Questões de Concurso
Para médico do trabalho
Foram encontradas 17.086 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
Os problemas do reconhecimento facial
Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.
Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.
Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.
Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.
Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.
Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.
Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.
Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.
Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.
Ronaldo Lemos
Folha de São Paulo, 05/12/2022
Os problemas do reconhecimento facial
Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.
Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.
Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.
Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.
Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.
Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.
Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.
Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.
Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.
Ronaldo Lemos
Folha de São Paulo, 05/12/2022
Os problemas do reconhecimento facial
Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.
Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.
Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.
Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.
Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.
Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.
Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.
Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.
Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.
Ronaldo Lemos
Folha de São Paulo, 05/12/2022
Os problemas do reconhecimento facial
Em 2019, um cidadão do estado de Nova Jersey chamado Nijeer Parks foi preso pela polícia acusado de roubar uma loja e tentar atropelar policiais na fuga. Ele passou dez dias na prisão e teve de gastar US$ 5.000 para se defender das acusações. Parks era inocente. A razão da sua prisão foi uma identificação equivocada feita por uma câmera usando a tecnologia de reconhecimento facial.
Seu caso não é um fenômeno isolado. Outras pessoas já foram presas por erros da tecnologia de reconhecimento facial. Esse tipo de sistema é ainda embrionário e apresenta falhas graves. Quando implementado em larga escala, seu efeito é multiplicar injustiças.
Várias pesquisas vêm demonstrando que esses sistemas sofrem de uma incapacidade significativa de reconhecer os tons negros e também de várias populações asiáticas. Um estudo do Instituto de Tecnologia e Standards, nos Estados Unidos, mostrou que as taxas de erro são significativas. O número de erros com relação a pessoas de pele preta pode chegar a cem vezes mais do que falsos positivos de pessoas de pele branca.
Em outra pesquisa que ficou famosa, Joy Buolamwini, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, encontrou resultados igualmente preocupantes. Detectou que as falhas nos sistemas de reconhecimento facial analisados apresentavam um alto viés racial e também de gênero. Como os sistemas haviam sido programados com base em imagens de homens brancos, apresentavam altas taxas de erro com relação a outras demografias.
Os problemas do reconhecimento facial não param por aí. Mesmo que sua acurácia tenda a aumentar ao longo do tempo, há inúmeros outros problemas. É muito difícil simular em laboratório condições reais de aplicação de um sistema como esse em ambientes não controlados, como uma cidade. Nas cidades há variações como iluminação e até condições climáticas que interferem nos resultados.
Além disso, uma vez implementado, não há para onde fugir. O sistema passa a monitorar indistintamente todas as pessoas que circulam pelas ruas, inclusive crianças. O processamento de dados de crianças levanta diversos problemas e esbarra em questões regulatórias específicas derivadas da Lei Geral de Proteção de Dados em vigor no Brasil.
Outro problema da tecnologia é que novas aplicações começam a surgir além do reconhecimento da face. Uma empresa irlandesa desenvolveu um sistema capaz de “enxergar” as palavras ditas por uma pessoa, através de leitura labial automatizada feita por câmeras. Outras empresas conseguem medir sentimentos como raiva e alegria e até mesmo analisar o estado de saúde da pessoa por sua aparência física e comportamento.
Em outras palavras, uma vez que um sistema como esse é implementado ao nível de uma cidade, não há marcha a ré, e sim um adeus à privacidade no espaço público. Sem contar o fato de que os bancos de dados de rostos podem vazar. Já houve incidentes de ciberataques a bancos de dados de rostos. Uma vez que dados assim vazam, não tem como serem “desvazados”.
Para um país como o Brasil, em que os dados pessoais de praticamente todos seus habitantes vazaram e estão disponíveis online, gerando uma gigantesca indústria de golpes, seria um pesadelo pensar em bases faciais identificadas vazando também.
Ronaldo Lemos
Folha de São Paulo, 05/12/2022
A promoção de hábitos ativos de vida com redução do sedentarismo constitui um desafio.
Constitui atividade voltada para a população que aumenta a atividade física da população:
No início da segunda década do novo milênio, as principais causas de mortalidade no Brasil eram as doenças cardiovasculares, os cânceres, a doença respiratória crônica e o Diabetes. O governo brasileiro elaborou um plano de Ações estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis no Brasil 2011-2022. O plano foi organizado em 3 eixos, sendo um deles o de Promoção da Saúde.
Constituem ações de promoção previstas neste plano, EXCETO:
Médicos se defrontam com múltiplas opções diagnósticas, terapêuticas e preventivas, o que exige escolha criteriosa que maximize benefício e minimize risco. Para apoiá-los, foram desenvolvidas regras e informações de apoio à decisão clínica, sob a lógica conhecida como medicina baseada em evidências. Para expressar, de forma sucinta, o potencial benefício identificado nos resultados das milhares de pesquisas disponíveis e a qualidade das evidências que os apoiam, foram desenvolvidos sistemas hierarquizados de níveis de evidências. Um dos sistemas mais conhecidos e adotados por organizações de saúde é o GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation)
Com relação ao Nível A (alta) recomendação da evidência no Sistema Grade, é CORRETO afirmar que
Considerando a alta prevalência de abuso e dependência de álcool na população geral, todo paciente deve ser questionado sobre o seu padrão de consumo de álcool durante a anamnese, podendo ser utilizados instrumentos de rastreamento específicos visando detectar precocemente o bebedor excessivo.
Constitui instrumento validado e bastante utilizado no Brasil com finalidade de rastreio:
Na grande maioria dos episódios de lombalgia aguda, ocorre melhoria sintomática ou resolução espontânea em algumas semanas.
Com relação ao tratamento na fase aguda, segundo dados da atenção primária baseada em evidências, é mais CORRETO afirmar:
A ergonomia utiliza uma concepção de segurança que valoriza o cotidiano e a experiência.
A alternativa que expressa CORRETAMENTE princípio constituinte dessa concepção de segurança da ergonomia é:
A perícia para avaliação da isenção de imposto de renda sobre rendimentos de aposentadoria ou pensão de pessoa física é disciplinada pelo art. 6º, XIV e XXI, da Lei nº 7.713, de 1988, alterada pela Lei nº 11.052 de 04, art. 39, XXXI do Decreto nº 3.000, de 1999, e art. 30, § 1º, da Lei nº 9.250, de 1995, Ato Declaratório Interpretativo - Secretaria da Receita Federal/SRF nº 11, de 2006.
Constituem condições previstas neste corpo legal para concessão da isenção, EXCETO:
A análise da capacidade laborativa do servidor diante de uma doença ou agravo requer competência técnica, habilidade para avaliar o estado de saúde do servidor e conhecimentos da relação saúde e trabalho.
Com relação aos conhecimentos/ações importantes para a elaboração do laudo
pericial, é CORRETO afirmar que é necessário ao perito:
A Síndrome do Impacto pode constituir uma modalidade de Distúrbio Osteomuscular Relacionado ao Trabalho.
Com relação a esta síndrome, é CORRETO afirmar: