Questão de Saúde Pública — Epidemiologia e Saúde Coletiva — FIOCRUZ 2024
Saúde PúblicaEpidemiologia e Saúde Coletiva
- Código
- qg147228
- Banca
- FIOCRUZ
- Órgão
- FIOCRUZ
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde
O uso de Large Language Models (LLMs) na área da saúde, como GPT e BERT, oferece um vasto campo de possibilidades para inovação. Atualmente, é possível criar uma série de aplicações que fazem uso dessas LLMs, variando desde melhorias da qualidade e acessibilidade a conhecimentos até o apoio a novas pesquisas na área. Entre as opções abaixo, aquela que apresenta uma iniciativa que NÃO pode ser baseada no uso de LLMs é:
- ALLMs podem ser utilizadas para extrair informações críticas de registros médicos eletrônicos, notas de alta hospitalar e literatura científica, transformando dados não estruturados em insights valiosos para a pesquisa clínica e epidemiológica.
- BLLMs podem ser utilizadas para processar informações textuais sobre genética e biomarcadores, incluindo sequências de DNA/RNA, realizar análises genéticas complexas e interpretar dados laboratoriais brutos.
- CLLMs podem automatizar a criação de relatórios de pesquisa, sumários de políticas de saúde e comunicados à imprensa, facilitando a disseminação rápida de informações importantes para o público e a comunidade científica.
- DLLMs podem analisar extensas bases de dados de literatura científica para identificar padrões, tendências e lacunas no conhecimento, gerando novas hipóteses para pesquisa em saúde pública.
- ELLMs podem analisar dados de fontes abertas e redes sociais para detectar e monitorar surtos de doenças em tempo real, permitindo respostas rápidas a emergências de saúde pública.