Modifica di Logica di linguaggio fuzzy (sezione)

==Introduzione==
Siamo arrivati a questo punto perché, come colleghi, molto spesso ci troviamo di fronte a responsabilità e decisioni molto difficili da prendere e entrano in gioco questioni come la coscienza, l'intelligenza e l'umiltà. In una situazione del genere, però, ci troviamo di fronte a due ostacoli altrettanto difficili da gestire quello dello '<math>KB</math>' (Conoscenza Base), discusso nel capitolo '[[La logica del linguaggio probabilistico|Logica del linguaggio probabilistico]]',e che in questo contesto codifichiamo in <math>KB_t</math> (conoscenza di base limitata dal tempo <math>t</math> ) ed un <math>KB_c</math> (conoscenza di base limitata dal contesto medico specialistico). Questi due parametri dell'epistemologia caratterizzano l'epoca scientifica in cui viviamo. Inoltre, sia lo <math>KB_t</math> che lo <math>KB_c</math> sono variabili dipendenti dalla nostra filogenesi, ed in particolar modo dalla nostra plasticità concettuale e attitudine al cambiamento.<ref>{{Cite book 
 | autore = Takeuchi S
 | autore2 = Okuda S
 | titolo = Knowledge base toward understanding actionable alterations and realizing precision oncology 
 | url = https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6373253/
 | volume = 
 | opera =  Int J Clin Oncol
 | anno = 2019
 | editore = 
 | città = 
 | ISBN = 
 | PMID = 30542800 
 | PMCID = PMC6373253
 | DOI = 10.1007/s10147-018-1378-0 
 | oaf = yes<!-- qualsiasi valore -->
 | LCCN = 
 | OCLC = 
 }}</ref>{{q2|Non ti seguo|Ti faccio un esempio pratico}}

*<blockquote><big>Quante ricerche sono state prodotte sul tema 'Logica fuzzy'?</big></blockquote>


Pubmed risponde con 2862 articoli negli ultimi 10 anni,<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Fuzzy+logic%22&filter=datesearch.y_10 Fuzzy logic on Pubmed]</ref><ref><!--11-->All statistics collected following visits to the Pubmed site (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/). Last checked: December 2020.</ref> tanto da poter dire che il tema è attuale e sufficientemente aggiornato. Tuttavia, se volessimo concentrare l'attenzione su un argomento specifico come "Disturbi temporo-mandibolari", il database risponderà con ben 2.235 articoli.<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Temporomandibular+disorders%22&filter=datesearch.y_10 <!--14-->Temporomandibular Disorders in Pubmed]</ref> Quindi, se volessimo controllare un altro argomento come "Dolore orofacciale", Pubmed ci fornisce 1.986 articoli.<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22orofacial+Pain%22&filter=datesearch.y_10 <!--16-->Orofacial Pain in Pubmed]</ref> Ciò significa che lo <math>KB_t</math> per questi tre argomenti negli ultimi 10 anni è stato sufficientemente aggiornato.

Se, ora, volessimo verificare l'interconnessione tra gli argomenti, noteremo che <math>KB_c</math> nei contesti sarà il seguente:<blockquote>
#<math>KB_c=</math> 'Disturbi temporo-mandibolari & Dolore orofacciale '<math>\rightarrow</math> 9 articoli negli ultimi 10 anni<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Temporomandibular+disorders+AND+Orofacial+Pain%22&filter=datesearch.y_10 <!--21-->Temporomandibular disorders AND Orofacial Pain in Pubmed]</ref>
#<math>KB_c=</math> 'Disturbi temporo-mandibolari & Dolore orofacciale & Fuzzy logic' 0 articoli negli ultimi 10 anni<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Temporomandibular+disorders+AND+Orofacial+Pain+AND+Fuzzy+logic%22&filter=datesearch.y_10 "<!--24-->Temporomandibular disorders AND Orofacial Pain AND Fuzzy logic" in Pubmed]</ref>
</blockquote>L'esempio significa che lo <math>KB_t</math> è relativamente aggiornato individualmente per i tre argomenti mentre diminuisce drasticamente quando gli argomenti tra i contesti vengono uniti e in particolare a 9 articoli per il punto 1 e persino a 0 articoli per il punto 2. Quindi, lo <math>KB_t</math> è una variabile dipendente dal tempo mentre lo <math>KB_c</math> è una variabile cognitiva dipendente dalla nostra attitudine al progresso della scienza, come già accennato – tra l'altro – nel capitolo '[[Introduzione]]'.{{q2|mi hai quasi convinto|Aspetta e vedrai}}

Abbiamo concluso il capitolo precedente affermando che la logica di un linguaggio classico e successivamente la logica probabilistica ci hanno aiutato molto nel progresso della scienza medica e della diagnostica ma portano implicitamente dentro di sé i limiti della propria logica del linguaggio, che limita la visione della l'universo biologico. Abbiamo anche verificato che con la logica di un linguaggio classico, per così dire Aristotelico, la sintassi logica che ne deriva nella diagnostica della nostra Mary Poppins limita, di fatto, la conclusione clinica.

