Explicabilidade baseada em conhecimento temporal: um estudo de casos em mHealth
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1272Palavras-chave:
Representação do Conhecimento, Explicabilidade, mHealthResumo
Objetivo: Investigar a geração de explicações para sistemas indutivos utilizando uma ontologia unificada que representa o estado de saúde de usuários móveis. Esta ontologia serve como conhecimento a priori, facilitando a geração de explicações. Método: Examinamos 24 aplicativos móveis de saúde (mHealth) para desenvolvimento da ontologia, enfatizando extensões que consideram aspectos temporais. Tais aspectos costumam ser negligenciados nas representações de saúde, dada a limitação das ontologias em modelar relações temporais ternárias. Em seguida, aplicamos diferentes configurações de um algoritmo indutivo que recebe esta ontologia como entrada, gerando explicações para seus resultados indutivos. Resultados: Experimentos mostram que a estrutura do modelo temporal afeta a legibilidade das explicações. Além disso, os experimentos enfatizam o tradeoff entre precisão e poder de generalização. Conclusão: As extensões temporais melhoram a expressividade das explicações, uma vez que as relações e conceitos temporais são explorados para melhor contextualizar fatos temporais associados a resultados indutivos.
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