2025人工智能与健康题库及参考答案

2025人工智能与健康题库及参考答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于人工智能在医学影像分析中的核心技术？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.Transformer模型D.迁移学习答案：B（医学影像分析以空间特征提取为主，RNN主要用于序列数据，非核心）2.AI辅助诊断系统的临床验证中，通常要求对“敏感性”指标的最低要求是？A.≥85%B.≥90%C.≥95%D.≥98%答案：C（2024年《AI医疗设备临床评价指导原则》规定，高风险类辅助诊断系统敏感性需≥95%）3.健康管理领域中，AI实现“动态风险预测”的关键技术是？A.知识图谱构建B.时序预测模型（如LSTM）C.自然语言处理（NLP）D.强化学习答案：B（动态预测需处理时间序列数据，LSTM或Transformer时序模型是核心）4.在药物研发中，AI用于“虚拟筛选”时，最常采用的算法是？A.提供对抗网络（GAN）B.随机森林C.分子对接模拟D.图神经网络（GNN）答案：D（GNN能有效建模分子结构的图状特征，是虚拟筛选的主流算法）5.以下哪项是AI在医疗领域应用的主要伦理风险？A.计算速度过快B.数据隐私泄露C.设备成本过高D.医生工作量增加答案：B（医疗数据包含敏感信息，AI模型训练需处理隐私保护问题，是核心伦理风险）6.2024年FDA批准的首款基于大语言模型（LLM）的AI医疗产品，其主要功能是？A.医学影像诊断B.电子病历智能分析C.手术机器人控制D.药物副作用预测答案：B（该产品通过分析非结构化病历文本，辅助医生提供诊断建议）7.联邦学习（FederatedLearning）在医疗AI中的核心优势是？A.提升模型精度B.无需数据共享即可联合训练C.降低计算成本D.增强模型可解释性答案：B（联邦学习通过本地训练、参数加密上传的方式，解决医疗数据孤岛问题）8.AI驱动的“数字疗法”（DigitalTherapeutics）与传统药物治疗的最大区别是？A.基于软件干预B.需FDA批准C.针对慢性病D.无副作用答案：A（数字疗法以软件为核心，通过行为干预或神经调控实现治疗效果）9.在AI辅助病理诊断中，“wsi（全切片图像）分析”的主要挑战是？A.图像分辨率低B.数据量过大（GB级）C.标注成本低D.模型泛化性过强答案：B（WSI通常为几GB到数十GB，需高效的图像分割与特征提取技术）10.以下哪项属于AI在公共卫生领域的应用？A.个性化用药推荐B.传染病传播预测C.手术机器人导航D.电子血压计数据采集答案：B（通过AI分析人口流动、气候等数据，预测传染病传播趋势是公共卫生典型应用）二、判断题（每题2分，共10分）1.AI诊断系统的准确率达到99%时，可完全替代医生进行临床决策。（）答案：×（AI为辅助工具，最终决策需医生结合临床经验）2.联邦学习要求所有参与机构使用相同的硬件和软件环境。（）答案：×（联邦学习支持异构环境，只需统一参数传输协议）3.AI在药物研发中仅能加速小分子药物发现，对大分子生物药无效。（）答案：×（AI已应用于抗体药物设计，如2024年Nature子刊报道的AI设计新冠中和抗体案例）4.可解释性差是AI医疗模型难以通过监管审批的主要原因之一。（）答案：√（监管机构要求模型决策过程可追溯，否则可能引发医疗纠纷）5.健康管理APP中，AI根据用户运动数据推荐饮食方案时，无需考虑用户的遗传信息。（）答案：×（个性化推荐需整合多源数据，遗传信息是关键因素之一）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述AI在医学影像分析中的核心技术及主要优势。答案：核心技术包括：①卷积神经网络（CNN）及其变体（如ResNet、U-Net），用于图像特征提取；②Transformer模型，通过自注意力机制捕捉长程依赖；③迁移学习，利用预训练模型降低标注需求。主要优势：①效率提升（秒级处理CT/MRI）；②准确性稳定（减少人为漏诊）；③标准化（避免不同医生判读差异）；④多模态融合（结合影像、临床数据提升诊断效能）。2.列举AI辅助诊断系统的5项关键评估指标，并说明其临床意义。