2025年人工智能与健康公需科目考试题题库及参考答案

2025年人工智能与健康公需科目考试题题库及参考答案一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪项属于人工智能在健康管理中的典型应用场景？A.医院楼宇自动化控制B.基于电子健康档案的个性化健康风险评估C.医疗设备采购招标系统D.药品物流配送路径规划答案：B2.卷积神经网络（CNN）在医学影像分析中主要用于解决以下哪类问题？A.影像数据的时序分析（如心电图动态监测）B.二维/三维影像的特征提取与模式识别（如肺结节检测）C.多模态影像数据的语义对齐（如CT与MRI融合）D.医学影像的自然语言描述生成（如报告自动撰写）答案：B3.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，医疗领域生成式AI服务需重点保障的核心要求不包括？A.生成内容的真实性与准确性B.训练数据的合规性（含患者隐私保护）C.模型输出的可解释性D.服务界面的美观度答案：D4.以下哪种机器学习算法更适用于处理电子健康档案中的高维稀疏数据（如用药史、过敏史）？A.支持向量机（SVM）B.随机森林（RandomForest）C.逻辑回归（LogisticRegression）D.K近邻算法（K-NN）答案：B5.在AI辅助诊断系统的临床验证中，"诊断一致性"主要通过以下哪个指标评估？A.准确率（Accuracy）B.卡帕系数（KappaCoefficient）C.受试者工作特征曲线下面积（AUC）D.召回率（Recall）答案：B6.以下哪项是AI驱动的精准用药决策系统的核心技术基础？A.药品库存管理系统集成B.药物基因组学数据与机器学习模型结合C.医生处方习惯的统计分析D.药品价格动态监测答案：B7.医疗领域联邦学习（FederatedLearning）的主要优势是？A.提升模型训练速度B.避免原始医疗数据跨机构传输，保护隐私C.降低计算资源需求D.实现多模态数据的联合训练答案：B8.人工智能在疫情防控中的应用不包括？A.基于社交媒体的疫情舆情监控B.发热门诊患者的症状自动分诊C.疫苗冷链运输温度实时预警D.病毒变异株的传播路径模拟答案：C9.以下哪项符合AI伦理中的"公平性"原则？A.确保模型在不同种族、年龄群体中的诊断性能无显著差异B.允许医生根据经验调整AI诊断建议C.向患者明确告知AI参与诊疗的具体环节D.限制AI系统仅用于辅助诊断而非最终决策答案：A10.医学自然语言处理（NLP）技术在电子病历分析中的主要任务是？A.提取非结构化文本中的关键信息（如诊断结论、用药剂量）B.生成标准化的病历模板C.自动计算患者住院费用D.统计医院科室就诊人数答案：A11.以下哪种AI技术可用于实现术后患者的远程智能监护？A.计算机视觉（如动作识别）B.知识图谱（如疾病关联分析）C.强化学习（如治疗方案优化）D.迁移学习（如跨医院模型适配）答案：A12.医疗AI模型的"可解释性"主要解决的问题是？A.提升模型预测速度B.让医生理解模型做出诊断的依据C.降低模型训练成本D.增强模型在小样本数据上的泛化能力答案：B13.根据《人工智能医疗器械分类界定指导原则》，以下哪类AI产品需申请第三类医疗器械注册？A.基于影像的肺结节辅助检测软件（仅提示可疑区域）B.基于病理切片的乳腺癌良恶性鉴别诊断软件（给出明确诊断结论）C.智能血压计（仅实现数据上传与趋势分析）D.用药提醒APP（无诊断功能）答案：B14.以下哪项是AI在慢性病管理中的核心价值？A.替代医生进行疾病诊断B.实时监测患者生理指标并预警病情恶化C.自动生成医保报销单据D.统计医院慢性病患者就诊率答案：B15.医疗数据标注的特殊性主要体现在？A.需要标注人员具备医学专业知识B.标注工具需支持多种文件格式C.标注结果仅用于模型训练D.标注过程无需质量控制答案：A16.以下哪种技术可提升AI诊断系统对罕见病的识别能力？A.数据增强（如医学影像的几何变换）B.小样本学习（Few-shotLearning）C.集成学习（EnsembleLearning）D.监督学习（SupervisedLearning）答案：B17.AI在公共卫生领域的应用不包括？A.传染病传播模型构建与预测B.疫苗接种覆盖率的实时统计C.医院手术室的智能排程D.环境健康风险因素（如空气污染）与疾病关联分析答案：C18.医疗AI系统的"鲁棒性"主要指？A.系统在不同硬件环境下的运行稳定性B.模型对噪声数据、异常输入的抗干扰能力C.系统与医院HIS系统的兼容性D.模型训练数据的多样性答案：B19.以下哪项是AI辅助手术机器人的核心技术？A.自然语言交互B.实时影像导航与运动控制C.医学知识图谱构建D.电子病历智能检索答案：B20.在AI健康应用中，"患者知情同意"的核心要求是？A.患者需签署纸质同意书B.明确告知AI技术的应用目的、数据使用方式及潜在风险C.仅需在首次使用时获得同意D.由医生代替患者签署同意书答案：B二、判断题（每题1分，共10分）1.