A inteligência artificial (IA) pode analisar grandes volume...

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Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: UNB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - UNB - Prova de Conhecimentos III - 2° dia |
Q3107703 Biologia
A inteligência artificial (IA) pode analisar grandes volumes de dados para a identificação de padrões genéticos para a detecção e tratamento de doenças; é capaz de analisar mutações e prever como elas afetam estruturas proteicas; pode auxiliar no design de proteínas sintéticas; pode modelar e prever interações complexas em redes biológicas, como redes de proteínas ou de genes, ajudando a entender melhor os mecanismos de doenças e desenvolvimento de novas terapias; permite a criação de modelos que podem simular processos biológicos, reduzindo a necessidade do uso de animais em laboratório; consegue criar e interpretar imagens de tecidos com alta resolução de forma autônoma; é capaz de fazer previsões de resistência bacteriana; é utilizada para monitorar populações de espécies ameaçadas e analisar grandes conjuntos de dados ambientais.
Com relação ao uso de IA no campo da biologia, julgue o item a seguir.

As informações apresentadas no texto permitem inferir que a IA é excelente ferramenta de auxílio ao diagnóstico de doenças.
Alternativas

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Resposta: C — certo

Tema central: a questão avalia se, a partir das capacidades descritas no texto, é razoável inferir que a inteligência artificial (IA) é uma excelente ferramenta de auxílio ao diagnóstico de doenças. Para responder, é preciso entender o que significa "auxílio diagnóstico" e reconhecer aplicações reais da IA na prática biomédica.

Resumo teórico e justificativa: o texto lista funções concretas da IA: análise de grandes volumes de dados genéticos, previsão do efeito de mutações em proteínas, interpretação autônoma de imagens teciduais de alta resolução, modelagem de processos biológicos e previsão de resistência bacteriana. Essas capacidades se traduzem diretamente em ferramentas de suporte diagnóstico, por exemplo:

  • Imagem médica: algoritmos de visão computacional identificam lesões em radiografias, tomografias e lâminas histopatológicas (ex.: triagem de retinopatia diabética).
  • Genômica clínica: IA detecta variantes patogênicas em grandes conjuntos de dados, auxiliando na identificação de causas genéticas de doenças.
  • Antimicrobianos: modelos preveem resistência e orientam escolhas terapêuticas.

Fontes e diretrizes (exemplos): estudos em periódicos como Nature Medicine e diretrizes recentes da Organização Mundial da Saúde e agências regulatórias reconhecem o potencial da IA como ferramenta de suporte clínico, desde que validada e regulamentada (WHO guidance on AI in health; FDA AI/ML-Based Software as a Medical Device).

Raciocínio objetivo: a pergunta usa "permitem inferir" — isto é, com base nas capacidades descritas, é plausível concluir que a IA é uma excelente ferramenta de auxílio diagnóstico. Como o texto menciona explicitamente funções diretamente relacionadas ao diagnóstico (análise de imagens, detecção de padrões genéticos, predição de efeitos mutacionais), a inferência é válida. Portanto, a alternativa Certo é correta.

Dica de interpretação para concursos: atente para verbos como "inferir", "implica" e para quais capacidades do texto se conectam logicamente ao item avaliado. Quando o enunciado descreve aplicações que coincidem com a definição do termo-chave (aqui: "auxílio ao diagnóstico"), a inferência costuma ser correta — salvo contraposição explícita no enunciado.

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