 and simptoma2 …and simptoma16 then diagnostic-probabil X.

De exemplu pentru diagnosticul Greutate Normala avem urmatoarea regula:

If(Gen is Feminin) and (IMC is18.5-24.9) and (Circumferinta Taliei is 80) and (G;icemie

is 110) and (HemoglobinaGlicata is 6.5) and (ColesterolSericTotal is 185) and

(HDLColesterol is 39) and (LDLColesterol is 115) and (TriglicerideSerice is 150) and

(AcidUric is 4 ) and (Creatina is 0.8) and (Microalbuminurie is 30) and (TensiuneArteriala

is 140) and (TipConstitutional is hipersten) and (TesutConjunctivAdipos is slab) and

(GrosimeaPliuluiCutanatAbdominal is 2.5) then (Diagnostic Probabil is GreutateNormala)

În acest mod au fost stabilite reguli pentru toate celelalte boli.


78

În figura urmatoare este prezentata baza de reguli :

Fig.4.18 .Editorul de reguli

Trebuie mentionat faptul ca regulile în cazul sistemelor expert fuzzy sunt foarte

usor de implementat datorita reprezentarii lingvistice a marimilor de intrare si a celor de

iesire. Trebuie doar selectate pentru fiecare marime, valorile proprii pentru un anumit caz

din lista proprie de valori.


79

4.3.Testarea în Simulink.

Schema Simulink corespunzatoare acestui sistem expert este prezentata în figura de

mai jos :

Fig.4.19.Schema Simulink corespunzatoare sistemului expert

Aceasta este compusa din 16 surse de tip marime constanta care reprezinta intrarile

din sistemul expert, un multiplexor 16:1, un bloc FuzzyLogicControler, si un display pe

care se vor afisa valorile corespunzatoare diagnosticului obezitatii.

Mai este si un bloc Rounding Function care face rotunjirea la valori intregi in cazul

in care rezultatul este o valoare zecimala


80

CAP. 5 IMPLEMENTAREA SISTEMULUI EXPERT ÎN VISUAL C#

5.1.Structura programului

Acest program este format din trei parti, sau mai corect spus, din trei

form-uri esentiale :

• form-ul Meniu Obezitate care este form-ul principal

• form-ul Fisa Pacientului care este form-ul folosit la introducerea datelor

pacientilor

•form-ul Statistici care este form-ul folosit pentru realizarea statisticilor in functie de

anumiti parametrii de intrare

5.1.1Structura form-ului MeniuObezitate

Acesta este dupa cum am mai spus form-ul principal, este prezentat în figura

„Fig. 5.1.” si este compus din :

• meniul principal Obezitate care are urmatoarele meniuri si

submeniuri:

1. Pacienti

a) Adaugare

b) Cautare

c)Sterge

2. Diagnostic

a) Rulează

3.Statistici

a)Selecteaza

4. Informatii

a)Despre program

b)Despre autor

4. Iesire


81

• TextBox-ul -datepacienti

• TextBox-ul -diagnosticpacienti

• Panel -panelobezitate

•GrupBox-ul –grupobezitate

Fig.5.1. Fereastra principala a programului(MeniuObezitate)

TextBox-urile datepacienti,diagnosticpacienti, nu se observa în figura anterioara deoarece

sunt transparente si nu sunt vizibile. Tot ceea ce se observa este textul care este scris în ele

la un moment dat.

5.1.2.Structura form-ului DatePacienti.

Este prezentat în figura „Fig.5.2 .” si are în componenta sa urmatoarele

controale:

- 53 Label-uri

- 21 TextBox-uri

- 14 ComboBox-uri

-1 NumericalUpDown


82

-1 Panel

-1 GrupBox

-2 Button-uri

Fig.5.2.Fereastra in care se introduc datele pacientilor(FiselePacientilor)

Form-ul contine si un Panel, un GrupBox.Acestea sunt folosite pentru a pute introduce toti

parametrii.

Cele 52 de Label-uri sunt utilizate pentru etichetarea celorlalte controale care sunt folosite

pentru introducerea datelor personale ale pacientului :

1.TextBox-uri:

-nr

-nume

-prenume

-varsta

-greutate

-inaltime

-imc

-tensiuneS


83

-tensiuneD

-glicemie

-talia

-pliul

-hemoglobin_gl

-creatinina

-albumin_cr

-albumina

-colesterol

-hdl

-ldl

-trigliceride

-risccardio

2.ComboBox-uri:

-sex

-domiciliu

-grupa

-ist_fam_Obezitate

-ist_personala

-factori_cauzali

-profesie

-fumat

-tigari

-alcool

-cafea

-medicamente

3. NumericalUpDown:

-varsta

Cele doua butoane „salveaza” si „iesire” sunt folosite pentru salvarea datelor

pacientului pe disk într-un fisier, respectiv pentru închiderea form-ului FiselePacientilor si

revenirea în form-ul MeniuObezitate.


84

5.1.3.Structura form-ului Statistici

Este prezentat în figura „Fig.5.3 .” si are în componenta sa urmatoarele

controale:

- 79 Label-uri

- 31 RadioBox-uri

-14 ComboBox-uri

-1 Panel

-1 GrupBox

-2 Button-uri

Fig.5.3.Form-ul Statistici

Form-ul contine si un Panel, un GrupBox,acestea sunt folosite pentru a pute

introduce toti parametrii pentru statistici.


