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2025年专业技术人员继续教育公需科目人工智能与健康试题及答案

一、单项选择题(每题2分,共20题)

1.以下哪项不属于人工智能在医疗健康领域的核心支撑技术?

A.深度学习算法

B.自然语言处理(NLP)

C.电子病历(EMR)结构化存储

D.计算机视觉(CV)

答案:C(电子病历结构化存储是数据基础,非AI核心技术)

2.2024年国家卫健委发布的《人工智能辅助诊断系统临床应用管理规范》中规定,二类医疗AI设备的临床验证样本量应不低于:

A.500例

B.1000例

C.3000例

D.5000例

答案:B(规范明确二类设备需1000例以上多中心验证)

3.在慢性病管理中,基于可穿戴设备的AI监测系统主要通过以下哪种技术实现实时风险预警?

A.边缘计算+时序数据分析

B.云计算+静态数据统计

C.区块链+非结构化数据存储

D.物联网+随机森林分类

答案:A(边缘计算实现低延迟,时序分析处理连续生理数据)

4.以下哪种场景最能体现AI在健康管理中的主动健康理念?

A.术后患者远程影像复查

B.糖尿病患者血糖异常自动提醒

C.医院导诊机器人分流患者

D.电子健康档案智能归档

答案:B(主动干预风险因素,符合预防为主方向)

5.医疗AI算法可解释性的关键意义在于:

A.提升模型预测准确率

B.满足临床决策的透明性要求

C.降低计算资源消耗

D.简化数据标注流程

答案:B(医生需要理解算法逻辑以信任诊断结果)

6.联邦学习在医疗数据共享中的核心优势是:

A.无需原始数据流通即可训练模型

B.显著提升模型泛化能力

C.完全消除数据隐私泄露风险

D.降低数据标注成本

答案:A(通过加密参数交换实现数据可用不可见)

7.以下哪项不属于AI在公共卫生领域的典型应用?

A.传染病传播路径模拟预测

B.疫苗接种覆盖率智能评估

C.医院感染暴发实时预警

D.手术机器人辅助精准操作

答案:D(属临床治疗领域,非公共卫生)

8.2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》对医疗AI的特别要求是:

A.训练数据需包含至少5年临床数据

B.生成内容需标注AI生成并可追溯

C.模型参数需向监管部门完全开放

D.必须使用国产算法框架

答案:B(医疗场景需明确区分AI与人工决策)

9.老年智能护理机器人的核心技术瓶颈是:

A.多模态情感识别准确性

B.机械臂运动精度

C.电池续航能力

D.语音交互响应速度

答案:A(需准确感知老人情绪状态调整服务策略)

10.在AI辅助药物研发中,分子对接技术主要应用于:

A.靶点发现阶段

B.化合物筛选阶段

C.临床试验阶段

D.药物上市后监测阶段

答案:B(通过计算模拟预测化合物与靶点结合能力)

11.以下哪种数据类型对训练医学影像AI模型最具价值?

A.正常病例影像

B.典型病理影像

C.罕见病影像

D.不同设备采集的同病例影像

答案:D(多模态、多设备数据提升模型泛化性)

12.智能分诊系统的核心评估指标是:

A.患者满意度

B.科室分流准确率

C.系统响应速度

D.硬件设备成本

答案:B(直接影响诊疗效率和医疗资源分配)

13.医疗AI伦理审查的重点不包括:

A.算法是否存在性别/种族偏见

B.患者数据使用的知情同意

C.模型训练的计算资源消耗

D.诊断结果的责任归属界定

答案:C(伦理审查关注社会影响而非技术消耗)

14.以下哪项技术最适合解决医疗AI数据孤岛问题?

A.联邦学习

B.迁移学习

C.强化学习

D.监督学习

答案:A(支持跨机构数据协同建模)

15.可解释AI(XAI)在医疗领域的主要应用场景是:

A.提升模型训练速度

B.帮助医生理解诊断依据

C.减少数据标注量

D.降低模型过拟合风险

答案:B(增强临床决策的可解释性)

16.2024年新版《医疗器械分类目录》将AI诊断软件列为:

A.一类医疗器械

B.二类医疗器械

C.三类医疗器械

D.按软件功能分级管理

答案:D(根据风险等级实行1-3类分级)

17.智能健康手环的AI健康评估功能需重点解决的问题是:

A.传感器精度不足

B.生理指标的多维度关联分析

C.设备续航时间短

D.用户操作复杂度高

答案:B(单一指标无法准确评估整体健康状态)

18.AI在中医领域的应用难点不包括:

A.舌诊/脉诊等信息的量化采集

B.中医辨证理论的数字化表达

C.中药配伍禁忌的规则建模

D.西医诊断标准的兼容性

答案:D(中医有独立理论体系,无需兼容西医标准)

19.医疗AI系统的鲁棒性主要指:

A.对噪声数据的耐受能力

B.模型的可扩展能力

C.系统的安全防护能力

D.算法的运

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