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2025年(公需科目)人工智能与健康考试题库试题及答案(二)

一、单项选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.以下哪项不属于人工智能在健康管理中的典型应用场景？

A.基于穿戴设备的实时心率异常预警

B.通过自然语言处理分析电子病历中的用药模式

C.手术机器人辅助完成腹腔镜胆囊切除手术

D.传统X射线胶片的人工阅片诊断

答案：D。解析：传统人工阅片属于人工操作，未涉及AI技术；其余选项均通过算法实现数据处理或智能决策。

2.深度学习模型在医学影像诊断中常用的损失函数是？

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失（Cross-Entropy）

C.Dice损失（DiceLoss）

D.绝对误差（MAE）

答案：C。解析：医学影像分割任务中，Dice系数用于衡量预测区域与真实区域的重叠度，其损失函数（1-Dice）能更有效优化分割精度；交叉熵多用于分类任务。

3.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，医疗领域生成式AI服务需满足的核心要求是？

A.生成内容可商用

B.训练数据来源合法且经过伦理审查

C.模型参数规模超过100亿

D.输出结果需包含“AI生成”标识

答案：B。解析：暂行办法明确医疗等特殊领域的生成式AI需确保训练数据合法性及伦理合规性，避免因数据偏差导致的诊断错误。

4.以下哪种技术是实现AI辅助药物研发的关键？

A.计算机视觉（CV）

B.自然语言处理（NLP）

C.分子对接模拟（MolecularDocking）

D.强化学习（RL）

答案：C。解析：分子对接模拟通过算法预测药物分子与靶标蛋白的结合能力，是AI加速药物筛选的核心技术；NLP主要用于文献分析，RL可优化分子设计。

5.在AI驱动的慢性病管理系统中，以下哪项属于“主动干预”功能？

A.记录患者每日血糖值

B.当血糖连续3天超过阈值时发送就医提醒

C.生成月度健康报告

D.提供饮食建议知识库

答案：B。解析：主动干预需基于数据分析触发行动（如提醒），而非单纯记录或提供信息。

6.医疗AI模型的“可解释性”主要解决的问题是？

A.提升模型训练速度

B.让医生理解模型决策依据

C.减少计算资源消耗

D.增加模型泛化能力

答案：B。解析：可解释性旨在通过可视化（如热力图）或逻辑规则，向医生说明模型为何做出某诊断，增强临床信任。

7.以下哪项属于AI在公共卫生领域的应用？

A.医院内部的电子病历系统

B.基于社交平台数据的传染病传播预测

C.手术机器人的远程操控

D.智能手环的步数统计

答案：B。解析：公共卫生侧重群体健康管理，通过AI分析社交平台（如发热症状关键词）可预测传染病爆发趋势。

8.联邦学习（FederatedLearning）在医疗AI中的主要优势是？

A.无需中央服务器

B.保护医院数据隐私

C.提升模型训练精度

D.降低硬件成本

答案：B。解析：联邦学习通过“数据不动模型动”的方式，各医院仅上传模型更新参数而非原始数据，解决医疗数据隐私保护问题。

9.以下哪种AI算法更适合处理非结构化的医学文本（如医生手写病历）？

A.支持向量机（SVM）

B.循环神经网络（RNN）

C.随机森林（RandomForest）

D.k近邻算法（k-NN）

答案：B。解析：RNN及其变种（如LSTM）擅长处理序列数据，适合分析文本中的上下文关系；医学文本属于非结构化序列数据。

10.根据《人工智能医疗器械分类界定指导原则》，以下哪类AI产品需按第三类医疗器械管理？

A.基于影像的皮肤痣良恶性辅助鉴别

B.智能血压计的血压值显示

C.电子病历的关键词提取

D.健康科普内容的自动生成

答案：A。解析：第三类医疗器械用于支持或维持生命、对人体具有潜在危险，皮肤痣鉴别直接影响临床决策，需严格管理。

11.AI在康复医学中的应用不包括？

A.基于动作捕捉的康复训练姿势矫正

B.术后疼痛程度的自然语言评估

C.义肢的神经信号控制

D.传统针灸的穴位定位

答案：D。解析：传统针灸穴位定位依赖经验，AI主要用于动态评估（如姿势矫正）或智能控制（如义肢）。

12.医疗AI模型过拟合（Overfitting）的主要表现是？

A.对训练数据预测准确，对新数据预测差

B.对训练数据和新数据预测都差

C.模型训练速度过慢

D.模型参数数量过多

答案：A。解析：过拟合指模型过度学