85

Dintre cele 79 de Label-uri , un numar de 31 de Label-uri sunt utilizate pentru etichetarea

butoanelor,31 Label-uri sunt utilizate pentru vizualizarea procentelor fiecarui parametru in

parte iar celelalte in numar de 17 Label-uri sunt folosite pentru grafic .

RadioButton-urile sunt folosite pentru selectionarea paramettrului in functie de care se face

statistica.Acestea sunt numerotate de la rb1 pana la rb 31.

Statisticile se pot face in functie de:

-Diagnostic

-Domiciliu

-Sex

-Varsta

-Grupa sanguina

-Istorie Familiala deObezitate

-Factori cauzali ai obezitatii prezenti

-Status profesional

-Statusul de fumator

-Numarul de tigari fumate/ziigari

-Consumul de alcool

-Consumul de cafea

-Consumul de medicamente

-Tip constitutional

-Tesut conjunctiv-adipos

-Imc

-Tensiune arteriala sistolica

- Tensiune arteriala diastolica

-Glicemie

-Circumferinta taliei

-Grosimea pliului cutanat

-Hemoglobina glicata

-Acid uric

-Trigliceride serice

-Colesterol seric total


86

-HDL- colesterol

-LDL-colesterol

-Creatinina

-Raportul albumina/craetininacr

-Albumina

-Risc cardiovascular

Cele doua butoane „afiseaza” si „iesire” sunt folosite pentru afisarea datelor ,a

procentelor in Label-uri si pentru afisarea graficului fiecarui parametru in parte, respectiv

pentru închiderea form-ului Statistici si revenirea în form-ul MeniuObezitate.

5.2. Prezentarea functiilor implementate

Functiile implementate de mine sunt functii care trareaza urmatoarele

evenimente:

1. Click

2. KeyDown

3. KeyPress

5.2.1.Functiile Click.

Sunt functiile care se activeaza când se face click pe un anumit buton, meniu sau

submeniu:

a) Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Adaugare este

prezentata în cele ce urmeaza:

private void adauga_Click(object sender, System.EventArgs e)

{

FisaPacientului Pacient = new FisaPacientului();

Pacient.Visible = true;

Pacient.SetDesktopLocation(200,150);

Pacient.Activate();


87

}

În aceasta functie se creeaza o instanta a form-ulu FiselePacientilor, si se activeaza

ca fiind fereastra activa.

b) Functia care trateaza evenimentul de Click pe butonul “Salveaza”din cadrul Form-ului

FisaPacientului este functia cu ajutorul caruia se salveaza datele pacientului, care au fost

introduse initial în casutele corespunzatoare din fereastra. Ea este prezentata în cele ce

urmeaza .

Initial pentru a putea salva datele pacientului pe disk, trebuie sa stabilim locatia

unde acestea vor fi salvate. Secventa unde se vor creea directorul în care se vor salva

datele pacientilor(daca nu existe deja) este introdusa in cadrul :

public class meniu : System.Windows.Forms.Form,

mai exact in public meniu()inainte de apelarea functiei InitializeComponent()-functie care

realizeaza initializarea componentelor din toate formurile care sunt folosite in cadrul

acestui meniu.

In continuare se prezinta functia pentru creearea directorului unde se vor salva datele

pacientilor:

string cale_director = @"C:\Fisele Pacientilor\Pacienti\";

if (!Directory.Exists(cale_director))

{

DirectoryInfo director = Directory.CreateDirectory(cale_director);

}

Se declara o variabila de tip string numita „cale_director” în care se va memora

calea de pe disk a directorului în care se vor salva datele pacientilor. În cele ce urmeaza se

testeaza daca exista directorul respectiv pe disk iar daca nu exista se va crea cu ajutoru l

metodei „Directory.CreateDirectory()”.

Tot in acelasi loc si in aceeasi maniera sunt create directoarele unde se vor salva

numele pacientilor, datele despre program respectiv autor(de ultimele doua directoare o sa

avem nevoie in continuare in program).


88

Tot aici este secventa de program unde se realizeaza creearea fisierelor(daca nu

exista deja) unde se vor salva datele pacientilor.

string nume_fisier_Pacienti = @"C:\Fisele Pacientilor\Pacienti\

ToateNumele\NumelePacientilor.txt";

if (!File.Exists(nume_fisier_Pacienti))

{

StreamWriter srp = File.CreateText(nume_fisier_Pacienti);

srp.Close();

}

Se declara o variabila de tip string numita „nume_fisier_Pacienti” în care se va

memora calea de pe disk a fisierului în care se vor salva datele pacientilor,initial gol. În

cele ce urmeaza se testeaza daca exista fisierul respectiv pe disk iar daca nu exista se va

crea cu ajutoru l metodei “File.CreateText(cale_fisier)”.

