No campo da saúde, é comum a adoção de métodos para a reduzir a dimensionalidade dos dados, como a segmentação de idades em faixas etárias. O comando Python, com o uso da biblioteca Pandas (pd), que pode ser utilizado para segmentar os valores de uma lista de idades (tipo inteiro) em 10 faixas etárias, é:

Para reproduzir a transformação ilustrada na figura abaixo, o código Python que faz uso da bilblioteca Pandas (pd) e pode ser utilizado para para unir dois dataframes (df1 e df2), criando o dataframe (df3), é:

Dataframes da biblioteca Pandas no Python são muito versáteis. Com eles é possível ler, processar, transformar e exportar dados tabulares com grande eficiência. Considere um dataframe criado a partir da leitura de um arquivo do tipo csv (comma separated value). Só devem ser carregadas as primeiras mil linhas das colunas A, B e C. Além disso, todos os valores devem ser convertidos para o tipo string. Os parâmetros e valores do método read_csv() que possibilitam isso são:

Um grupo de pesquisadores deseja acompanhar o histórico de internações hospitalares de mães nascidas após o ano 1997 e que tiveram filhos com baixo peso ao nascer. A ideia central é identificar agravos de saúde que podem contribuir para o baixo peso das crianças no momento do parto. Para isso, os pesquisadores pretendem utilizar duas bases de dados disponíveis para download no DATASUS em acesso aberto: o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) e o Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS). A pesquisa analisará os dados de nascimentos e internações hospitalar entre 2012 e 2022.

Das opções abaixo, o real motivo que impede o desenvolvimento desse projeto é:

Sobre o direito à saúde previsto na Lei Orgânica da Saúde (Lei nº 8080/1990) e na Constituição Federal (1988), avalie se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir:

I. A saúde é um direito fundamental do ser humano, devendo o Estado, sempre que possível, prover as condições indispensáveis ao seu pleno exercício.

II. O dever do Estado não exclui o das pessoas, da família, das empresas e da sociedade.

III. A saúde é direito de todos e dever do Estado, garantido mediante políticas sociais e econômicas que visem à redução do risco de doença.

As afirmativas I, II e III são, respectivamente:

Segundo a Lei Orgânica da Saúde (Lei nº 8080/1990), os serviços públicos de saúde e os serviços privados contratados ou conveniados que integram o Sistema Único de Saúde (SUS) devem obedecer aos princípios abaixo, EXCETO:

Considerando a definição, pilares e objetivos da Saúde Coletiva, avalie se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir:

I. A saúde é definida como ausência de doenças.
II. Tem como característica ações isoladas da Vigilância Epidemiológica e Sanitária.
II. É considerada a influência de fatores sociais, econômicos e culturais na saúde das comunidades.

As afirmativas I, II e III são, respectivamente:

Disseminados pelo DATASUS para download (ftp.datasus.gov.br), os dados desagregados sobre a declaração de óbito do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) estão disponíveis com a extensão:

O Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) disponibiliza inúmeros arquivos para o enriquecimento das bases de dados disponíveis para download. Alguns atributos são preenchidos com informações da classificação estatística internacional de doenças e problemas relacionados com a Saúde (CID-10). São disponibilizados pelo DATASUS arquivos que permitem a agregação das doenças em:

Você é um cientista de dados incumbido de desenvolver uma aplicação de perguntas e respostas para facilitar a extração de informações de documentos PDF contendo artigos científicos na área da saúde. Para construir essa aplicação, as seguintes estratégias foram apresentadas.

I. Utilizar a técnica de embeddings de texto para converter documentos PDF em vetores e armazená-los em um vectorstore, como ChromaDb ou Pinecone, permitindo buscas semânticas rápidas e eficientes baseadas no conteúdo dos artigos.

II. Desenvolver um sistema de indexação baseado em metadados extraídos dos documentos PDF, como autor, data de publicação e palavras-chave, para facilitar a filtragem e a busca por documentos específicos.

III. Implementar uma abordagem de processamento de linguagem natural (PLN) que empregue a API do modelo de linguagem para gerar respostas precisas às perguntas, utilizando os vetores e metadados armazenados para recuperar informações relevantes dos documentos e inseri-las no contexto do prompt.

IV. Realizar o fine-tuning do modelo de linguagem através de um dataset que contenha o conhecimento do domínio que se quer adicionar ao modelo, utilizando frameworks como LoRA ou QLoRA para fazer o merge desse dataset adicional treinado.

V. Criar uma hierarquia de documentos baseada na classificação dos artigos científicos por tópicos e subtópicos, utilizando algoritmos de clustering para organizar automaticamente os documentos em categorias relevantes.


Das estratégias acima: