DOU 14/01/2026 - Diário Oficial da União - Brasil

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Nº 9, quarta-feira, 14 de janeiro de 2026
ISSN 1677-7069
Seção 3
American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders - DSM-5-TR.
World Health Organization. ICD-11: Clinical Descriptions and Diagnostic Guidelines.
NARDI, Antonio Egidio; DA SILVA, Antônio Geraldo; QUEVEDO, João (org.). Tratado de Psiquiatria da Associação Brasileira de Psiquiatria. Porto Alegre: Artmed, 2021.
(Versão impressa e digital).
National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Guidelines for Anxiety Disorders e PTSD
American Academy of Child and Adolescent Psychiatry (AACAP) Practice Parameters.
ASSUMPÇÃO JR, Francisco Baptista; KUCZYNSKI, Evelyn (Orgs.). Tratado de psiquiatria da infância e da adolescência. 4. ed. São Paulo: Editora Atheneu, 2022.
Conselho Federal de Medicina - Resoluções e normativas sobre perícia médica.
Beck, J. Cognitive Behavior Therapy: Basics and Beyond.
ÁREA DE CONHECIMENTO
FA R M ACO LO G I A
RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS
1. Farmacocinética clínica
2. Farmacologia e farmácia clínica dos benzodiazepínicos
3. Farmacologia e farmácia clínica dos antineoplásicos
4. Farmacologia e farmácia clínica dos anti-inflamatórios não-esteróides
5. Farmacologia e farmácia clínica dos anti-hipertensivos
6. Farmacologia e farmácia clínica do tratamento dos antidepressivos
7. Farmacologia e farmácia clínica dos antibióticos beta-lactâmicos
8. Farmacologia e farmácia clínica dos antidiabéticos orais
9. Sinalização celular
10. Metabolismo de carboidratos
BIBLIOGRAFIA SUGERIDA
BRUNTON, L. L.; CHABNER, B. A.; KNOLLMANN, B. C. As bases farmacológicas da terapêutica de Goodman & Gilman. 14. ed. Porto Alegre: Artmed/AMGH, 2025.
KATZUNG, B. G.; VANDERAH, T. W. Farmacologia básica e clínica. 15. ed. Porto Alegre: Artmed/AMGH, 2022.
FUCHS, F.D.; WANMACHER, L; Farmacologia Clínica e Terapêutica. 5ª Ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2017.
WELLS, B.G.; DIPIRO, J.T.; SCHWINGHAMMER, T.L.; DIPIRO, C.V. Manual de Farmacoterapia. 9ª Ed. Porto Alegre: AMGH, 2016.
MARTIN, C.P.; TALBERT, R.L. Guia de farmacoterapia. Porto Alegre: AMGH, 2015.
Nelson, D. L.; Cox, M. M.; Hoskins, A. A. Princípios de bioquímica de Lehninger. 8. ed. Porto Alegre: Artmed, 2022. Tradução e revisão técnica: Carla Dalmaz; Carlos
Termignoni; Maria Luiza Saraiva-Pereira.
ÁREA DE CONHECIMENTO
ECO N O M I A
RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS
1. O modelo IS-LM em uma economia fechada e aberta.
2. Curva de Phillips original e expandida, o problema da inflação e o trade-off entre inflação e desemprego.
3. Modelos tradicionais de crescimento econômico: Harrod–Domar, Solow e modelos de crescimento endógeno.
4. Modelos de expectativas racionais, macroeconomia novo-clássica e novo keynesiana de equilíbrio contínuo dos mercados.
5. Teoria do consumidor.
6. Teoria da firma.
7. Custos de produção e formação de preços de mercado em estrutura de Oligopólio.
8. Equilíbrio geral e teoremas do bem-estar social.
9. Variáveis aleatórias discretas e contínuas.
10. Inferência Estatística: estimadores e testes de hipóteses
BIBLIOGRAFIA SUGERIDA
BLANCHARD, O. Macroeconomia. 5 ed. São Paulo: Pearson Education, 2011.
DORNBUSH, R.; FISCHER, S.; STARTZ, R. Macroeconomia. 11 ed. São Paulo: Mc GrawHill do Brasil, 2013.
FERGUSON, C. E. Microeconomia. 20. ed. Rio de Janeiro: Forense Universitária, 2003.
JONES, C. I.; VOLLRATH, D. Introdução à Teoria do Crescimento Econômico. 3 ed. Rio de Janeiro: Elsevier - Campus, 2015.
LOPES, L. M.; VASCONCELLOS, M. A. S. (Org.). Manual de Macroeconomia: básico e intermediário. 3 ed. São Paulo: Atlas, 2014.
KMENTA, jan. Elementos de econometria. Teoria estatística básica. Volume 1. São Paulo: Atlas, 1988.
MEYER, Paul L. Probabilidade: aplicações à estatística. 2. ed. PINDYCK, R.; RUBINFELD, D. Microeconomia. 8 ed. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2013.
VARIAN, H. R. Microeconomia: uma abordagem moderna. 9 ed. São Paulo: Elsevier, 2015.
BUSSAB, W.; MORETTIN, P. Estatística Básica. 9 ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2017.
ÁREA DE CONHECIMENTO
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS
1. Fundamentos de IA: Conceitos ANI, AGI, ASI; evolução histórica breve; agentes inteligentes e tipos; busca (cega, informada, heurística, local, adversária); CSP
básico.
2. Representação e Raciocínio: Estratégias de representação do conhecimento; raciocínio probabilístico (redes bayesianas e modelos de Markov); tomada de decisão;
sistemas multiagentes e coordenação.