Ca si in cazul directoarelor create anterior si in cazul fisierelor se mai creeaza tot in

acelasi loc si in aceeasi maniera fisierele unde se vor salva toate numele

pacientilor,diagnosticul,complictatiile, numele pacientilor si diagnosticul, codul

pacientului,procentele statisticilor pacientilor (de ultimele fisiere o sa avem nevoie in

continuare in program).

Dupa ce s-a creeat directorul unde o sa se salveze datele pacientului numele

fisierului de pe disk va fi format din numele si prenumele pacientului ale carui date vor fi

salvate în fisierul respectiv separate printr-un spatiu cu extensia “.txt”.

//exemplu

De exemplu un nume de fisier ar putea sa fie “Anamaria .txt”.

//

Daca nu se vor introduce toate datele pacientului se va da un mesaj de eroare


89

Fig.5.4. Mesaj de eroare „Date incomplete”

Secventa de cod unde se realizeaza acest lucru este urmatoarea:

if((Nr.Length==0)||(Nume.Length==0)||(Prenume.Length==0)||(Sex.Length==0)||(

Varsta.Length==0)||(Domiciliu.Length==0)||(Grupa.Length==0)||(Ist_fam_obezitate.Lengt

h==0)||(Istorie_personala.Length==0)||(Factori_cauzali.Length==0)||(Alcool.Length==0)||(

Cafea.Length==0)||(Medicamente.Length==0)||(Tigari.Length==0)||(Fumat.Length==0)||(P

rofesie.Length==0)||(Talia.Length==0)||(Constitutie.Length==0)||(Tesut.Length==0)||(Inalt

ime.Length==0)||(Greutate.Length==0)||(Imc.Length==0)||(Pliul.Length==0)||(TensiuneS.

Length==0)||(TensiuneD.Length==0)||(Hemoglobin_gl.Length==0)||(Acid.Length==0)||(C

olesterol.Length==0)||(Ldl.Length==0)||(Trigliceride.Length==0)||(Creatinina.Length==0)||

(Albumin_cr.Length==0)||(Hdl.Length==0) || (Risc_cardio.Length==0))

{

MessageBox.Show ("Date incomplete", "Fisele Pacientilor",

MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);

return;

}

Tot în acest mod am tratat cazul în care un fisier cu acelasi nume cu cel pe care vrem sa îl

salvam exista deja pe disk. În acest caz ne va aparea un MessageBox prezentat în Fig

Fig.5.5.MessageBox care apare la resalvarea datelor unui pacient

Daca se va da click pe butonul “Yes” fisierul de pe disk va fi rescris iar daca se va

da click pe butonul “No” fisierul va ramâne neschimbat.


90

Crearea fisierelor se face cu ajutorul metodei “File.CreateText” iar scrierea se va face cu

ajutorul functiei “WriteLine” .

c)Functia care trateaza evenimentul de Click pe butonul “Iesire” din form-ul

FisaPacientului. Aceasta realizeaza închiderea form-ului FisaPacientului si revenirea în

fereastra principala, mai exact în form-ul MeniuObezitate.

private void iesire_Click(object sender, System.EventArgs e){

Close();}

d) Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Cautare este

prezentata mai jos:

private void cauta_Click(object sender, System.EventArgs e)

{

Stream myStream;

diagnosticpacient.Text = "";

OpenFileDialog openFileDialog1 = new OpenFileDialog();

openFileDialog1.InitialDirectory = "C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\"

openFileDialog1.Filter = "txt files (*.txt)|*.txt" ;

openFileDialog1.FilterIndex = 1 ;

openFileDialog1.RestoreDirectory = true ;

if(openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

if((myStream = openFileDialog1.OpenFile())!= null)

{

using (StreamReader sr = new StreamReader(myStream))

{

String line,date="";

while ((line = sr.ReadLine()) != null)

{


91

date+="\n"+line;

}

datepacienti.Text =date;

}

myStream.Close();

}

}

}

Cu ajutorul acestei functii se încarca datele unui pacient care a fost initial salvat pe

disk si i se copiaza datele din fisier în TextBox-ul “diagnosticpacienti” din form-ul

MeniuObezitate. Pentru cautarea fisierelor pacientilor pe disk am folosit un controler de

tipul „OpenFileDialog” si am setat directorul de pornire directorul în care am salvat initial

fisierele cu datele pacientilor si care este:

“C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\"

Datorita faptului ca la salvarea datelor unui pacient pe disk acestea se

salveaza într-un fisier de tip “.txt”, am limitat tipurile fisierelor care se pot deschide cu

acest controler la cele care au extensia “.txt”.

