人工智能与健康公需科目考试试题及答案.docxVIP

人工智能与健康公需科目考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20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.基于可穿戴设备的实时健康监测与预警

B.通过自然语言处理分析电子病历中的临床决策模式

C.利用卷积神经网络（CNN）进行肺部CT影像的肺结节自动检测

D.传统人工统计的医院患者满意度调查

答案：D

解析：人工智能在健康管理中的应用需依赖算法与数据驱动，传统人工统计不涉及AI技术，因此选D。

2.在AI辅助诊断系统中，“混淆矩阵”主要用于评估模型的：

A.数据输入质量

B.计算效率

C.分类性能（如真阳性、假阴性等）

D.硬件适配性

答案：C

解析：混淆矩阵通过展示真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）的数量，直接反映模型在分类任务中的准确性、召回率等关键指标，因此选C。

3.以下哪种技术是实现“医疗数据隐私保护下的跨机构联合建模”的核心？

A.联邦学习（FederatedLearning）

B.迁移学习（TransferLearning）

C.强化学习（ReinforcementLearning）

D.监督学习（SupervisedLearning）

答案：A

解析：联邦学习通过在本地训练模型、仅上传参数而非原始数据的方式，解决医疗数据因隐私限制无法集中的问题，因此选A。

4.世界卫生组织（WHO）将“算法偏见”列为AI医疗应用的主要风险之一，其核心表现不包括：

A.模型在不同种族患者的影像诊断中准确率差异显著

B.基于历史数据训练的模型隐含医疗资源分配的不公平性

C.模型因训练数据量不足导致对罕见病的识别率低

D.模型输出结果未向医生提供可解释的决策依据

答案：D

解析：算法偏见主要指模型因数据偏差导致对特定群体的不公平判断（如A、B、C），而可解释性不足属于透明度问题，不属于偏见范畴，因此选D。

5.在AI药物研发中，“虚拟筛选（VirtualScreening）”的主要作用是：

A.替代动物实验直接验证药物安全性

B.通过分子对接模拟预测化合物与靶点的结合能力

C.自动生成临床试验的伦理审查报告

D.分析患者基因组数据以实现精准用药

答案：B

解析：虚拟筛选利用计算化学与机器学习技术，通过模拟化合物与生物靶点的相互作用，快速筛选潜在有效分子，降低实验成本，因此选B。

6.以下哪项是AI在医学影像分析中区别于传统计算机辅助诊断（CAD）的关键优势？

A.能够处理二维影像数据

B.依赖人工设计的特征提取规则

C.通过深度学习自动学习影像中的高阶特征

D.仅支持单模态影像（如CT或MRI）分析

答案：C

解析：传统CAD需人工设计特征（如边缘检测、纹理分析），而AI（尤其是深度学习）可自动从数据中学习复杂特征，因此选C。

7.根据《个人信息保护法》，医疗AI系统在处理患者健康数据时，必须满足的“最小必要原则”是指：

A.仅收集实现功能所必需的最少数据类型和数量

B.确保数据存储介质的物理安全

C.向患者公开所有算法代码细节

D.限制数据处理时间不超过1年

答案：A

解析：最小必要原则要求数据收集与使用需与目标直接相关，且数量最少，因此选A。

8.以下哪种AI技术最适合用于分析电子病历中的非结构化文本（如医生手写诊断记录）？

A.计算机视觉（CV）

B.自然语言处理（NLP）

C.知识图谱（KnowledgeGraph）

D.遗传算法（GeneticAlgorithm）

答案：B

解析：自然语言处理专门用于处理文本数据，可通过命名实体识别、语义分析等技术提取电子病历中的关键信息，因此选B。

9.在AI驱动的精准医疗中，“多组学数据整合”通常指结合以下哪些数据？

A.基因组、转录组、蛋白质组、代谢组

B.身高、体重、血压等生理指标

C.医院地理位置、患者就诊时间

D.药品价格、医保报销比例

答案：A

解析：多组学数据整合聚焦于生物分子层面的多维度数据（基因组、转录组等），以全面分析疾病机制，因此选A。

10.以下哪项不属于AI健康应用的“可解释性”要求？

A.模型能够说明其诊断结论所依据的影像区域或文本关键词

B.医生可以理解模型的决策逻辑是否符合医学常识

C.模型训练使用的所有数据均向公众公开

D.系统提供可视化工具展示特征重要性（如热力图）

答案：C

解析：可解释性关注模型决策的透明