Esta pesquisa voltou-se para uma doença que é  responsável por mais  de 50%  das  mortes no Brasil e nos Estados Unidos: a Insuficiência Renal – IR (Nutrition, 2000). As doenças renais são consideradas graves porque levam o paciente à desnutrição. Por esse motivo, as dietas  especí- ficas para doentes renais têm tanta relevância. Dietas restritas às  recomendações   nutricionais equivalem a 50% de aumento no tempo e na qualidade de vida do doente (ABC da Saúde,2002).

Foi desenvolvido, então, um sistema que auxilia a composição de  dietoterapias que  devem ser seguidas por pacientes portadores de IR, em qualquer estágio, utilizando  Algoritmos Genéticos na busca pela melhor dieta em qualquer caso apresentado ao sistema.

Atualmente, grande parte do processo de composição de dietas para insuficientes renais é realizada manualmente. Há, apenas, o uso de planilhas eletrônicas na efetivação dos cálculos matemáticos. Por essa razão, esse processo demanda em torno de duas horas por dieta para cada paciente.

Além da falta de sistemas informatizados quando se trata de doenças renais, foi levada em conta, também, a situação dos hospitais públicos no Estado de Goiás. Devido ao número reduzido de profissionais nos setores públicos e ao alto índice da IR, os nutricionistas não têm como dedicar o tempo necessário para cada paciente de forma manual. 

O sistema desenvolvido chamado Nutri-Nefro é classificado como  um Sistema de Apoio à Deci- são devido  sua  função: apresentar as melhores  dietas para  cada situação a presentada a ele, auxiliando o processo decisório dos nutricionistas.

A Inteligência Artificial (IA) é aplicada onde a computação  convencional não pôde trazer resultados: a tomada de decisão pela máquina. O Nutri-Nefro é um sistema de prevenção e medicação desenvolvido através de uma das técnicas da IA. A partir das informações do paciente, esse sistema é capaz de compor uma ou mais dietas adequadas.

A primeira etapa desta pesquisa refere-se à análise do sistema. Foram realizadas entrevistas regulares com uma nutricionista até que o processo de criação de uma dieta fosse compreendido como todo. Após o recolhimento dessas informações, a modelagem do sistema foi iniciada utilizando o Jude. Para o desenvolvimento do sistema, foi empregada a Linguagem de Programação Delphi, juntamente com o banco de dados Paradox.

Para a realização da busca pela melhor dieta, foi implementado um Algoritmo Genético (AG). Os AG’s foram introduzidos em meados dos anos 70 por John Holland inspirado na Teoria de Darwin sobre a evolução dos seres vivos. Os AG são métodos adaptativos aplicados a problemas de busca e otimização e fazem parte da chamada Computação Evolutiva.

Para o desenvolvimento do AG é necessária a composição de uma função de avaliação. De acordo com a análise do problema, a função aplicada foi: (Nota1+Nota2)/2, sendo que, a Nota1 é a média das notas do total de cada nutriente presente na dieta e, a Nota2 é a média das notas de cada alimento em função de sua importância para um insuficiente renal.

A variável peso do paciente é que influencia diretamente  na dieta  para qualquer  paciente. Com exceção das crianças que também é  preciso levar  em conta a idade do  indivíduo, todos os ou-tros tipos de paciente trabalham em função do peso; logo, os testes foram realizados em função do peso do paciente. Foram obtidos os seguintes resultados:  pacientes com insuficiência renal aguda, independente do nível  de estresse, o  sistema traz  ótimas respostas (dietas), salvos os casos em que o paciente  tem menos de 40 ou mais de 87 quilos;  pacientes com  insuficiência renal  crônica, pode-se afirmar q ue o  sistema  traz ótimas res-postas para pacientes adultos e gestantes que  tenham  seu peso entre 50 e 85 quilos; para os idosos, o sistema consegue tra-balhar com bons resultados  apenas para  pacientes  com no máximo 68 quilos devido às doen-ças associadas da velhice como diabetes e hipertensão arterial; em crianças menores que onze anos os resultados não podem ser considerados bons. O sistema se perde ao ter que equilibrar alto valor energético com baixos valores dos nutrientes.

Nesta pesquisa foi apresentado um sistema de apoio à decisão que tem por objetivo auxiliar o trabalho de nutricionistas especialistas em doentes renais.

De acordo com os testes realizados pode-se afirmar que o sistema realmente atende ao paciente que está em qualquer estágio da doença. As exceções são apenas os obesos, idosos com mais de 68kg e as crianças menores que onze anos. Mesmo assim, as exceções podem ser completamente tratadas com a interação do nutricionista com o sistema. Ou seja, ainda que o sistema não forneça a melhor resposta em primeira instância, a partir do que ele forneceu o nutricionista pode fazer alterações até chegar à melhor dieta para o paciente. De qualquer forma, o trabalho do profissional está sendo agilizado.

Pode-se afirmar que, diante dos resultados encontrados, o AG é adequado para a solução do problema da dieta. Além de oferecer flexibilidade e relativa facilidade de implementação, ele é considerado uma técnica simples e eficiente comparado aos métodos de  busca exaustiva, nos quais todas as possibilidades são exploradas.

Foi possível combinar os principais parâmetros de um AG que são o tamanho da população, as taxas de cruzamento e mutação, e adaptar uma função de avaliação proporcionando para maioria dos casos uma convergência em torno de 1600 ciclos, o que não passa de três minutos de espera. Essa economia de tempo representa não só conforto para o usuário mais, também, redução no esforço computacional.