Informatia continuta în fisier este citita cu ajutorul functiei StreamReader linie cu

linie pâna la sfâsitul fisierului, iar apoi memorata în variabila de tipul String “date”. Dupa

aceasta se va seta textul din TextBox-ul “diagnosticpacient” cu informatia continuta în

variabila “date”.

e) Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Sterge este

prezentata mai jos:

private void sterge_Click(object sender, System.EventArgs e)

{

diagnosticpacient.Text = "";

datepacienti.Text="";


92

OpenFileDialog openFileDialog1 = new OpenFileDialog();

openFileDialog1.InitialDirectory = "C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\" ;

openFileDialog1.Filter = "txt files (*.txt)|*.txt" ;

openFileDialog1.FilterIndex = 1 ;

openFileDialog1.RestoreDirectory = true ;

string sir = "",linie="";

string path = "C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\ToateNumele\\";

string pathnume= "C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\ToateNumele\\NumelePacientilor.txt";

string nume_fisier_Pacientiaux = @"C:\Fisele

Pacientilor\Pacienti\ToateNumele\auxiliar.txt";

if (!File.Exists(nume_fisier_Pacientiaux))

{

StreamWriter src = File.CreateText(nume_fisier_Pacientiaux);

src.Close();

}

StreamWriter sw =File.AppendText(nume_fisier_Pacientiaux);

if(openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

sir = openFileDialog1.FileName;

string nume = sir.Substring(path.Length-12,sir.Length-path.Length+8);

StreamReader sr= new StreamReader(path+"NumelePacientilor.txt");

while ((linie=sr.ReadLine())!=null)

{if(linie.IndexOf(nume)<0)

{sw.WriteLine(linie);

}

}

sw.Close();

File.Delete(sir);

sr.Close();

File.Delete(path+"NumelePacientilor.txt");

string s= sir.Substring(0,sir.Length-nume.Length-4)+"ToateNumele\\";


93

File.Move(s+"auxiliar.txt",pathnume);

}

}

Cu ajutorul acestei functii se incearca stergerea unui fisier care contine datele

pacientilor si a numelui pacientului din interiorul fisierului care contine toate numele

pacientilor introduse in acest program.

Pentru cautarea fisierelor pacientilor pe disk am folosit un controler de tipul

„OpenFileDialog”.

Dupa ce sa reusit deschiderea ferestrei de cautare se incearca stergerea pe mai

multe etape.

Se incearca extragerea numelui fisierului selectat pentru stergere.

Se parcurge tot fisierul cu numele nou gasit, linie cu linie.In momentul in care am

citit o linie se verifica daca in interiorul acesteia nu se regaseste numele fisierului

cautat.Daca numele nu este gasit linia respectiva este copiata intr-un fisier auxiliar

denumit chiar “Auxiliar”(se creeaza in cazul in care acesta nu exista).Fisier nou format o

sa contina toate numele pacientilor mai putin numele pacientului care va urma sa fie sters.

Vechiul fisier “NumelePacientilor” va fi sters iar noul fisier auxiliar

il redenumim chiar cu numele vechiului fisier care continea numele pacientilor.

Noul fisier obtinut va contine toate numele pacientilor mai putin acela care trebuia

sters.Astfel sa realizat stergerea fisierului din interiorul fisierului care contine toate numele

pacientilor iar fisierul care contine datele pacientilor cu acest nume a fost sters in felul

urmator :

File.Delete(sir);

-unde sir este calea "C:\\Fisele Pacientilor\\Pacienti\\" unde se afla fisierul.

f)Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Selecteazadin meniul Statistici:

private void selecteaza_Click_1(object sender,System.EventArgs e){ MeniuStatistici Statistic = new MeniuStatistici();

Statistic.Visible = true;Statistic.SetDesktopLocation(200,150);


94

Statistic.Activate();

}În aceasta functie se creeaza o instanta a form-ulu Statistici, si se activeaza ca fiind

fereastra activa.

g)Functia care trateaza evenimentul de Click pe butonul “Afiseaza”din cadrul Form-ului

Statistici este functia cu ajutorul caruia se realizeaza statisticile in functie de parametrul

ales iar rezulatul este afisat in functie de procente in Label-ul corespunzator si sub forma

de grafic in partea dreapta a Form-ului.

Secventa de program care realizeaza statisticile in functie de Sex-ul fiecarui pacient este

prezentata in cele ce urmeaza:

private void procente_Click(object sender, System.EventArgs e){

string diagnostics;string nume_fisier_Diagnostic_Statistici = @"C:\Fisele

Pacientilor\Pacienti\ToateNumele\NumeDiagnostic.txt";string nume_fisier_pro = @"C:\Fisele Pacientilor\

Pacienti\ToateNumele\ProcenteStatistici.txt";StreamReader sr_statisticad = newStreamReader

(nume_fisier_Diagnostic_Statistici);string linie="";int i=0,j=0,l=0,m=0,n=0,o=0,p=0,r=0,t=0;string nume_fisier_Statistici = @"C:\FiselePacientilor\Pacienti \ToateNumele\NumelePacientilor.txt";

StreamReader sr_statistica = new StreamReader (nume_fisier_Statistici);…………………………………………………………………………………..

if(rb2.Checked){

while ( (linie = sr_statistica.ReadLine())!= null){diagnostics = linie.Substring (linie.IndexOf("- ")+2,linie.Length -linie.IndexOf("- ")-2);string nume_prenume = @"C:\Fisele Pacientilor\

Pacienti\"+diagnostics+".txt";StreamReader numeprenume= new StreamReader(nume_prenume);for(int k=1;k<=2;k++){

numeprenume.ReadLine();}


95

string sex,fem_masc;linie=numeprenume.ReadLine();sex = linie.Substring(0,3);if(sex.Equals("Sex")){

fem_masc = linie.Substring (linie.IndexOf("= ")+2,linie.Length - linie.IndexOf("= ")-2);

if(fem_masc.Equals("Feminin")){

i++;t++;

