Um algoritmo de triagem clínica usa um 'índice de valor genético' construído sobre bases pouco representativas…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Analisar situações da vida cotidiana, estilos de vida, valores, condutas etc., desnaturalizando e problematizando formas de desigualdade, preconceito, intolerância e discriminação, e identificar ações que promovam os Direitos Humanos, a solidariedade e o respeito às diferenças e às liberdades individuais.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Um algoritmo de triagem clínica usa um 'índice de valor genético' construído sobre bases pouco representativas e exclui sistematicamente grupos minoritários do acesso a terapias. Qual medida regulatória priorizar para proteger pacientes?
- A) Discriminação em algoritmos não é problemática se todos os grupos têm acesso a outras terapias.
- B) Obrigatoriedade de auditoria independente de vieses e transparência algorítmica.
- C) Os pacientes não precisam de proteções se a clínica for uma instituição renomada.
- D) É suficiente garantir que os dados sejam coletados de forma anônima.
- E) O algoritmo pode ser aceito se for validado por um médico responsável.
✅ Resposta correta: alternativa B
Resolução passo a passo
- A questão descreve um algoritmo de triagem clínica que se baseia em bases pouco representativas e, por isso, exclui sistematicamente grupos minoritários do acesso a terapias. O problema central é discriminação algorítmica com impacto direto na saúde e na equidade.
- Pergunta-se qual medida regulatória priorizar para proteger os pacientes. A medida deve atacar a causa (viés nos dados e nos critérios do algoritmo) e permitir detectar e corrigir a exclusão, além de dar visibilidade a quem é afetado.
- A alternativa B, obrigatoriedade de auditoria independente de vieses e transparência algorítmica, é a resposta adequada. A auditoria independente verifica se o sistema trata grupos de forma desigual, e a transparência permite que pacientes, órgãos reguladores e pesquisadores entendam os critérios usados e questionem decisões.
- Por que as outras estão erradas: A afirma que a discriminação não é problemática se houver outras terapias, o que ignora o dano de excluir sistematicamente um grupo. C presume que a reputação da instituição substitui a proteção, o que não é uma garantia regulatória. D confunde anonimato com justiça, pois dados anônimos ainda podem gerar viés na exclusão. E transfere a responsabilidade a um médico, que não consegue examinar o viés de um algoritmo sozinho.
- Conclusão: a medida mais coerente com a proteção dos pacientes é a auditoria independente combinada com transparência algorítmica, alternativa B, que coincide com o gabarito oficial.
💡 Dica: Analise as implicações éticas e sociais da triagem clínica.
Alternativa por alternativa
O aluno acredita que a exclusão de um grupo deixa de ser problema se esse grupo ainda tiver alguma outra opção de tratamento. Ele não percebe que a discriminação sistemática é o dano em si.
Por que engana: O aluno pode confundir a ideia de que a discriminação em algoritmos não é um problema se houver outras opções de tratamento disponíveis, ignorando a necessidade de equidade no acesso.
Auditorias independentes detectam e corrigem discriminações embutidas; exigir transparência e relatórios de impacto assegura responsabilidade, remediação e conformidade com direitos à igualdade e não discriminação.
O aluno confia que a reputação ou o prestígio de uma instituição garantem por si só a equidade do algoritmo. Ele substitui uma exigência regulatória por uma crença de senso comum sobre instituições.
O aluno acha que proteger a identidade do paciente resolve o problema de viés. Ele não percebe que o viés nasce das bases de dados e dos critérios do modelo, e não apenas da identificação das pessoas.
O aluno supõe que a validação humana posterior elimina o viés do algoritmo. Ele não percebe que o médico, sozinho, não tem como identificar exclusões sistemáticas embutidas no modelo sem auditoria e transparência.
Raio-X da questão
índice de valor genético
diagnostico
discriminação algorítmica · acesso à saúde
Estudar a ética na aplicação de algoritmos em saúde.
O aluno pode confundir a ideia de que a discriminação em algoritmos não é um problema se houver outras opções de tratamento disponíveis, ignorando a necessidade de equidade no acesso.
cidadania_etica
pensamento_critico
cientifico
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