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Diego é engenheiro e está desenvolvendo um projeto em conjunto com sua colega médica, para fazer o uso do machine learning na área da saúde. Diego ...

Diego é engenheiro e está desenvolvendo um projeto em conjunto com sua colega médica, para fazer o uso do machine learning na área da saúde. Diego e sua sócia devem apresentar a sua ideia aos potenciais investidores; assim, Diego deve explicar sobre o machine learning. Em relação ao machine learning, no contexto da situação apresentada, julgue as afirmações a seguir. I. Diego pode explicar que o machine learning é uma ferramenta de algoritmos para compreender a estrutura de dados existentes e gerar regras de predição, assim, modelos preditivos podem ser utilizados para estimar riscos à saúde dado um conjunto de características. II. Diego pode ressaltar que os resultados fornecidos pelo machine learning na área da saúde, em conjunto com políticas públicas na área, podem promover redução de custos, maior efetividade nas intervenções, tratamentos e ações preventivas. III. Diego pode mencionar que, com o machine learning, é possível conhecer o risco de um desfecho baseado em dados reais, podendo ser utilizado para rastreamento, diagnóstico e escolha do tratamento adequado em intervenções na saúde.

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As afirmações I, II e III estão corretas. I. O machine learning é uma ferramenta que utiliza algoritmos para analisar dados e gerar regras de predição, permitindo a criação de modelos preditivos que podem ser utilizados para estimar riscos à saúde com base em um conjunto de características. II. Os resultados fornecidos pelo machine learning na área da saúde, em conjunto com políticas públicas na área, podem promover redução de custos, maior efetividade nas intervenções, tratamentos e ações preventivas. Isso ocorre porque o machine learning pode ajudar a identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, permitindo que os profissionais de saúde tomem decisões mais informadas e precisas. III. Com o machine learning, é possível conhecer o risco de um desfecho baseado em dados reais, podendo ser utilizado para rastreamento, diagnóstico e escolha do tratamento adequado em intervenções na saúde. Isso ocorre porque o machine learning pode ajudar a identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, permitindo que os profissionais de saúde tomem decisões mais informadas e precisas.

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