Você é consultado por uma mulher branca de 30 anos, que ocupa um cargo administrativo em um escritório e tem um histórico de asma desde a infância, sobre o tratamento de sua condição. Na infância, a paciente visitou seu hospital local para tratamento de asma aguda, mas nunca foi internada durante a noite e foi liberada do pronto-socorro após alguns "tratamentos respiratórios". Sua asma tornou-se quiescente no final da adolescência e permaneceu assim até 5 anos atrás, quando, após o nascimento de seu primeiro filho, ela começou a notar falta de ar ao se recuperar de exercícios. Naquela época, ela era acordada do sono cerca de uma vez por mês por causa de sua asma, mas não precisou procurar atendimento de emergência para sua condição. Seu médico prescreveu beclometasona inalada, dois jatos (80 µg por jato) duas vezes ao dia, e lhe deu um inalador de albuterol para usar como tratamento de resgate conforme a necessidade.Com esse tratamento, a asma da paciente tem sido estável nos últimos 4 anos. Seus dados espirométricos atuais são os seguintes: volume expiratório forçado em 1 segundo (VEF1), 3,16 litros (82% do valor previsto); capacidade vital forçada (CVF), 3,85 litros (82% do valor previsto); e a razão VEF1/CVF, 0,82. A fração de óxido nítrico no ar exalado é de 10 ppb. Testes cutâneos revelaram respostas substanciais apenas à ambrósia. Ela usa seu inalador de albuterol duas ou três vezes por semana, geralmente como pré-medicação antes do exercício. Ela não tem sintomas noturnos. Ela não teve nenhuma visita médica não programada para sua asma.A paciente pergunta se deveria receber menos tratamento para asma. Ela está disposta a tolerar alguns sintomas se o tratamento estiver associado a menos efeitos colaterais a longo prazo.O documento, então, propõe três opções de tratamento para o leitor considerar, com especialistas defendendo cada abordagem.

This academic text focuses on adversarial search and game theory within artificial intelligence, exploring how AI agents navigate environments where others actively work against them. It primarily discusses game-playing algorithms like minimax and alpha-beta pruning for deterministic, perfect-information games, detailing their mechanics and limitations. The document also addresses more complex scenarios, including stochastic games (involving chance elements like dice) and partially observable games (where information is hidden), introducing expectiminimax and Monte Carlo Tree Search (MCTS) as alternative strategies. Finally, it touches upon the integration of machine learning to enhance game AI, citing examples of AI surpassing human performance in various games like chess and Go.

The provided text explores Constraint Satisfaction Problems (CSPs), a framework for solving problems by representing them as variables that need values while adhering to specified constraints. It details various inference techniques like node, arc, and path consistency, which prune the search space by eliminating inconsistent values. The document also describes backtracking search algorithms, including intelligent methods like conflict-directed backjumping and constraint learning, and introduces local search algorithms such as min-conflicts for finding solutions. Finally, the text examines how the structure of a CSP's graph, particularly its tree width and cycle cutsets, impacts the efficiency of solution methods, alongside the concept of value symmetry.