Humano no Loop

Você conheceu o padrão de design de aplicativos de ML chamado Humano no Loop. É quando um especialista humano assume as estimativas mais difíceis quando o modelo não está confiante o suficiente. Isso implica rotular continuamente novos dados, o que viabiliza a manutenção contínua do modelo. Parece perfeito, certo?

Agora imagine que você precisa construir dois aplicativos de ML:

• um para detectar doença pulmonar em imagens de raio X; e
• um para prever preços de ações e negociar ações com uma frequência de vários milhares de transações por segundo (o chamado high-frequency trading, ou HFT).

Qual desses apps NÃO seria um bom candidato para um design Humano no Loop e por quê?