}if(fem_masc.Equals("Masculin")){

j++;t++;

}}

}double p1=(i*100)/t,p2=(j*100)/t;int d1=Convert.ToInt32(p1), d2=Convert.ToInt32(p2);

//se deseneaza un dreptunghi plin si unul gol System.Drawing.Graphics graph = this.CreateGraphics();SolidBrush brush = new SolidBrush(Color.Blue);Rectangle rect = new Rectangle( 500,100,200,100);graph.FillRectangle( brush, rect ); System.Drawing.Graphics gr0 = this.CreateGraphics();Pen pen0 = new Pen(System.Drawing.Color.Black,2);gr0.DrawRectangle(pen0,500,100,200,100);

//se deseneaza graficul format din bare in functie de procenteSystem.Drawing.Graphics gr = this.CreateGraphics();Pen pen = new Pen(System.Drawing.Color.Red,14);gr.DrawLine(pen,508,200-d1,508,200);System.Drawing.Graphics gr1 = this.CreateGraphics();Pen pen1 = new Pen(System.Drawing.Color.Brown,14);gr1.DrawLine(pen1,508+14,200-d2,508+14,200);string ii=Convert.ToString(p1),jj=Convert.ToString(p2);

//se introduc procentele in fisierStreamWriter pr=File.AppendText(nume_fisier_pro);pr.WriteLine("Feminin "+ii+" %");pr.WriteLine("Masculin "+jj+" %");pr.Close();


96

//se introduc procentele in Label-uripsex.Text="1.Feminin "+ii+" %\n2.Masculin "+jj+" %";

}…………………………………………….

Pentru a putea face statistici in functie de tote datele pacientilor trebuie sa avem

acces la fisierul cu numele pacientilor(.In acest fisier avem salvate numele tuturor

pacientiilor introdusi de noi pe cate un rand).

Deschidem pe rand fisa fiecarui pacient in parte si cautam randul care contine

numele parametrului selectat de noi in urma caruia trebuie sa facem statistica.

Dupa ce am gasit campul respectiv extragem valoarea pentru care trebuie sa se realizeaze

statisticile.Acestea sunt comparate cu anumite valori standarde dupa care se calculeaza

procentele.

De exemplu pentru parametru Sex se campara cu:

if(fem_masc.Equals("Feminin")){

i++;t++;

}if(fem_masc.Equals("Masculin")){

j++;t++;

}double p1=(i*100)/t,p2=(j*100)/t;

Dupa ce procentele sunt calculate acestea sunt afisate in Labe-luri.Ele sunt Scrise siintr-un fisier care contine toate statisticile realizate la accesarea Form-ului de Statistici

Pentru realizarea graficelor in functie de procente se procedeaza astfel:se desenazaun dreptungi gol si in interioru lui se traseaza bare verticale in functie de procente obtinuteanterior in program.

h) Functia care trateaza evenimentul de Click pe butonul “Iesire” din form-ul

Statistici. Aceasta realizeaza închiderea form-ului Statistici si revenirea în fereastra

principala, mai exact în form-ul MeniuObezitate

private void iesire_Click(object sender, System.EventArgs e){

Close();}


97

i) Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Despre program din meniul

Informatii determina aparitia unui MessageBox care va contine urmatorul text:

Acest program este un sistem expert care determină un diagnostic probabil unuipacient si il incadrează in clasa clinică de risc pe baza unor parametrii .Programul mai da posibilitatea realizarii unor statistici sub forma de procente sau graficein urma selectarii parametrului dorit .Fisa pacientului contine :-parametri generali rezultaţi in urma intrebarilor puse pacienţilor.-parametri rezultati in urma unor analize specifice acestei boli.

O parte din parametrii rezulta prin selectare,(sunt acei care au in fata un patratel)iar cealaltă parte trebuie introdusă de la tastatură.

In fisa ce urmeaza sunt trecute si intervale care ne ajuta pentru determinareadiagnosticului.

Fisa pacientului arata astfel:

1.Cod pacient:2.Nume şi prenume:3.Vîrstă:Sex:FemininMasculin4.Domiciliu:Mediu urbanMediu rural5.Grupa sanguină:0 IA IIB I IIABIV6.Istorie familială de obezitate:MamăTatăFraţiSuroriAbsentă

7.Istorie personală patologică:PrezentaAbsenta8.Factori cauzali fiziologici ai obezităţii prezenţi:Sarcină


98

LactaţieMenopauzăNici unul9.Consum de alcool:Nu recunoaşte (neagă)Mai mult de 50 ml tărie/ziMai mult de 200 ml vin/ziMai mult de 500 ml (o sticlă) bere/ziConsum ocazionalUn păhărel înainte de masă10.Consum de cafea:Nu recunoaşte (neagă)1 cafea/zi2-3 cafele/ziPeste3 cafele/ziOcazional11.Statusul de fumător:FumătorNefumătorEx-fumător12.Număr de ţigarete fumate pe zi:Mai puţin de 10 ţig./ziÎntre 10-20 ţig./ziÎntre 20-40 ţig./ziÎntre 40-60 ţig./ziPeste 60 ţig./zi13.Consum medicamentos (ocazional):AnticoncepţionaleAntidepresiveCorticoterapieInsulinăSulfonilureiceNu consumă14.Status profesional:MuncitorFuncţionarCadru didacticCadru medicalCadru militarFuncţii de conducereLiber profesionistPatronPensionar de boalăPensionar de vârstăŞomer/fără ocupaţieAlta ……………………


