O aprendizado não supervisionado é uma técnica de machine learning que não utiliza dados rotulados, ou seja, ele busca identificar padrões e estruturas nos dados sem a necessidade de supervisão externa. Analisando as alternativas: a) Diagnóstico de doenças com dados rotulados - Esta opção envolve dados rotulados, o que é característico do aprendizado supervisionado, não do não supervisionado. b) Descoberta de tratamentos com base em padrões de dados - Esta opção se encaixa no aprendizado não supervisionado, pois envolve a identificação de padrões sem dados rotulados. c) Avaliação de risco de pacientes com dados definidos - Assim como a opção (a), esta também envolve dados rotulados, caracterizando o aprendizado supervisionado. d) Previsão de epidemias com dados históricos - Embora possa envolver técnicas de aprendizado não supervisionado, geralmente é mais associada a métodos preditivos que podem incluir dados rotulados. Portanto, a alternativa correta que representa uma aplicação do aprendizado não supervisionado na saúde é: b) Descoberta de tratamentos com base em padrões de dados.