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:

Ao integrar informações provenientes de fontes de dados externas, como documentos ou bancos de dados, com Large Language Models (LLMs), é possível empregar uma variedade de técnicas e estratégias para construir aplicações adaptadas às demandas específicas de cada projeto e aos recursos disponíveis.
Das opções abaixo, a que descreve corretamente uma dessas técnicas é:

Considerando o avanço recente dos modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a necessidade crescente de processar e sumarizar grandes volumes de documentos de forma eficiente, você foi encarregado de desenvolver uma aplicação capaz de sumarizar automaticamente documentos clínicos, proporcionando aos profissionais de saúde acessos mais rápidos e precisos às informações relevantes dos pacientes. Um aspecto primordial no desenvolvimento de aplicações de sumarização é a avaliação dos sumários gerados, na medida em que os usuários passam a confiar nesses sumários para tomada de decisão.
Sobre avaliação de sumários, a opção que NÃO apresenta um modelo adequado para esta tarefa é:

No ITIL v4 (Information Technology Infrastructure Library versão 4), as 4 dimensões do gerenciamento de serviços são:

O pré-processamento de dados é uma das etapas mais importantes da análise de dados e, quando bem executado, proporciona uma maior eficácia em todo o processo de análise. Dentre as alternativas abaixo, a única que contém 3 técnicas de pré-processamento de dados é:

No contexto de mineração de dados, exemplos de técnicas de validação cruzada incluem:

Quando realizamos o agrupamento de objetos de acordo com seus atributos, ou seja, uma tarefa de aprendizado não supervisionado, precisamos avaliar a qualidade deste agrupamento sem informação de supervisão. Como não se tem as classes ou rótulos das instâncias, é preciso avaliar a qualidade dos grupos apenas através de aferições estatísticas de similaridade intra e inter-grupos. Dentre estes índices, podemos citar, EXCETO:

Considerando a família de produtos do COBIT 5, é INCORRETO afi rmar que se trata de um “Professional Guide” o:

Um dos princípios do COBIT V5 é possibilitar uma abordagem holística da organização para que a governança de TI abranja a empresa como um todo. Visando atender este princípio, o COBIT faz uso de viabilizadores. Neste contexto, é INCORRETO afirmar que:

A implementação dos registros eletrônicos de saúde ainda é um desafio para o Sistema Único de Saúde. Entre as dificuldades existentes, podem ser listadas:
I. Resistência à mudança por parte dos profissionais de saúde, que pode resultar em uma adoção lenta ou inadequada dos sistemas de registros eletrônicos.
II. Questões relacionadas à privacidade e segurança das informações do paciente.
III. Baixo custo de implementação e manutenção dos sistemas.
IV. Limitações na interoperabilidade entre sistemas de registros eletrônicos de saúde, que podem dificultar o compartilhamento eficiente e seguro de informações de saúde entre diferentes instituições e prestadores de cuidados de saúde.
Dos itens acima: