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Um hospital universitário está desenvolvendo um sistema de IA para auxiliar no diagnóstico precoce de câncer através de análise de imagens médicas. O sistema utilizará deep learning para analisar tomografias, ressonâncias magnéticas e radiografias, prometendo reduzir o tempo de diagnóstico de semanas para horas e aumentar a precisão na detecção de tumores em estágios iniciais.
Considerando os princípios éticos fundamentais em IA (beneficência, não-maleficência, autonomia, justiça, transparência), avalie as seguintes afirmacoes sobre as implicações éticas:
I. A implementação deve ser adiada até que a disparidade de performance entre grupos demográficos seja corrigida, pois viés algorítmico pode perpetuar desigualdades em saúde e violar o princípio da justiça distributiva.
II. O sistema pode ser implementado imediatamente em sua versão atual, pois mesmo com variações de performance, ainda oferece benefícios médios superiores aos métodos tradicionais, maximizando o bem-estar geral dos pacientes.
III. É essencial implementar mecanismos de explicabilidade que permitam aos médicos compreender as bases das decisões do algoritmo, garantindo transparência e mantendo a autonomia profissional na tomada de decisões clínicas.
IV. A responsabilidade legal por diagnósticos deve permanecer exclusivamente com os profissionais médicos, sendo a IA tratada como ferramenta de apoio, preservando a relação médico-paciente e accountability profissional.
I e III.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.
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Vamos analisar cada uma das afirmações: I. A implementação deve ser adiada até que a disparidade de performance entre grupos demográficos seja corrigida, pois viés algorítmico pode perpetuar desigualdades em saúde e violar o princípio da justiça distributiva. Verdadeira, essa afirmação é correta, pois é importante garantir que o sistema não perpetue desigualdades. II. O sistema pode ser implementado imediatamente em sua versão atual, pois mesmo com variações de performance, ainda oferece benefícios médios superiores aos métodos tradicionais, maximizando o bem-estar geral dos pacientes. Falsa, essa afirmação ignora o potencial de viés e desigualdade que pode ser exacerbado pela implementação sem correções. III. É essencial implementar mecanismos de explicabilidade que permitam aos médicos compreender as bases das decisões do algoritmo, garantindo transparência e mantendo a autonomia profissional na tomada de decisões clínicas. Verdadeira, essa afirmação é correta, pois a transparência é fundamental para a confiança e a autonomia dos profissionais de saúde. IV. A responsabilidade legal por diagnósticos deve permanecer exclusivamente com os profissionais médicos, sendo a IA tratada como ferramenta de apoio, preservando a relação médico-paciente e accountability profissional. Verdadeira, essa afirmação é correta, pois a responsabilidade deve ser mantida com os profissionais, garantindo a relação médico-paciente. Agora, vamos compilar as afirmações verdadeiras: - I é verdadeira. - II é falsa. - III é verdadeira. - IV é verdadeira. Portanto, as afirmações verdadeiras são I, III e IV. A alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: I, III e IV.

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Uma empresa de e-commerce está desenvolvendo um sistema de gerenciamento de produtos que precisa armazenar e manipular informações sobre milhares de itens em seu catálogo. O sistema deve permitir busca eficiente por categoria, preço e disponibilidade, além de manter histórico de vendas para análise de desempenho. A equipe de desenvolvimento está avaliando diferentes estruturas de dados para otimizar as operações do sistema.
Considerando as características das diferentes estruturas de dados disponíveis, avalie as seguintes afirmativas sobre a escolha adequada para cada funcionalidade:
I. Para armazenar o catálogo principal de produtos onde são necessárias buscas frequentes por ID do produto, uma estrutura de hash table (dicionário) seria mais eficiente que uma lista linear, pois oferece tempo de acesso O(1) médio.
II. Para manter o histórico de vendas ordenado cronologicamente com inserções frequentes no final e consultas por períodos específicos, uma estrutura de árvore binária de busca seria mais apropriada que uma lista duplamente ligada.
III. Para implementar a funcionalidade de produtos relacionados, onde cada produto pode ter múltiplas conexões com outros produtos, uma estrutura de grafo seria mais adequada que uma matriz bidimensional.
IV. Para operações de filtragem que exigem ordenação dinâmica por diferentes critérios (como preço ou popularidade), estruturas como árvores balanceadas (ex: AVL ou Red-Black Tree) são mais adequadas que arrays ordenados ou heaps, pois permitem inserções, remoções e buscas em tempo O(log n), mantendo os dados totalmente ordenados.
I, II e IV.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Uma empresa de e-commerce coletou dados de comportamento de compra de seus clientes durante os últimos três anos, incluindo informações demográficas, histórico de transações, produtos visualizados, tempo gasto no site e feedback de satisfação. O conjunto de dados contém 2 milhões de registros com 45 variáveis, incluindo dados numéricos, categóricos e temporais.
Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:
I. Para análise de padrões sazonais em séries temporais de vendas, a decomposição STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess) seria mais apropriada que análise de correlação linear simples, pois separa componentes de tendência, sazonalidade e ruído.
II. Para identificar segmentos de clientes com base em múltiplas variáveis comportamentais, algoritmos de clustering como K-means devem sempre ser aplicados diretamente nos dados brutos sem normalização prévia para preservar as escalas originais das variáveis.
III. Para análise de correlações não-lineares entre variáveis, o coeficiente de correlação de Spearman seria mais informativo que o coeficiente de Pearson, especialmente quando as relações são monotônicas mas não necessariamente lineares.
IV. Para tratamento de valores ausentes em variáveis numéricas com distribuição assimétrica, a imputação por mediana seria mais robusta que a imputação por média, pois é menos sensível a outliers.
I, II e IV.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Um hospital metropolitano quer reduzir o tempo de espera em seu pronto-socorro através de uma abordagem baseada em evidências. A instituição coletou dados históricos de 18 meses incluindo: horários de chegada dos pacientes, classificação de risco (triagem), tempo de atendimento por especialidade, recursos disponíveis (médicos, enfermeiros, leitos), diagnósticos finais e desfechos clínicos.
Considerando a necessidade de desenvolver soluções analíticas baseadas em evidências, avalie as seguintes propostas:
I. Implementar um modelo preditivo de demanda usando séries temporais para prever picos de chegada de pacientes e otimizar a escalação de recursos humanos preventivamente, baseado em padrões históricos e fatores externos (clima, eventos locais).
II. Desenvolver um sistema de pontuação de risco revisado que incorpore não apenas sintomas clínicos, mas também dados históricos de tempo de atendimento e recursos necessários, usando algoritmos de machine learning para otimizar simultaneamente urgência médica e eficiência operacional.
III. Criar dashboards em tempo real para gestores visualizarem métricas de performance (tempo médio de espera, taxa de ocupação, satisfação do paciente) e implementar alertas automáticos quando thresholds críticos forem atingidos, permitindo intervenções imediatas.
IV. Aplicar análise de simulação estocástica para modelar diferentes cenários de configuração de recursos (número de médicos por turno, distribuição de especialistas) e avaliar o impacto nas métricas de performance antes de implementar mudanças operacionais.
I e III.
II e IV.
I, II e III.
I, III e IV.
I, II, III e IV.