3. Preparação de Dados: Metodologias KDD e CRISP-DM; coleta ética e pré-processamento; engenharia de features; LGPD e impacto na qualidade dos modelos.
4. Armazenamento, Visualização e Avaliação: Data Warehouse vs Data Lake; princípios de visualização em IA; métricas para classificação, regressão e clusterização;
overfitting/underfitting, viés-variância e validação cruzada.
5. Aprendizado Supervisionado: Principais algoritmos (regressão linear/logística,
árvores
de decisão,
Random
Forest,
SVM,
Naive
Bayes,
k-NN);
ensembles e
regularização.
6. Aprendizado Não Supervisionado: Redução de dimensionalidade (PCA); agrupamento (k-means e hierárquico); regras de associação e detecção de anomalias.
7. Redes Neurais: Arquitetura básica e funções de ativação; backpropagation e gradiente estocástico; problemas (vanishing gradient); regularização (L1/L2, Dropout, Early
Stopping).
8. Processamento de Linguagem Natural: Análise léxica, sintática e semântica; representações (Bag-of-Words, TF-IDF, word embeddings); modelos (n-gramas, LSTM,
Transformer/BERT); tarefas principais e aplicações.
9. Visão Computacional: Tarefas fundamentais (classificação, detecção, segmentação); redes convolucionais (CNNs); transferência de aprendizado; desafios éticos.
10. Engenharia para IA: Ciclo de vida de projetos de IA; desafios (não-determinismo, deriva); práticas MLOps (pipelines, versionamento, monitoramento); implantação
ética.
BIBLIOGRAFIA SUGERIDA
BRUCE, Andrew; BRUCE, Peter. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos essenciais. Alta Books, 2019.
CARVALHO, André C. P. L. F. de; MENEZES, Angelo Garangau; BONIDIA, Robson Parmezan. Ciência de dados: fundamentos e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2018
DORLE, Saurabh D. Ultimate MLOps for Machine Learning Models: Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps.
Delhi: Orange Education Pvt. Ltd., 2024.
FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira. Inteligência artificial: uma abordagem
de aprendizado de máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021.
FÁVERO, Luiz Paulo; BELFIORE, Patrícia Priscilla. Manual de análise de dados: estatística e machine learning com Excel, SPSS, Stata, R e Python. 2. ed. Rio de Janeiro:
GEN LTC, 2024.
GUARDELLI, Enrico. Mineração de Dados (Data Minning) & IA: conceitos, fundamentos e aplicações. 1. ed., 2024.
LANE, Harrison; HOWARD, Cole; HAPKE, Hannes. Natural language processing in action: understanding, analyzing, and generating text with Python. Shelter Island: Manning
Publications, 2019.
McSILL, James. Storytelling e inteligência artificial: como reinventar o marketing digital com verdade, emoção e propósito. São Paulo: DVS Editora, 2025.
MORETTIN, Pedro Alberto; SINGER, Júlio da Motta. Estatística e ciência de dados. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2025.
PIEGORSCH, Walter W.; LEVINE, Richard A.; ZHANG, Hao Helen; LEE, Thomas C. M. Computational statistics in data science. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2022.
ROETZER, Paul; KAPUT, Mike. Marketing Artificial Intelligence: AI, Marketing, and the Future of Business. New York: McGraw-Hill Education, 2022.
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022.
SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Grupo A, 2019.
SICSÚ, A. L.; DANA, S. Estatística aplicada: análise exploratória de dados. São Paulo: Saraiva, 2012.
SERRA, James. Decifrando arquiteturas de dados: escolhendo entre data warehouse moderno, data fabric, data lakehouse e data mesh. São Paulo: Novatec Editora, 2024.
ÁREA DE CONHECIMENTO
MÚSICA - INSTRUMENTOS DE CORDAS FRICCIONADAS
RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS
1. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Romântico para instrumentos de arco/cordas friccionadas
2. Estratégias para ensino individual de repertório Brasileiro de instrumento de arco/cordas friccionadas
3. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Brasileiro para instrumentos de arco/cordas friccionadas
4. Formações coletivas e repertório característico de instrumentos de arco/cordas friccionadas
5. Fundamentos e estratégias para ensino coletivo em grupo de instrumentos de arco/cordas friccionadas
6. Estratégias para ensino individual de repertório Barroco de instrumento de arco/cordas friccionadas
7. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Barroco para instrumentos de arco/cordas friccionadas
8. Estratégias para ensino individual de repertório Clássico de instrumento de arco/cordas friccionadas
9. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Clássico para instrumentos de arco/cordas friccionadas
10. Estratégias para ensino individual de repertório Romântico de instrumento de arco/cordas friccionadas
BIBLIOGRAFIA SUGERIDA
ABREU, Maria de Lourdes. O violoncelo em Portugal: história e prática. Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian, 2010.
AMU, Ephraim. African music for strings. Accra: Ghana Publishing, 1974.
BARRIOS MANGORÉ, Agustín. Obras completas para guitarra e cordas. Paris: Max Eschig, 1990.
BRAGAGNOLO, L.; SANCHEZ, L. P. Práticas em pesquisa artística: performance, criação e cultura contemporânea. São Paulo: Pimenta Cultural, 2024.
CERQUEIRA, Daniel Lemos. Métodos e técnicas de pesquisa em música. São Luís: UAB/UEMAnet, 2017.
DYENS, Roland. Tria ex uno: trio de cordas. Paris: Lemoine, 1999.