人工智能可以完全替代医生进行疾病诊断，因此无需医生参与最终决策。（）答案：×2.医疗AI模型的训练数据只需数量大，无需考虑数据的代表性（如涵盖不同种族、疾病阶段）。（）答案：×3.生成式AI在医学领域可用于自动撰写规范的病例报告，但需经医生审核。（）答案：√4.联邦学习允许不同医院在不共享原始数据的前提下联合训练模型。（）答案：√5.AI辅助诊断系统的准确率达到95%以上即可直接用于临床，无需进行临床验证。（）答案：×6.医疗数据属于敏感个人信息，其处理需符合《个人信息保护法》和《数据安全法》。（）答案：√7.人工智能在健康管理中的应用仅包括疾病治疗，不涉及预防和康复。（）答案：×8.医学影像AI模型的性能评估只需关注准确率，无需考虑不同病灶大小、位置的识别差异。（）答案：×9.AI伦理中的"责任可追溯"要求明确模型开发、部署、使用各环节的责任主体。（）答案：√10.智能穿戴设备收集的生理数据（如心率、步数）不属于医疗数据，因此无需严格的隐私保护。（）答案：×三、简答题（每题8分，共40分）1.简述人工智能在医学影像领域的主要应用场景及关键技术。答案：主要应用场景包括：①病灶检测与识别（如肺结节、乳腺癌筛查）；②影像分割（如肿瘤区域精准分割）；③影像重建（如低剂量CT去噪）；④影像辅助诊断（如骨折类型判断）。关键技术包括卷积神经网络（CNN）及其变体（如U-Net用于分割）、迁移学习（利用预训练模型提升小样本场景性能）、多模态融合（结合CT、MRI等多模态数据）、可解释性技术（如Grad-CAM可视化特征激活区域）。2.说明医疗AI模型训练中"数据清洗"的重要性及主要步骤。答案：重要性：医疗数据常存在缺失、错误、格式不一致等问题，直接影响模型性能和临床可靠性。主要步骤：①缺失值处理（如删除少量缺失样本、用均值/中位数填补连续变量、众数填补分类变量）；②异常值检测（通过统计方法或聚类算法识别并修正/删除）；③数据标准化（如Z-score标准化消除量纲影响）；④格式统一（如将不同设备生成的影像转换为统一格式）；⑤标签校正（由医学专家核对标注错误的标签）。3.分析AI在慢性病管理中的应用价值及需解决的主要问题。答案：应用价值：①实时监测（通过穿戴设备采集血糖、血压等数据）；②风险预警（基于历史数据预测病情恶化）；③个性化干预（根据患者特征推荐饮食、运动方案）；④提高患者依从性（智能提醒用药、复诊）。需解决的问题：①多源数据融合（整合生理数据、生活方式数据、电子病历）；②模型泛化能力（不同患者个体差异大）；③隐私保护（敏感健康数据的安全传输与存储）；④医患信任（患者对AI建议的接受度）。4.简述医疗AI伦理需遵循的主要原则及其具体要求。答案：主要原则及要求：①尊重自主性：确保患者知情同意，明确告知AI应用的目的、数据使用方式；②不伤害：模型需经过严格验证，避免因错误诊断导致患者伤害；③公平性：模型在不同群体（年龄、种族、地域）中性能无显著差异；④责任可追溯：明确开发方、医疗机构、使用者的责任边界；⑤可解释性：提供模型决策的依据（如高亮影像中的关键区域）；⑥隐私保护：严格遵守数据安全法规，采用去标识化、加密等技术保护患者信息。5.说明AI辅助诊断系统临床验证的主要内容及评价指标。答案：主要内容：①诊断性能验证（与金标准对比）；②不同场景适用性（如不同设备、不同阅片医生）；③临床实用性（操作便捷性、与现有工作流程的兼容性）；④安全性（误诊、漏诊对患者的影响）。评价指标：①准确率（正确诊断例数/总例数）；②敏感度（真阳性率，正确识别患者的比例）；③特异度（真阴性率，正确识别非患者的比例）；④AUC（综合评价模型区分能力）；⑤Kappa系数（评估与医生诊断的一致性）；⑥阳性预测值（检测为阳性中实际阳性的比例）。四、案例分析题（每题15分，共30分）案例：某医院引入一款AI辅助诊断系统，用于胸部X线片的肺炎识别。系统训练数据来自三甲医院的10万张高质量标注影像（患者年龄20-60岁，无其他基础疾病）。临床测试中发现，该系统对儿童（<18岁）和老年患者（>75岁）的肺炎识别准确率显著低于中年患者，且对合并慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的漏诊率高达30%。问题1：分析该系统出现性能差异的可能原因。答案：可能原因：①训练数据偏差：数据集中患者年龄集中在20-60岁，缺乏儿童和老年群体样本，导致模型对特殊年龄段的特征学习不足；②疾病复杂性：COPD患者的肺部影像可能存在与肺炎相似的特征（如肺纹理增粗），而训练数据未包含合并症病例，模型无法区分两种疾病的差异；③数据标注局限性：训练数据中的标注可能仅关注单纯肺炎病例，未标注合并症的复杂情况；④模型泛化能力不足：模型在训练时未进行跨群体验证（如分层抽样测试不同年龄组），导致对未见过的样本类型适应性差。问题2：提出改进该系统性能的具体措施。答案：改进措施：①扩展训练数据：收集儿童、老年及合并COPD患者的胸部X线片，增加数据多样性；②数据增强：