Engenharia de Software · FCC · 2026 | Questão sqc-gp044438

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial

Código: gp044438
Banca: FCC
Órgão: MPE-AL
Ano: 2026

Cargo: Analista do Ministério Público - Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas

Uma Secretaria Estadual de Saúde implantou um sistema de apoio à decisão para triagem automática da prioridade das solicitações de exames especializados recebidas por meio do portal eletrônico do cidadão. A base histórica disponível contém milhares de solicitações já analisadas por médicos reguladores, devidamente rotuladas conforme o grau de prioridade atribuído à época. A equipe técnica pretende desenvolver automaticamente a categoria de novos solicitações, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência e assertividade da urgência no contexto de atendimento público.Diante dos fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a abordagem adequada para resolver o problema descrito é

Atreinar um modelo de classificação supervisionada utilizando os dados históricos rotulados para prever a categoria de prioridade das novas solicitações.
Baplicar um método de redução de dimensionalidade para identificar padrões ocultos e, isoladamente, determinar a prioridade do atendimento.
Caplicar um algoritmo de clusterização não supervisionada para agrupar solicitações semelhantes e, posteriormente, definir manualmente as prioridades.
Dutilizar um modelo de regressão linear para estimar o tempo de espera do paciente e, a partir disso, inferir a prioridade emergente.
Eempregar técnicas de aprendizado por reforço para que o sistema aprenda a priorizar casos com base em recompensas associadas ao tempo de atendimento.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — treinar um modelo de classificação supervisionada utilizando os dados históricos rotulados para prever a categoria de prioridade das novas solicitações.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Aprendizado de Máquina para Triagem Automática

Gabarito: letra A. O problema descrito consiste em prever a categoria de prioridade de novas solicitações com base em um conjunto histórico de dados já rotulados (solicitações analisadas por médicos reguladores). Trata-se de um típico problema de classificação supervisionada, onde o modelo aprende a partir de exemplos com rótulos conhecidos para generalizar a novos casos. A alternativa A descreve exatamente essa abordagem.

As demais alternativas empregam técnicas inadequadas para o objetivo:

B (redução de dimensionalidade): serve para simplificar dados, não para predizer categorias.
C (clusterização não supervisionada): agrupa sem rótulos, exigindo definição manual posterior, o que não atende à automação desejada.
D (regressão linear): estima valores contínuos (tempo de espera), não classes discretas de prioridade.
E (aprendizado por reforço): adequado para ambientes sequenciais com recompensas, não para classificação direta de instâncias.

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Utiliza os dados históricos rotulados para treinar um modelo de classificação supervisionada, que aprende a mapear as características de cada solicitação à sua prioridade. É a abordagem direta e eficaz para o problema.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Redução de dimensionalidade (ex.: PCA) é usada para reduzir o número de atributos, não para predizer classes. Isoladamente não determina prioridade.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Clusterização não supervisionada (ex.: K-means) agrupa instâncias similares sem usar os rótulos. Definir manualmente as prioridades após o agrupamento contradiz o objetivo de automação.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Regressão linear prevê um valor contínuo (tempo de espera), não uma categoria de prioridade. Inferir prioridade a partir do tempo estimado é indireto e impreciso.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Aprendizado por reforço requer um ambiente interativo com recompensas, ideal para jogos ou robótica. Não se aplica à classificação estática de solicitações rotuladas.

Gabarito: letra A.

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