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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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