答案：①敏感性（真阳性率）：反映系统识别疾病的能力，高敏感性可减少漏诊；②特异性（真阴性率）：反映系统排除健康个体的能力，高特异性可减少误诊；③AUC（曲线下面积）：综合评估模型区分疾病与非疾病的整体性能，≥0.9为优秀；④阳性预测值（PPV）：患病且被正确诊断的比例，影响临床干预决策；⑤阴性预测值（NPV）：未患病且被正确排除的比例，影响是否进一步检查。3.健康管理领域中，AI如何实现“个性化健康干预”？请结合技术路径说明。答案：技术路径包括：①多源数据采集（可穿戴设备、电子病历、基因检测、生活方式问卷）；②数据清洗与整合（结构化处理，建立用户健康画像）；③模型训练（使用机器学习算法如XGBoost、深度神经网络，预测疾病风险或健康指标变化）；④动态调整（通过强化学习根据用户反馈优化干预方案）。例如，针对高血压患者，AI分析其血压波动、运动习惯、用药记录后，推荐个性化运动时长、饮食钠摄入阈值，并实时调整提醒策略。4.简述AI在药物研发中的主要应用场景及典型案例。答案：应用场景包括：①靶点发现（通过分析基因表达数据、蛋白质相互作用网络识别疾病相关靶点）；②化合物筛选（利用图神经网络预测分子与靶点的结合能力，缩小候选分子库）；③临床试验优化（预测患者入组概率、不良反应风险，优化试验设计）；④药物重定位（分析已有药物的副作用数据，发现新适应症）。典型案例：2024年InsilicoMedicine利用AI在18个月内完成一款纤维化药物的临床前研发（传统需5-7年），其核心技术为提供式AI设计候选分子并通过GNN筛选。5.人工智能在医疗领域的伦理挑战主要有哪些？需提出至少3项应对策略。答案：伦理挑战：①数据隐私（医疗数据包含敏感信息，泄露可能导致歧视）；②算法偏见（训练数据偏差可能导致对特定人群（如少数族裔）的误诊）；③责任归属（AI误判导致医疗事故时，责任方为开发者、医院还是医生）；④可解释性（黑箱模型难以被患者和医生信任）。应对策略：①加强数据脱敏与联邦学习应用，避免原始数据流出；②建立多中心、多样化的训练数据集，减少偏见；③制定AI医疗责任法规，明确各主体责任边界；④开发可解释AI（XAI）技术，如注意力可视化、局部解释模型（LIME），提升透明度。四、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某医院引入肺结节AI诊断系统，宣称对≤8mm结节的检出敏感性为97%，特异性为92%。但临床使用中发现，对磨玻璃结节（GGN）的漏诊率高于实性结节。问题：（1）该系统可能采用的核心技术是什么？（2）需补充哪些评估指标以全面反映其性能？（3）分析GGN漏诊率高的可能原因。（4）提出优化建议。答案：（1）核心技术：基于3D-CNN的肺结节检测模型，可能结合了注意力机制聚焦结节区域。（2）需补充：①针对GGN的亚组敏感性/特异性；②不同密度结节（实性、部分实性、纯磨玻璃）的检出率；③阅片时间（效率指标）；④与放射科医生的一致性（Kappa值）。（3）可能原因：训练数据中GGN占比低（仅占肺结节的20%-30%），导致模型对其特征（如边缘模糊、密度不均）学习不充分；GGN与周围肺组织对比度低，传统CNN的边缘检测能力不足。（4）优化建议：①扩大GGN数据集（通过多中心合作收集），或使用数据增强（如调整对比度、添加噪声）增加样本多样性；②引入多模态数据（如CT值、结节生长速率）辅助判断；③采用双模态模型（如CNN+Transformer），利用Transformer的长程依赖捕捉GGN的模糊边界特征；④临床使用时，设置“GGN高风险提示”功能，提醒医生重点复核。案例2：某健康科技公司开发了一款AI驱动的糖尿病管理APP，通过分析用户的血糖监测数据、饮食记录、运动手环数据，提供个性化饮食和用药建议。上线3个月后，部分用户反馈“建议与医生指导矛盾”“血糖控制效果未改善”。问题：（1）该APP可能的数据源有哪些？（2）其核心AI模型可能属于哪类？（3）分析用户反馈问题的潜在原因。（4）提出改进方案。答案：（1）数据源：①可穿戴设备（连续血糖监测仪、运动手环）；②用户主动输入（饮食记录、用药情况）；③电子健康记录（EHR，如既往诊断、并发症史）；④公开数据库（食物营养成分表）。（2）核心模型：时序预测模型（如LSTM或Transformer），用于预测血糖波动；规则推理模型（结合临床指南与用户数据提供建议）；或强化学习模型（通过用户反馈优化建议策略）。（3）潜在原因：①数据质量差（用户饮食记录不完整、手环数据误差大）；②模型未整合临床变量（如胰岛素抵抗指数、肝肾功能）；③未考虑个体差异（如妊娠期糖尿病与2型糖尿病的管理策略不同）；④建议缺乏医生审核（AI未与临