Uma cidade metropolitana com 3 milhões de habitantes está enfrentando múltiplos desafios urbanos complexos que impactam significativamente a qualidade de vida dos cidadãos. O trânsito caótico resulta em 2 horas diárias de tempo perdido por pessoa, o sistema de coleta de lixo opera com 60% de eficiência gerando acúmulo em várias regiões, a distribuição de energia apresenta picos de demanda que sobrecarregam a rede em 30% durante verões, e a segurança pública enfrenta dificuldades para alocar recursos preventivamente em áreas de maior risco. A prefeitura criou uma força-tarefa multidisciplinar para investigar como Inteligência Artificial pode abordar esses problemas de forma integrada.
Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:
I. Implementar sistema de otimização de semáforos baseado em reinforcement learning que aprende continuamente com padrões de tráfego em tempo real, ajustando dinamicamente os tempos de abertura para minimizar congestionamentos em toda a rede viária.
II. Desenvolver modelo de computer vision para monitoramento automático de acúmulo de lixo em vias públicas, integrando câmeras existentes com algoritmos de detecção de objetos para alertar equipes de limpeza sobre locais que necessitam atenção prioritária.
III. Aplicar algoritmos de clustering e análise preditiva em dados históricos de criminalidade combinados com fatores socioeconômicos e eventos urbanos para identificar padrões espaço-temporais de risco e otimizar patrulhamento preventivo.
IV. Utilizar redes neurais recorrentes para prever demanda energética com base em dados meteorológicos, calendário de eventos, padrões históricos de consumo e crescimento populacional, permitindo ajustes proativos na distribuição de energia.
I, II e IV.
II e IV.
I, II, III e IV.
I, II e III.
I, III e IV.

Uma startup de tecnologia educacional desenvolveu uma plataforma de aprendizado personalizado que utiliza múltiplos algoritmos de IA para adaptar conteúdo às necessidades individuais de cada estudante. O sistema emprega natural language processing para avaliar respostas em texto livre, computer vision para analisar expressões faciais durante videoaulas, recommendation systems para sugerir materiais de estudo, e reinforcement learning para otimizar sequências de aprendizado.
Considerando o contexto apresentado sobre integração de algoritmos de IA, assinale a alternativa correta.
A integração de diferentes algoritmos de IA deve sempre priorizar a execução sequencial para garantir consistência dos resultados, mesmo que isso aumente a latência total do sistema.
Implementar cache inteligente para resultados de modelos computacionalmente intensivos e utilizar processamento assíncrono para tarefas não-críticas pode reduzir significativamente a latência percebida pelo usuário.
Todos os algoritmos devem ser executados com a mesma frequência e prioridade para garantir balanceamento da carga computacional entre os diferentes módulos de IA.
A arquitetura de microserviços é inadequada para integração de algoritmos de IA pois introduz overhead de comunicação que sempre compromete a performance em aplicações de tempo real.
Modelos de deep learning devem ser evitados em aplicações que requerem baixa latência, sendo preferível usar apenas algoritmos de machine learning tradicional para garantir performance adequada.

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