99

15.Tip constituţional:HipostenNormostenHiperstenŢesut conjunctiv-adipos:Slab reprezentatNormal reprezentatBogat reprezentat16.Grosimea pliului cutanat abdominal:Sub 1 cmÎntre 1-3,5 cmPeste 3,5 cm17.Înălţime (m):18.Greutate (kg):19.Indice de masă corporală:Sub 18,5 kg/m²Intre 18,5 - 25 kg/m²Intre 25 – 30 kg/m²Intre 30 - 35 kg/m²Intre 35 – 40 kg/m²Peste 40 kg/m²20.Circumferinţa taliei:Sub 80 cmÎntre 80 - 94 cmÎntre 94 - 101 cmPeste 101 cm21.Tensiunea arterială (TAS/TAD):Sub 140/90 mm HgÎntre 140/90 – 160/95 mm HgPeste 160/95 mm Hg22.Glicemie:Sub 110 mg/dlÎntre 110 - 125 mg/dlÎntre 125 - 140 mg/dlÎntre 140 - 250 mg/dlÎntre 250 - 350 mg/dlPeste 350 mg/dl23.Hemoglobină glicată (%):Sub 6,5Între 6,5 – 8,5Peste 8,524.Colesterol seric total:Sub 185 mg/dlÎntre 185 – 230 mg/dlPeste 230 mg/dl25.HDL-colesterol:


100

Sub 39 mg/dlÎntre 39 - 46 mg/dlPeste 46 mg/dl26.LDL-colesterol:Sub 115 mg/dlÎntre 115 - 155 mg/dlPeste 155 mg/dl27.Trigliceride serice:Sub 150 mg/dlÎntre 150 - 200 mg/dlÎntre 200 - 300 mg/dlÎntre 300 - 350 mg/dlPeste 350 mg/dl28.Acid uric:Sub 4 mg/dlÎntre 4 - 7 mg/dlPeste 7 mg/dl29.Creatinina:Sub 0,8 mg/dlÎntre 0,8 – 1,2 mg/dlPeste 1,2 mg/dl30.Albumină:Sub 30 mg/24 hÎntre 30 – 300 mg/24 hPeste 300 mg/24 h31.Raportul albumină/creatinină :Sub 2,5 mg/mmolIntre 2,5-3,5 mg/mmolPeste 3,5 mg/mmol32.Risc cardiovascular(%):Sub 10 %Intre 10-20 %Intre 20-40 %Peste 40 %

j) Functia care trateaza evenimentul de Click pe submeniul Despre autor din meniul

Informatii determina aparitia unui MessageBox care va contine urmatorul text:

“Anamaria Moroson

Absolvent an 5 AII“

k)Functia care trateaza evenimentul de Click pe meniul Iesire.

Este functia cu ajutorul careia se realizeaza iesirea din program. Când se va


101

da un click pe acest meniu ne va aparea un MessageBox prezentat în Fig.

Fig.5.6. MessageBox care apare la iesirea din program

Daca se va da click pe butonul “Yes” se va iesi din aplicatie. Secventa de cod în care este

implementata acesta functie este urmatoarea:

private void iesire_Click(object sender, System.EventArgs e)

{

if (MessageBox.Show ("Doriti sa iesiti din program ?", "Obezitate",

MessageBoxButtons.YesNo, MessageBoxIcon.Question)= DialogResult.Yes)

{

Application.Exit(); }

}

5.2.2 .Functiile KeyDown.

Evenimentele de tipul „KeyDown” sunt evenimentele care trateaza ce se întâmpla

atunci când o anumita tasta este tinuta apasata. Am folosit aceste tipuri de functii în

tandem cu cele de tipul „KeyPress” la toate „TextBox-urile” din form-ul FiselePacientilor

pentru limitarea tipurilor de caractere care pot fi introduse. Astfel, la „TextBox-urile”

folosite la introducerea numelui si prenumelui unui pacient am limitat caracterele care pot

fi introduse la litere, nepermitându-se introducerea de cifre sau alte caractere. De exemplu

pentru „TextBox-ul” folosit la introducerea numelui am urmatoarea functie de tip

„KeyDown”:

private bool nonPrenumeEntered = false;

private void prenume_KeyDown(object sender, System.Windows.Forms.KeyEventArgs)

{

nonPrenumeEntered = false;

if (e.KeyCode < Keys.A || e.KeyCode > Keys.Z)


102

{

if(e.KeyCode!=Keys.Back && e.KeyCode!=Keys.Space )

{

nonPrenumeEntered = true;

}}

}Am declarat inainte de functie o variabila booleana numita

„nonNumeEntered” pe care am initializat-o cu valoarea false. În interiorul functiei verific

daca o anumita tasta care este tinuta apasata la un moment dat este litera sau alta tasta si în

functie de acest fapt modific valoarea variabilei „nonNumeEntered” din false în true.

