Para escolher o paradigma de diagnóstico computadorizado mais adequado para o Dr. Silva, é importante considerar as características de cada opção e como elas se aplicam ao contexto médico. Analisando as alternativas: a) Probabilidades - Embora ofereçam resultados baseados em probabilidade, podem não ser tão interpretáveis em contextos clínicos complexos. b) Estatísticas - São úteis em pesquisas, mas não necessariamente são o melhor paradigma para um sistema de apoio à decisão em tempo real. c) Algoritmos - Podem ser fáceis de implementar, mas a complexidade dos diagnósticos médicos pode exigir abordagens mais sofisticadas. d) Redes neurais artificiais - Imitam o funcionamento do cérebro humano e são capazes de aprender com grandes volumes de dados, o que pode ser muito útil em diagnósticos complexos. e) Lógica baseada em regras - Permite lidar com várias condições e cenários, sendo útil para sistemas que precisam seguir regras específicas, mas pode ser limitada em situações onde há muitas variáveis interdependentes. Considerando a necessidade de um sistema que possa lidar com a complexidade e a variabilidade dos diagnósticos médicos, a opção que se destaca é: d) Redes neurais artificiais, porque imitam o funcionamento do cérebro humano. Essa abordagem é capaz de aprender e se adaptar a novos dados, o que é extremamente valioso em um ambiente clínico.