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2025年健康管理师食源性疾病预警模型构建专题试卷及解析1

2025年健康管理师食源性疾病预警模型构建专题试卷及解

析

2025年健康管理师食源性疾病预警模型构建专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在构建食源性疾病预警模型时，首要的数据来源通常是？

A、社交媒体舆情数据

B、医院临床诊断数据

C、食品生产企业的自检报告

D、气象与环境监测数据

【答案】B

【解析】正确答案是B。医院临床诊断数据是食源性疾病监测和预警最直接、最核心的

数据来源，它提供了确诊或疑似病例的“金标准”信息，是模型构建的基石。A选项社交

媒体数据是重要的补充，可用于早期信号捕捉，但存在噪声大、准确性低的问题，不能

作为首要来源。C选项企业自检报告主要用于源头控制，但无法反映消费者端的发病情

况。D选项气象环境数据是影响模型的外部变量，用于预测和风险分层，而非基础数据。

知识点：食源性疾病监测数据源。

易错点：容易混淆“首要数据源”和“辅助数据源”的概念。虽然大数据时代下，社交媒体

等新型数据源备受关注，但临床数据的准确性和权威性在预警模型中仍是不可替代的。

2、在食源性疾病预警模型中，用于描述“从摄入受污染食品到出现临床症状的时间”的

专业术语是？

A、潜伏期

B、传染期

C、暴露期

D、病程

【答案】A

【解析】正确答案是A。潜伏期（IncubationPeriod）是流行病学中的核心概念，特指病

原体侵入机体到最早出现临床症状的这段时间。准确判断潜伏期对于追溯污染源、确定

暴露时间窗口至关重要。B选项传染期是指患者能够排出病原体、具有传染性的时期。

C选项暴露期是指个体接触有害因素的时间，比潜伏期更宽泛。D选项病程是指疾病从

发生、发展到结局的全过程。

知识点：流行病学基本概念。

易错点：容易将“潜伏期”与“暴露期”混淆。暴露是原因，潜伏是过程，症状是结果。暴

露期可能很短，但潜伏期因病原体不同而差异很大。

3、下列哪种技术最适合用于从海量、非结构化的文本数据（如网络问诊记录）中自动

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识别食源性疾病相关症状？

A、传统统计回归分析

B、地理信息系统（GIS）

C、自然语言处理（NLP）

D、决策树算法

【答案】C

【解析】正确答案是C。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专门用于让计算

机理解和处理人类语言。对于网络问诊、社交媒体评论等非结构化文本数据，NLP技

术可以进行实体识别（如识别出“腹泻”、“呕吐”等症状词）、关系抽取和情感分析，从而

高效地提取有用的预警信息。A选项统计回归分析需要结构化的数值数据。B选项GIS

主要用于空间数据分析。D选项决策树是一种分类算法，其输入数据也需是结构化的。

知识点：大数据处理技术在公共卫生领域的应用。

易错点：容易将算法（如决策树）与数据处理技术（如NLP）的功能混淆。NLP是数

据预处理和特征提取的工具，而决策树是利用处理好的数据进行建模的工具。

4、构建食源性疾病预警模型时，引入“季节性指数”主要是为了消除或减弱哪种因素的

影响？

A、随机波动

B、长期趋势

C、周期性变化

D、节假日效应

【答案】C

【解析】正确答案是C。食源性疾病的发生常呈现明显的季节性，例如夏秋季因气温高、

细菌易繁殖，是肠道疾病的高发期。这种以年为单位的规律性起伏称为“周期性变化”或

“季节性波动”。在模型中引入季节性指数，是为了剥离这种固有规律的影响，从而更准

确地识别出由突发事件（如新的污染源）引起的异常信号。A选项随机波动是无法预测

的。B选项长期趋势指疾病发生率在多年间的总体上升或下降趋势。D选项节假日效应

是短期特殊事件，可单独作为虚拟变量处理。

知识点：时间序列数据分析。

易错点：容易混淆“周期性变化”和“长期趋势”。周期性是固定的、有规律的波动，而长

期趋势是缓慢的、方向性的变化。

5、在评估一个食源性疾病预警模型的性能时，“假阳性率”过高主要会导致什么问题？

A、漏掉真实的暴发事件，造成公共卫生风险

B、频繁发出错误警报，导致“警报疲劳”和资源浪费

C、模型计算速度过慢，无法满足实时预警需求

D、模型无法适应新的病原体类型

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