Acelasi lucru se întâmpla si în functia de tipul „KeyDown” atasata „TextBoxul”

folosit la introducerea prenumelui, doar ca variabila booleana va fi alta. Pentru celelalte

„TextBox-uri” , unde este necesara doar introducerea de cifre functiile „KeyDown” atasate

vor fi similare cu cea atasata „TextBox-ului” utilizat pentru introducerea greutate

prezentata în cele ce urmeaza:

private bool nonGreutateNumberEntered = false;

private void greutate_KeyDown(object sender, System.Windows.Forms.KeyEventArgse)

{

nonGreutateNumberEntered = false;

if (e.KeyCode < Keys.D0 || e.KeyCode > Keys.D9)

{

if (e.KeyCode < Keys.NumPad0 || e.KeyCode > Keys.NumPad9)

{

if(e.KeyCode != Keys.Back)

{

nonGreutateNumberEntered = true;

}

}

}

}


103

Variabila booleana „nonGreutateNumberEntered” este declarata anterior. În cadrul

acestei functii valoarea variabilei “nonGreutateNumberEntered” este false, daca tasta

tinuta apasata este o cifra sau este tinuta apasata tasta „Backspace” si true daca tasta tinuta

apasata este alta.

Celelalte functii KeyDown care sunt folosite in program sunt identice cu cele

prezentatemai sus.

5.2.3.Functiile KeyPress.

Evenimentele „KeyPress” sunt evenimentele care trateaza ce se întâmpla atunci

când este apasata o tasta (este tinuta apasata dupa care i se da drumul).

Functiile de acest tip sunt atasate tuturor „TextBox-urilor” din form-ul

FisaPacientului si sunt similare cu cea atasata „TextBox-ului” utilizat pentru introducerea

numelui prezentata în cele ce urmeaza:

private void nume_KeyPress(object sender, Systm.Windows.Forms.KeyPressEventArgs)

{

if (nonNumeEntered == true)

{

e.Handled = true;

}

}

Practic tot ceea ce se întâmpla în aceasta functie este acordarea permisiunii de a

scrie în „TextBox” daca variabila „nonNumeEntered” are valoarea false, respectiv

contrariul când aceasta variabila are valoarea true.


104

Celelalte functii KeyPress care sunt folosite in program sunt identice cu cea

prezentata mai sus.

5.2.4.Functiile pt calculul IMC-ului

Pentru calcului IMC-ului sa realizat 2 functii:-private void greutate_Leave(object sender, System.EventArgs e)-private void inaltime_Leave(object sender, System.EventArgs e)

In continuare se prezinta prima functie(cealalta este asemanatoare numai canumele difera):

private void greutate_Leave(object sender, System.EventArgs e){

string gr,i;gr = greutate.Text;i = inaltime.Text;if((gr.Length>0)&&(i.Length>0)){

double G = Convert.ToDouble(gr);double I = Convert.ToDouble(i);double IMC;IMC = (G*10000)/(I*I);

string s = IMC.ToString();imc.Text = s.Substring(0,5);

}}

Aceasta functie se foloseste in momentul in care am introdus inaltimea si greutatea

si se doreste completarea automata a IMC-ului.

In momentul in care sa parasit cele 2 TextBox-uri se calculeaza IMC-ul dupa

formula:


-iar rezultatul se introduce in TextBox-ul corespunzator IMC-ului


105

VI.CONCLUZII

Continutul acestei lucrări a încercat sa fac o prezentare a doua metodede rezolvare a aceleiaşi probleme care o reprezintă construirea unui sistem expertpentru bolile metabolico-nutriţionale cu dezechilibru ponderal care sa fie capabil sadetermine pentru un pacient, un diagnostic probabilsi sa il incadreze in clasa clinica de riscpe baza unor date introduse de noi, date care reprezinta simtomele si rezultatele unoranalize ale pacientului respectiv.

Prima metoda de construire a sistemului expert a fost proiectareasistemului în Matlab, mai exact în utilitarul FIS, rezultând astfel un sistem expertfuzzy. În acest caz am folosit proiectarea lingvistica a marimilor care intra încomponenta sistemului expert, proiectare care este foarte usor de realizat. Marimilede intrare ale sistemului expert fuzzy au fost modelate folosind partitii trapezoidale,iar marimea de iesire o reprezinta o colectie de constante care corespund anumitorboli. Pentru vizualizarea rezultatelor am utilizat utilitarul SIMULINK din Matlab.

O a doua metodă de construire a sistemului expert a fost implementareaacestuia în Visual C#. Proiectarea în acest caz este mult mai complicată, necesitândun volum de munca foarte mare, însa sistemul expert rezultat are o interfata graficanet superioara celui implementat în Matlab, utilizând ferestre cu meniuri, fapt careduce si la o simplitate în utilizare. O alta calitate a acestui sistem o reprezintaposibilitatea de a salva datele pacientilor în fisiere, fapt care ofera posibilitateacreerii unei baze de date a pacientilor.Cu acest sistem expert ai posibilitatea raelizarii unorstatistici in functie de anumiti parametrii şi posibilitate de vizualizare procetual si subforma de garfic.Utilizatorului ii este destul de usor sa observe din grafice sau procentefluctuatiile unor parametrii.

