2025年高职卫生信息管理（医疗数据分析）试题及答案

2025年高职卫生信息管理（医疗数据分析）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.医疗数据挖掘中，以下哪种算法常用于分类任务且对数据特征要求不高？A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.聚类算法2.对于医疗数据中的缺失值处理，以下方法哪种适用于数值型数据且能保留数据分布特征？A.直接删除B.均值填充C.最近邻填充D.多重填补3.以下哪个指标可用于评估医疗数据分析模型的预测准确性？A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是4.在医疗数据可视化中，要展示患者不同年龄段的疾病发病率占比，适合用哪种图表？A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图5.医疗数据清洗时，对于重复记录的处理通常是？A.全部保留B.随机删除部分C.只保留一条D.以上都不对6.关联规则挖掘中，支持度的含义是？A.规则在数据集中出现的频率B.规则的可信度C.规则的重要性D.规则的新颖性7.以下哪种数据类型不属于医疗数据中的结构化数据？A.病历中的文本描述B.检验报告中的数值C.影像数据的编号D.医嘱信息8.医疗数据分析中，降维技术的主要目的是？A.减少数据存储量B.提高模型训练速度C.去除冗余信息D.以上都是9.对于医疗数据的特征选择，以下哪种方法是基于模型的选择？A.信息增益B.主成分分析C.基于决策树的特征选择D.卡方检验10.在医疗数据聚类分析中，常用的距离度量方法不包括？A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦距离D.汉明距离11.医疗数据安全防护中，以下哪种技术可用于数据加密？A.防火墙B.VPN技术C.对称加密算法D.入侵检测系统12.以下哪个是医疗数据质量管理的关键环节？A.数据采集B.数据存储C.DataGovernanceD.以上都是13.医疗数据挖掘中，频繁项集挖掘的主要算法是？A.Apriori算法B.K-Means算法C.DBSCAN算法D.PageRank算法14.对于医疗数据中的异常值检测，哪种方法适用于发现偏离正常分布的数据点？A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.以上都可以15.在医疗数据可视化中，要展示患者一段时间内的体温变化趋势，最好用？A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图16.医疗数据分析中，监督学习的主要任务不包括？A.分类B.回归分析C.聚类D.预测17.以下哪种数据预处理操作可用于将医疗数据中的文本信息转换为数值特征？A.数据标准化B.数据离散化C.文本特征提取D.数据聚合18.在医疗数据关联规则挖掘中，置信度的计算公式是？A.支持度/规则前项的支持度B.支持度/规则后项的支持度C.规则后项的支持度/支持度D.规则前项的支持度/支持度19.医疗数据安全防护中，访问控制技术的主要作用是？A.防止数据泄露B.检测网络攻击C.限制用户对数据资源的访问D.加密数据传输20.以下哪个是医疗数据分析中常用的开源框架？A.TensorFlowB.ExcelC.SPSSD.MATLAB第II卷（非选择题，共60分）21.（共10分）简述医疗数据挖掘的主要流程及各步骤的关键任务。22.（共10分）在医疗数据分类任务中，对比决策树算法和支持向量机算法的优缺点。23.（共10分）请说明医疗数据可视化的重要性，并列举三种常见的医疗数据可视化图表及其适用场景。24.（共15分）材料：某医院收集了近一年来患者的病历数据，包括患者基本信息、疾病诊断、治疗方法、住院天数等。现要分析不同疾病类型的治疗效果差异。问题：请设计一个数据分析方案，包括数据预处理步骤、分析方法选择及预期结果。25.（共15分）材料：某医疗数据集包含多种疾病患者的基因数据和临床症状数据，研究人员希望通过数据分析找到基因与疾病之间的潜在关系。问题：请阐述如何运用关联规则挖掘和机器学习算法来实现这一目标，并说明可能面临的挑战及解决方案设想。答案1.A2.B3.D4.C5.C6.A7.A8.D9.C10.D11.C12.D13.A14.D15.B16.C17.C18.A19.C20.A21.医疗数据挖掘流程主要包括数据采集（收集各类医疗数据）、数据预处理（清洗、集成、转换等）、数据挖掘（选择合适算法如分类、聚类等）、结果评估（用合适指标评估模型）和知识表示（将挖掘结果以可理解方式呈现）。关键任务分别是确保数据准确完整、提高数据质量便于后续分析、找出数据规律和模式、判断挖掘效果、有效传达发现。22.决策树算法优点是简单直观、可解释性强，能处理数值和分类数据，缺点是容易过拟合。支持向量机算法优点是在高维空间表现好且不易过拟合，能有效处理小样本，缺点是计算复杂度高，对大规模数据训练慢，且核函数选择依赖经验。23.医疗数据可视化重要性在于能直观呈现复杂数据，辅助医生快速理解和分析。柱状图适用于比较不同类别数据大小；折线图适合展示数据随时间等连续变量的变化趋势；饼图用于展示各部分占总体的比例关系。24.数据预处理步骤：检查数据完整性和准确性，处理缺失值，对分类变量进行编码。分析方法选择：可采用分组统计分析不同疾病类型的平均住院天数、治愈率等指标，用卡方检验等分析疾病类型与治疗效果的相关性。预期结果：明确不同疾病类型的治疗效果差异，为临床治疗提供参考。25.运