2025年大学《数据科学》专业题库—— 医疗大数据分析在疾病预防与控制中的应用.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——医疗大数据分析在疾病预防与控制中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、简答题（每题5分，共20分）

1.简述医疗大数据与传统小规模健康数据在数据来源、体量、类型及分析目标上的主要区别。

2.在疾病预防控制中，运用大数据进行风险预测相较于传统方法有哪些优势？请列举至少三点。

3.描述在处理医疗大数据时，必须考虑的至少两项关键伦理问题，并简述应对措施。

4.解释什么是“数据孤岛”现象，并说明在构建区域性或全国性的公共卫生监测系统时，克服数据孤岛的重要性。

二、论述题（每题10分，共30分）

5.结合疾病预防控制的具体场景（如传染病监测或慢性病管理），论述如何通过数据科学方法（至少提及两种具体方法）提升预警效率或干预效果，并说明可能遇到的挑战。

6.以电子病历（EHR）数据为例，详细说明从数据采集、清洗、特征提取到最终分析的整个流程中，需要注意的关键环节及其重要性。

7.探讨机器学习模型在疾病预测中的应用潜力与局限性。为了提高模型的可解释性和公平性，可以采取哪些策略？

三、分析与应用题（共50分）

8.假设你获得了一份匿名的、包含某城市过去五年每月流感样病例报告数（每周均值）、主要气象数据（平均温度、降雨量）、节假日信息（是/否）以及疫苗接种覆盖率（百分比）的数据集。你的任务是分析这些因素与流感发病趋势之间的关系，并为下一年度的流感防控提供数据支持。

请详细阐述你将采取的分析步骤和方法，包括：

a)你会如何初步探索这些数据（例如，分析趋势、相关性、分布特征）？

b)基于分析目标，你会考虑构建什么样的模型来预测未来某月的流感发病趋势？说明模型选择的理由。

c)在模型构建和评估过程中，你会关注哪些关键指标？为什么？

d)基于分析结果，你可以提出哪些具体的、有数据依据的流感防控建议？（注意：此处无需实际进行计算或展示结果，只需阐述分析思路和步骤）

试卷答案

一、简答题

1.医疗大数据来源更广泛，包括电子病历、健康记录、可穿戴设备、基因数据、环境数据、社交媒体等；体量巨大，远超传统样本量；数据类型多样，包含结构化、半结构化、非结构化数据；分析目标更侧重于发现潜在模式、关联和趋势，进行预测和决策支持，而传统数据更侧重于验证假设和描述现状。

2.优势包括：能够处理海量数据，发现传统方法难以察觉的细微模式和早期预警信号；可以实现近乎实时的监测和响应，提高防控效率；能够整合多源异构数据，提供更全面、更准确的疾病风险画像；有助于个性化风险预测和精准干预。

3.关键伦理问题包括：数据隐私保护与安全，如何匿名化处理敏感健康信息并防止泄露；数据偏见与公平性，算法可能因训练数据偏差而对特定人群产生歧视；知情同意与数据使用透明度，需明确告知数据收集目的和方式并获得用户同意；责任归属，当基于大数据的决策导致不良后果时，责任如何界定。

4.数据孤岛是指不同医疗机构、部门或系统之间因技术、标准、权限或政策壁垒而无法有效共享和整合数据的现象。克服数据孤岛对于构建统一的公共卫生信息系统至关重要，因为它能实现数据的互联互通和综合分析，从而提供更全面的疾病监测视图，支持跨区域的协同防控，优化资源配置，并促进基于证据的公共卫生决策。

二、论述题

5.运用数据科学方法提升疾病预防控制效果：例如，利用时间序列分析和机器学习模型，结合历史发病数据、气象数据、人流数据、社交媒体信息等，构建传染病智能预警系统。该系统可以实时监测数据变化，识别异常模式，提前预测疫情爆发风险，从而实现更早的预警和更精准的资源调配。挑战包括数据质量参差不齐、数据融合难度大、模型解释性不足、跨部门协作复杂、伦理和法律风险等。又如，在慢性病管理中，通过分析患者健康记录、生活习惯数据和生活环境数据，利用个性化推荐算法为患者提供定制化的生活方式干预建议和药物提醒，结合可穿戴设备数据进行效果追踪，可以提升患者依从性，改善管理效果。挑战在于确保数据的连续性和准确性、算法的公平性和有效性、以及用户隐私保护。

6.EHR数据处理流程：数据采集需确保数据的完整性、及时性和准确性，可能涉及手动录入、自动传输等多种方式；数据清洗是关键环节，包括处理缺失值（删除、填充）、异常值（识别、修正或删除）、重复数据，以及标准化不同医疗机构的数据格式和术语（如使用ICD编码）；特征提取是从原始数据中识别并构造出对预测任务有意义的特征，可能涉及计算统计指标、文本挖掘、图像处理等技术；数据分析则根据研究问题选择合适的统计方法或机器学习模型进行建模、验证和解释，最终得出结论并提出建议。每个环节都至关重要，直接影响后续分析的可靠性和有效性。例如，清洗不