Se poate observa în cazul sistemului expert implementat în Matlabuşurinţa modelarii, deci uşurinţa de proiectare, iar în cazul sistemului implementatîn Visual C# usurinţă în utilizare a sistemului expert, ca urmare a dezvoltării uneiinterfeţe grafice foarte simplă, bazată pe meniuri, dar de o complexitate mare deimplementare.

Sistemele expert pot fi folosite cu succes în medicina pentrudiagnosticarea bolilor, însa ele nu pot sa înlocuiasca complet medicul datoritacomplexitatii deosebite pe care o reprezinta punerea unui diagnostic corect sidatorita faptului ca fiecare pacient trebuie tratat obiectiv.

Imbunatatiri viitoare

Pentru un diagnostic complet trebuie specificat:-tipul obezitatii-gradul obezitatii-clasa clinica de risc-asociatii morbide-complicatiile


106

Diagnosticul probabil dat in cazul sistemului expert impelmentat in Visual C#contine gradul obezitatii, tipul acesteia si incadreaza pacientul in clasa clinica de risc faraa specifica asociatiile morbide si complicatiile care pot aparea.

In cazul sistemului expert realizat in Matlab diagnosticul contine numai gradul sitipul obezitatii.

Pentru a putea analiza asociatiile morbide , complicatiile (in VisualC#) plus clasaclinica de risc (in Matlab) avem nevoie de un volum mult mai mare de date si informatii indomeniul medical .

Cu cat volumul de informatii este mai mare cu atat creste complexitatea sistemelorexplert deci sistemul expert poate fi imbunatatit in timp.


107

BIBLIOGRAFIE

[AIKI83] AIKINS, J. S., KUNZ, J. C. , SHORTLIFFE, E. H. FALLAT, R. J., PUFF: an

expert system for interpretation of pulmonary function data, Computers and

Biomedical Research, 16, pp. 199-208, 1983.

[BĂLA] MARIUS BALAS -notite de curs Fuzyy -2005

[BUCH78] BUCHANAN, B. G., FEIGENBAUM, E. A., DENDRAL and META-

DENDRAL: their applications dimensions, Artificial Intelligence, 11, pp. 5-24, 1978.

[BUCH88] BUCHANAN, B., SMITH, R., Fundamentals of Expert Systems, Annual

Review of Computer Science, 3, 23-58, 1988.

[DEHE96] DEHELAN N. M., Evaluarea sistemelor expert, Simpozion MTM

Timisoara, 1996.

[DEHE98] DEHELEAN NICOLAE MIRCEA, Inteligenta artificiala – un instrument

rerutabil, Ed. Brumar, Timisoara, 1998.

[DUMI] C.P.DUMITRESCU-Secretul greutatii-greutatea corporala.Editura Porus

M.Bucureşti 1994

[GRAY80]GRAY, N. A. B., SMITH, D. H., VARKONY, T. H., CARHART, R. E.,

BUCHANAN, B. G., Use of a computer to identify unknown compounds: the

automation of scientific inference, Chapter 7 in G. R. Waller and O. C. Denner,

eds.,Biomedical Application of Mass Spectrometry, New York, Wiley, 1980.

[HANC98] NICOLAE HANCU-Obezitatea si dislipidemiile in practica medicala.Editura

Infomedica,Bucuresti 1998

[HANC99] NICOLAE HANCU –Diabetul zaharat,Nutritia, Bolile metaboloce,

Obezitatea pag.93-143,Editura National Cluj-Napoca 1999

[HASL84]HASLING, D., CLANCEY, W. J., RENNELS, G., Strategic explanations for a

diagnostic consultation system, International Journal of Man-Machine Studies, 20

(1), pp. 3-19, 1984.

[LEON]FLORIN LEON - Universitatea Tehnică “Gh. Asachi” Iaşi Facultatea de

Automatică şi Calculatoare ,Curs Inteligenţă artificială

http://eureka.cs.tuiasi.ro/~fleon/curs_ia.htm


108

[LUGE91] LUGER GEORGE F., STUBBLEFED WILLIAM, Artificial Intelligence and

the Design of Expert Systems, Benjamin/Cummings Publ. Company, Inc.,California, 1991.

[MEYE95] MEYER H. MARC, CURLEY KATHLEEN FOLEY, The Impact of

Knowledge and Technology Complexity of Information Systems Development, Expert

Systems with Application vol. 8, nr.1, p. 111, Elsevier Science Ltd., Pergamon, 1995.

[SEID] L.C.SEIDEL,Epidemiology,definition and clasification of obesity;Clinical

Obesity,Editori P.G.Kopelman,M.J.Stock,Editura Blackwell Science.Ltd.London,1998

[STYL95] STYLIANOU C. ANTHONY, SMITH D. ROBERT, MADEY R., An

Empirical Model for the Evaluation and Selection Expert Systems Shells, Expert Systems

with Application vol. 8, nr.1, p. 143, Elsevier Science Ltd., Pergamon, 1995.

fuzzy

Documents