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。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.数据预处理阶段，对医疗数据进行数据清洗时，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.用统计模型估算3.医疗数据可视化的主要目的不包括（）A.直观展示数据关系B.发现数据中的规律C.提高数据安全性D.辅助决策4.在医疗数据分析中，关于数据特征选择，以下说法错误的是（）A.可以减少数据维度B.能提高模型训练效率C.会降低模型准确性D.可去除无关特征5.对于医疗数据中的文本数据，常用的预处理方法是（）A.词法分析B.句法分析C.词性标注D.以上都是6.医疗数据仓库的主要作用是（）A.存储实时医疗数据B.提供数据备份功能C.整合历史医疗数据用于分析D.进行数据加密7.以下哪种技术可用于医疗数据的异常检测？（）A.支持向量机B.主成分分析C.时间序列分析D.以上都可以8.在医疗数据分析中，评估分类模型性能的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差9.医疗数据挖掘中，关联规则挖掘的经典算法是（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.朴素贝叶斯算法D.梯度下降算法10.对于医疗图像数据的分析，主要涉及的技术不包括（）A.图像分割B.特征提取C.语音识别D.分类识别11.医疗数据集成时，需要解决的问题不包括（）A.数据格式不一致B.数据语义冲突C.数据量过大D.数据安全问题12.以下哪种数据库适合存储医疗数据？（）A.关系型数据库B.非关系型数据库C.两者都适合D.两者都不适合13.在医疗数据分析中，数据抽样的目的是（）A.减少数据量便于分析B.提高数据准确性C.增加数据多样性D.改变数据分布14.医疗数据挖掘中，聚类算法的主要作用是（）A.发现数据中的类别B.进行数据分类C.预测数据趋势D.关联数据特征15.对于医疗数据中的时间序列数据，常用的分析方法是（）A.回归分析B.聚类分析C.趋势分析D.关联分析16.医疗数据可视化工具中，能实现动态交互可视化的是（）A.ExcelB.TableauC.Python的MatplotlibD.R语言的ggplot217.在医疗数据分析中，关于模型评估，以下说法正确的是（）A.只能用测试集评估B.交叉验证可提高评估准确性C.训练集评估更重要D.不需要评估模型性能18.医疗数据挖掘中，文本分类算法的基础是（）A.词向量表示B.图像特征提取C.音频处理D.数据加密19.对于医疗数据中的数值型数据，进行离散化处理的目的是（）A.便于数据存储B.提高模型精度C.符合某些算法要求D.以上都是20.医疗数据质量管理的关键环节不包括（）A.数据录入准确性控制B.数据审核C.数据备份D.数据监控第II卷（非选择题共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.医疗数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和________________。2.数据预处理的步骤通常有数据清洗、数据集成、数据变换和________________。3.医疗数据可视化的常见图表类型有柱状图、折线图、________________等。4.在医疗数据分析中，常用的机器学习算法有决策树、朴素贝叶斯、________________等。5.医疗数据仓库的构建过程包括需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计和________________。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述医疗数据挖掘中分类算法的作用及常用的分类算法。2.数据预处理中数据清洗的主要内容有哪些？3.医疗数据可视化的原则有哪些？4.说明医疗数据集成的流程。（三）分析题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请结合给定材料进行分析。材料：医院收集了一段时间内患者的病历数据，包括患者基本信息、症状表现、检查结果、诊断结论等。在对这些数据进行分析时，发现部分患者的症状表现相似，但诊断结论却差异较大。问题：请分析可能导致这种情况的原因，并提出改进数据分析的建议。（四）应用题（共15分）答题要求：本大题共3小题，每小题5分。请根据题目要求运用所学知识进行解答。1.某医院有一批患者的血压数据，现要分析血压与年龄、性别之间的关系。请设计一种数据分析方法并说明步骤。2.医院收集了患者的疾病诊断和治疗费用数据，要找出治疗某种疾病费用较高的因素。请描述分析思路。3.对于医院的药品销售数据，要挖掘出哪些药品组合销售情况较好。请阐述挖掘方法及过程。（五）论述题（共10分）答题要求：本大题共1小题，10分。请结合医疗数据分析的实际应用，论述其对医疗行业发展的重要意义。答案：1.A2.C3.C4.C5.D6.C7.D8.D9.A10.C11.D12.C13.A14.A15.C16.B17.B18.A19.C20.C填空题答案：1.异常检测2.数据归约3.饼图4.支持向量机5.物理模型设计简答题答案：1.分类算法作用是将医疗数据划分到不同类别中，便于疾病诊断、预测等。常用分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。2.数据清洗主要内容有处理缺失值、去除重复数据、纠正错误数据、处理噪声数据等。3.医疗数据可视化原则有准确性、简洁性、有效性、美观性、一致性等。4.医疗数据集成流程包括确定数据源、提取数据、转换数据格式、消除数据冲突、加载数据到目标库。分析题答案：可能原因：诊断标准不一致；数据记录不准确；存在未考虑的影响因素。建议：统一诊断标准；加强数据审核；进一步收集相关因素数据进行综合分析。应用题答案：1.可采用多元线性回归分析。步骤：整理数据，将血压作为因变量，年龄、性别作为自变量；建立回归模型；进行模型检验和分析。2.思路：先对数据进行分组，按疾病诊断分类；分析不同组中费用与各因素（如治疗方法、治疗时长等）的关系；找出影响费用较高的因素。3.挖掘方法：Apriori算法。过程：设置最小支持度和最小置信度；扫描数据生成频繁项集；由频繁项集生成关联规则；筛选出药品组合销售情况较好的规则。论述题答案：医疗数据