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Questão de Enfermagem — Enfermagem em UTI — FUNCERN 2025

EnfermagemEnfermagem em UTI
Código
qg466431
Banca
FUNCERN
Órgão
IF-PE
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Professor EBTT - Enfermagem - Cuidados Intensivos
A utilização do Machine Learning (ML) como ferramenta de apoio ao desenvolvimento da assistência em Unidades de Terapia Intensiva envolve limitações, requisitos e implicações específicas. Considerando as diretrizes atuais, a descrição mais precisa sobre sua implementação corresponde a:
  1. AML substitui o julgamento clínico em situações críticas, sendo suficiente treinar modelos com dados de uma única instituição para evitar variabilidade interinstitucional.
  2. BEm UTIs, ML não apresenta benefícios clínicos, apenas vantagens de automação administrativa, portanto não requer validação clínica nem supervisão de equipes multiprofissionais.
  3. CML na UTI depende da qualidade e representatividade dos dados, validação externa robusta, explicabilidade para usuários clínicos, integração com fluxos de trabalho e governança de dados.
  4. DML é utilizado exclusivamente para automatizar tarefas administrativas sem impacto clínico, além de monitoramento contínuo para evitar degradação de performance.
  5. EML pode ser treinado em dados históricos não rotulados para gerar recomendações clínicas diretas sem necessidade de validação externa ou governança de dados.
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GabaritoC — ML na UTI depende da qualidade e representatividade dos dados, validação externa robusta, explicabilidade para usuários clínicos, integração com fluxos de trabalho e governança de dados.

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