Il predicato <math>\{a \in x \mid \forall \text{x} \; A(\text{x}) \rightarrow {B}(\text{x}) \vdash A( a)\rightarrow B(a) \}</math> (vedi capitolo [[Logica di linguaggio classica]]),

sostiene che: 

"ogni paziente normale ''<math>\forall\text{x}</math>'' che risulta positivo all'esame radiografico dell'ATM ''<math>\mathrm{\mathcal{A}}(\text{x})</math>'' ha un TMDs ''<math>\rightarrow\mathrm{\mathcal{B}}(\text{x})</math>'', e che come diretta conseguenza ''<math>\vdash</math>'' essendo Mary Poppins positiva (ed è anche una paziente "normale") alla radiografia dell'ATM ''<math>A(a)</math>'' è anche è affetta da TMD ''<math>\rightarrow \mathcal{B}(a)</math>.''

La limitazione del percorso logico seguito ci ha portato ad intraprendere un percorso alternativo, in cui si evita la bivalenza o natura binaria della logica del linguaggio classico e si segue un modello probabilistico. Il collega dentista, infatti, ha cambiato vocabolario e ha preferito una conclusione del tipo:

<math>P(D| Deg.TMJ   \cap TMDs)=0.95</math>

e cioè che la nostra Mary Poppins è affetta per il 95% da TMD poiché ha una degenerazione dell'articolazione temporo-mandibolare supportata dalla positività del dato <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_4\}</math> in un campione di popolazione <math>n</math>. Tuttavia, abbiamo anche riscontrato che nel processo di costruzione probabilistica logica (Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math> che ha permesso di formulare le suddette conclusioni diagnostiche differenziali e scegliere quella più plausibile, c'è un elemento cruciale all'intero dello Analysand '''<math>= \{\pi,a,KB\}</math>''' rappresentato dal termine <math>KB</math>. Quest'ultimo indica, nello specifico, una 'Base di conoscenza' del contesto su cui si costruisce la logica del linguaggio probabilistico.

Abbiamo quindi concluso che forse il collega odontoiatra avrebbe dovuto venire a conoscenza della propria 'Incertezza Soggettiva' (affetta da TMD o <sub>n</sub>OP?) e 'Incertezza Oggettiva' (probabilmente più affetta da TMD o nOP?).
*<blockquote><big>Perché siamo giunti a queste conclusioni critiche?</big></blockquote>

Per una forma ampiamente condivisa di rappresentazione della realtà, supportata dalla testimonianza di autorevoli figure che ne confermano la criticità. Ne è scaturita una visione della realtà che, a prima vista, sembrerebbe inadatta al linguaggio medico. Le espressioni, infatti, come “circa 2” o “moderatamente” possono suscitare legittime perplessità e sembrare un anacronistico ritorno a concetti prescientifici. Al contrario, però, l'uso di numeri fuzzy o asserzioni consente di trattare dati scientifici in contesti in cui non si può parlare di "'''probabilità'''" ma solo di "'''possibilità'''".'''.'''<ref>{{Cite book 
 | autore = Dubois D
 | autore2 = Prade H
 | titolo = Fundamentals of Fuzzy Sets
 | url = https://books.google.it/books?id=OCznBwAAQBAJ&lpg=PR15&ots=TXlc29Hczd&dq=Fundamentals%20of%20Fuzzy%20Sets%20Editors%3A%20Dubois%2C%20Didier%2C%20Prade%2C%20Henri&lr&hl=it&pg=PR15#v=onepage&q=Fundamentals%20of%20Fuzzy%20Sets%20Editors:%20Dubois,%20Didier,%20Prade,%20Henri&f=false
 | volume = 
 | opera = 
 | anno = 2000
 | editore = Kluwer Academic Publishers
 | città = Boston
 | ISBN = 
 | PMID = 
 | PMCID = 
 | DOI = 
 | oaf = <!-- qualsiasi valore -->
 | LCCN = 
 | OCLC = 
 }}</ref>

{{q2|Probabilità o Possibilità?|}}