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，共40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，请将正确答案的序号填在括号内。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分布适应性较好？（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则算法D.回归算法2.对医疗数据进行清洗时，处理缺失值的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充3.以下关于医疗数据特征的说法，错误的是（）A.具有高维性B.完全独立无相关性C.存在噪声和冗余D.数据量庞大4.医疗数据分析中，评估模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.方差5.在构建医疗数据分析模型时，数据预处理的顺序通常是（）A.清洗、集成、转换、归约B.集成、清洗、转换、归约C.转换、清洗、集成、归约D.归约、清洗、转换、集成6.用于发现数据中频繁出现的模式和规则的算法是（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则算法D.回归算法7.医疗数据中的文本数据，在分析前通常需要进行的处理是（）A.加密B.分词C.压缩D.脱敏8.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？（）A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.聚类算法D.决策树算法9.对医疗数据进行可视化时，以下哪种图表不适合展示时间序列数据？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.K线图10.在医疗数据分析中，处理不均衡数据的方法有（）A减小数据量B.过采样C.降低维度D.增加噪声11.医疗数据仓库的主要作用不包括（）A.存储历史数据B.支持数据分析C.实时处理数据D.提供数据集成12.以下关于医疗数据安全的说法，正确的是（）A.数据泄露无关紧要B.不需要进行数据备份C.要采取加密等措施保护D.可以随意共享数据13.用于预测医疗费用的数据分析方法通常是（）A.分类算法B.聚类算法C.回归算法D.关联规则算法14.医疗数据挖掘中，特征选择的目的是（）A.增加数据维度B.提高模型性能C.降低数据质量D.减少数据量15.以下哪种数据类型不属于医疗数据中的结构化数据？（）A.患者基本信息B.检查报告文本C.检验数值D.疾病诊断编码16.在医疗数据分析中，数据集成可能面临的问题不包括（）A.数据格式不一致B.数据冗余C.数据质量高D.数据冲突17.医疗数据分析中，常用的降维方法是（）A.主成分分析B.增加特征C.数据加密D.数据复制18.用于对医疗图像数据进行分析的技术不包括（）A.深度学习B.模式识别C.数据加密D.特征提取19.医疗数据质量管理的核心是（）A.提高数据量B.保证数据准确性C.增加数据维度D.减少数据安全性20.在医疗数据分析中，对模型进行评估时，以下哪种情况说明模型过拟合？（）A.训练集准确率高，测试集准确率低B.训练集和测试集准确率都高C.训练集准确率低，测试集准确率高D.训练集和测试集准确率都低第II卷（非选择题共60分）答题要求：本卷共5小题，共60分。请根据题目要求，在相应位置作答，要求书写规范、条理清晰。21.（10分）简述医疗数据分析中数据预处理的主要步骤及目的。22.（12分）请比较决策树算法和支持向量机算法在医疗数据分析中的优缺点。23.（12分）在医疗数据挖掘中，如何评估关联规则的强度？请列举常用的评估指标并简要说明。24.（13分）阅读以下材料：某医院收集了大量患者的病历数据，包括患者基本信息、症状表现、检查结果、诊断结论等。医院希望通过数据分析找出影响某种疾病治疗效果的关键因素。问题：请设计一个数据分析方案，说明如何进行数据处理、模型选择及评估，以实现找出关键因素的目标。25.（13分）阅读以下材料：医疗数据的安全性至关重要，随着信息技术的发展，数据泄露等安全问题日益凸显。某医疗机构在数据存储和传输过程中出现过数据被非法获取的情况。问题：请分析该医疗机构可能存在的数据安全漏洞，并提出至少三种加强数据安全的措施。答案：1.A2.C3.B4.D5.A6.C7.B8.C9.C10.B11.C12.C13.C14.B15.B16.C17.A18.C第十九题20.A21.数据预处理主要步骤及目的：清洗，去除噪声、缺失值等，提高数据质量；集成，将多个数据源的数据整合，统一格式；转换，对数据进行标准化、归一化等，便于后续分析；归约，降低数据维度，减少数据量，提高处理效率。22.决策树算法优点：简单直观，可解释性强，能处理数值和分类数据。缺点：容易过拟合，对数据分布敏感。支持向量机算法优点：在高维空间表现好，泛化能力强。缺点：计算复杂度高，对参数敏感，难以解释。23.评估关联规则强度常用指标：支持度，反映规则在数据中出现的频繁程度；置信度，衡量规则的可靠性；提升度，体现规则的实际应用价值。支持度高说明规则出现频繁，置信度高表示规则可靠，提升度高表明规则有实际意义。24.首先对病历数据进行清洗，去除缺失值等。然后进行特征选择，选取与疾病治疗效果相关的特征。选择决策树等模型进行训练。通过交叉验证等方法评估模型性能，不断调整模型