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2025年人工智能在医疗中的应用培训考试题及答案

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医疗影像分析中的核心技术？

A.卷积神经网络（CNN）

B.自然语言处理（NLP）

C.循环神经网络（RNN）

D.迁移学习

答案：C（医疗影像分析以二维/三维图像识别为主，核心是CNN；RNN主要用于序列数据，如文本或时间序列信号分析。）

2.在AI辅助药物研发中，“虚拟筛选”技术的主要目的是？

A.降低动物实验成本

B.快速预测化合物与靶点的结合能力

C.优化临床试验患者招募

D.模拟药物在人体内的代谢过程

答案：B（虚拟筛选通过计算模型预测化合物与生物靶点的相互作用，筛选高潜力候选分子，缩短研发周期。）

3.2024年某医院引入AI分诊系统后，门诊候诊时间平均缩短40%，其核心技术支撑是？

A.知识图谱构建的症状疾病关联模型

B.强化学习驱动的资源调度算法

C.计算机视觉实现的患者行为分析

D.语音识别技术的智能问诊交互

答案：A（分诊系统需基于症状、病史等结构化/非结构化信息匹配疾病概率，知识图谱是关键。）

4.以下哪项是AI辅助手术机器人的核心技术瓶颈？

A.术中实时影像融合精度

B.机械臂的材料强度

C.医生操作界面的交互设计

D.设备的能耗控制

答案：A（手术机器人需整合CT/MRI/超声等多模态影像，并实时匹配患者体位变化，影像融合精度直接影响手术安全性。）

5.在AI驱动的医学文本分析中，“实体识别”任务的目标是？

A.提取病历中的关键医学术语（如疾病、药物、检查）

B.判断两段文本的语义相似性

C.生成结构化的诊断报告

D.分析医生临床决策的逻辑链条

答案：A（实体识别是NLP基础任务，用于从非结构化文本中提取具体医学实体，如“肺炎”“青霉素”等。）

6.某AI系统在乳腺癌筛查中，对直径≤5mm的病灶漏诊率高达15%，其主要技术缺陷可能是？

A.训练数据中小病灶样本占比不足

B.模型采用的是传统机器学习算法

C.缺乏多模态数据（如超声+钼靶）融合

D.未引入医生主观经验的规则约束

答案：A（小样本学习是医学影像AI的难点，若训练集中小病灶样本少，模型难以学习其特征，导致漏诊。）

7.以下哪项符合医疗AI伦理中的“可解释性”要求？

A.系统输出“肺结节恶性概率85%”并标注关键影像特征区域

B.模型仅提供最终诊断结论，不展示推理过程

C.通过匿名化处理保护患者数据隐私

D.限制AI系统仅用于辅助诊断，最终决策权归医生

答案：A（可解释性要求系统能说明结论的依据，如标注影响判断的影像区域，帮助医生验证。）

8.2025年某基层医院引入AI辅助心电图诊断系统，其核心优势是？

A.替代心内科专家完成复杂心律失常诊断

B.降低对操作医生专业技能的依赖

C.实时生成3D心脏电生理模型

D.实现与患者的语音交互问诊

答案：B（基层医院缺乏高端心电专家，AI系统通过标准化算法降低对操作者经验的依赖，提升诊断一致性。）

9.在AI驱动的个性化治疗方案推荐中，关键数据不包括？

A.患者基因组学数据（如突变位点）

B.真实世界研究（RWS）中的疗效数据

C.医生个人治疗偏好的统计结果

D.药物代谢动力学（PK）参数

答案：C（个性化治疗需基于患者个体特征和群体疗效数据，医生偏好可能引入主观偏差，不属于关键数据。）

10.以下哪项是AI在疫情防控中的典型应用？

A.基于社交网络数据预测传染病传播路径

B.开发新型疫苗的病毒载体设计

C.优化医院ICU床位的动态分配

D.以上均是

答案：D（AI可通过大数据分析预测传播路径、辅助疫苗设计、优化医疗资源调度。）

11.医学影像AI系统的“泛化能力”主要指？

A.对不同设备（如不同厂商CT机）生成影像的识别能力

B.同时处理多种模态影像（如CT、MRI、超声）的能力

C.从单器官诊断扩展至多器官诊断的能力

D.适应不同种族、年龄患者影像特征差异的能力

答案：A（泛化能力核心是模型对未训练过的数据源（如不同设备、扫描参数）的适应能力，避免“过拟合”特定数据集。）

12.AI辅助病理诊断中，“数字病理切片”的分辨率通常要求达到？

A.20倍物镜下全切片扫描（约0.5μm/像素）

B.10倍物镜下局部扫描（约1μm/像素）

C.5倍物镜下全景扫描（约2μm/像素）

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