Os bancos de dados atualizados constituídos a partir de informações dos prontuários de pacientes HIV⁺ são importantes fontes para a realização de pesquisas clínicas e epidemiológicas de forma rápida e eficiente. A elevada variabilidade do HIV-1, resultado, entre outros fatores, da ausência de mecanismos eficientes de reparo durante os estágios da replicação viral, contribui para a emergência de cepas resistentes aos antiretrovirais. O objetivo deste trabalho é desenvolver e implementar um banco dados inteligente utilizando a Rede Neural Artificial Paraconsistente (RNAP), assentada na Lógica Paraconsistente Anotada, para auxiliar o mapeamento de informações contidas nos diversos formulários a fim de apoiar o mapeamento das informações provenientes dos diferentes registros médicos produzidos. O banco de dados será usado principalmente para apoiar o processo de decisão sobre a prescrição da terapia antiretroviral. Os resultados obtidos durante a pesquisa mostram que a técnica pode se tornar uma ferramenta promissora.

Updated databases made from information collected from HIV⁺ patients are important references to quickly and efficiently design clinical and epidemiologic studies. The high levels of variability of the HIV-1 virus, among other factors, the result of the absence of repair mechanisms during replication, strongly contribute to the establishment of resistance to antiretroviral therapy. The main objective of this study is the design and implementation of an inteligent database using the concept of Paraconsistent Artificial Neural Network (PANN) based on the Paraconsistent Annotated Logic, in order to support the mapping of the information coming from the different medical records produced. The database will be used primarily to support the decision process on the antiretroviral therapy prescription. Results obtained during the research show that the technique may become a promising tool.