江西省医疗AI算法工程师准入资格评定试卷与答案
一、单项选择题（每题2分，共10题）
1.医疗AI算法中常用的分类算法是
A.决策树
B.聚类算法
C.回归算法
D.关联规则算法
2.以下哪种数据预处理方法可用于处理医疗数据中的缺失值
A.特征选择
B.数据归一化
C.插补法
D.降维
3.医疗图像识别中常用的深度学习框架是
A.TensorFlow
B.R
C.Matlab
D.SPSS
4.评估医疗AI算法模型性能的常用指标是
A.准确率
B.召回率
C.F1值
D.以上都是
5.医疗数据的特点不包括
A.高维度
B.低噪声
C.隐私性强
D.数据不平衡
6.以下哪种算法常用于医疗数据的特征提取
A.主成分分析
B.支持向量机
C.朴素贝叶斯
D.K近邻算法
7.医疗AI算法在疾病诊断中的应用主要是
A.辅助诊断
B.替代医生诊断
C.提供治疗方案
D.预测疾病进展
8.数据增强技术可用于医疗AI算法的
A.模型训练
B.模型评估
C.数据标注
D.特征选择
9.医疗AI算法中的监督学习是指
A.模型自己学习数据特征
B.基于已有标注数据学习
C.无监督学习的一种
D.不需要数据
10.以下哪种技术可用于提高医疗AI算法的可解释性
A.模型融合
B.深度学习
C.规则提取
D.数据清洗
二、多项选择题（每题2分，共10题）
1.医疗AI算法中常用的机器学习算法有
A.逻辑回归
B.随机森林
C.梯度提升
D.K均值聚类
2.医疗数据清洗的方法包括
A.去除重复数据
B.处理异常值
C.数据编码
D.数据采样
3.医疗图像分割的方法有
A.基于阈值的分割
B.区域生长法
C.活动轮廓模型
D.深度学习分割方法
4.医疗AI算法评估中常用的交叉验证方法有
A.留一法
B.K折交叉验证
C.分层K折交叉验证
D.随机划分验证
5.医疗数据的类型包括
A.结构化数据
B.半结构化数据
C.非结构化数据
D.图像数据
6.提高医疗AI算法性能的方法有
A.优化算法参数
B.增加数据量
C.改进模型结构
D.采用集成学习
7.医疗AI算法在药物研发中的应用包括
A.靶点发现
B.药物疗效预测
C.药物副作用预测
D.药物设计
8.可用于医疗数据可视化的工具是
A.Tableau
B.Matplotlib
C.Seaborn
D.PowerBI
9.医疗AI算法中的无监督学习算法有
A.聚类算法
B.主成分分析
C.自动编码器
D.强化学习
10.医疗AI算法面临的挑战有
A.数据质量问题
B.模型可解释性差
C.伦理和法律问题
D.计算资源需求大
三、判断题（每题2分，共10题）
1.医疗AI算法可以完全替代医生进行疾病诊断。（）
2.数据归一化会改变数据的分布特征。（）
3.深度学习模型的训练时间与数据量无关。（）
4.医疗图像的标注只能由专业医生完成。（）
5.模型过拟合会导致在测试集上性能下降。（）
6.医疗AI算法在不同医疗机构的数据表现相同。（）
7.特征工程对医疗AI算法性能影响不大。（）
8.强化学习是一种无监督学习方法。（）
9.医疗数据的隐私保护可以通过加密技术实现。（）
10.单一医疗AI算法就能解决所有医疗问题。（）
四、简答题（每题5分，共4题）
1.简述医疗AI算法中数据预处理的主要步骤。
数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除重复、异常值等；数据集成，合并多源数据；数据转换，如归一化、编码等；数据归约，减少数据维度。
2.说明评估医疗AI算法准确性的常用指标及其含义。
常用指标有准确率，即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率，是正确预测出的正例占实际正例的比例；F1值，综合考虑准确率和召回率，是它们的调和均值。
3.简述深度学习在医疗图像识别中的优势。
深度学习能自动学习图像特征，对复杂图像模式有更强的识别能力；可处理大规模图像数据，提高识别准确率；能适应不同模态的医疗图像，如X光、CT等。
4.医疗AI算法在临床应用中面临哪些伦理问题？
面临患者隐私保护问题，防止数据泄露；算法决策的公正性问题，避免歧视；责任界定问题，明确开发者、使用者责任；以及潜在的滥用风险，如用于非医疗目的。
五、讨论题（每题5分，共4题）
1.如何提高医疗AI算法在不同医疗场景下的泛化能力？
可通过增加不同场景的数据量