人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的大數(shù)據(jù)分析案例考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在檢驗(yàn)考生對(duì)人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力的掌握程度，通過對(duì)具體案例的分析，考察考生對(duì)相關(guān)理論知識(shí)和實(shí)踐技能的綜合運(yùn)用。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪項(xiàng)不是人工智能在醫(yī)學(xué)研究中大數(shù)據(jù)分析的主要應(yīng)用領(lǐng)域？

A.疾病診斷

B.藥物研發(fā)

C.健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2.在醫(yī)學(xué)研究中，大數(shù)據(jù)分析通常涉及哪些類型的數(shù)據(jù)？

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.以上都是

3.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用？

A.支持向量機(jī)（SVM）

B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

C.邏輯回歸

D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言

4.以下哪項(xiàng)是用于處理大規(guī)模醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的分布式計(jì)算框架？

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Keras

5.在利用人工智能進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？

A.缺失值處理

B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

C.特征選擇

D.時(shí)間序列分析

6.以下哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)？

A.自動(dòng)特征提取

B.高精度識(shí)別

C.容易受噪聲影響

D.可解釋性強(qiáng)

7.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.以上都是

8.在進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合時(shí)，以下哪種方法不是常見的？

A.時(shí)間序列融合

B.特征級(jí)融合

C.決策級(jí)融合

D.數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)融合

9.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型泛化能力的指標(biāo)？

A.訓(xùn)練誤差

B.測(cè)試誤差

C.調(diào)優(yōu)誤差

D.以上都是

10.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)類型？

A.數(shù)值型數(shù)據(jù)

B.分類數(shù)據(jù)

C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)

D.圖像數(shù)據(jù)

11.以下哪項(xiàng)是用于描述模型復(fù)雜度的指標(biāo)？

A.決策樹深度

B.特征數(shù)量

C.模型參數(shù)數(shù)量

D.以上都是

12.在利用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)來(lái)源？

A.電子健康記錄

B.醫(yī)學(xué)影像

C.公共數(shù)據(jù)庫(kù)

D.網(wǎng)絡(luò)爬蟲

13.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)一致性的指標(biāo)？

A.穩(wěn)定性

B.泛化能力

C.可靠性

D.以上都是

14.在醫(yī)學(xué)研究中，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)清洗步驟？

A.異常值檢測(cè)

B.數(shù)據(jù)脫敏

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)填充

15.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.以上都是

16.在利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常見的大數(shù)據(jù)分析任務(wù)？

A.藥物靶點(diǎn)識(shí)別

B.藥物活性預(yù)測(cè)

C.藥物副作用預(yù)測(cè)

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

17.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理能力的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.靈敏度

D.以上都是

18.在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，以下哪種方法不是常見的？

A.交叉驗(yàn)證

B.留一法

C.自由參數(shù)法

D.以上都是

19.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在不同特征上的表現(xiàn)一致性的指標(biāo)？

A.穩(wěn)定性

B.泛化能力

C.可靠性

D.以上都是

20.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)類型？

A.數(shù)值型數(shù)據(jù)

B.分類數(shù)據(jù)

C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)

D.文本數(shù)據(jù)

21.以下哪項(xiàng)是用于描述模型復(fù)雜度的指標(biāo)？

A.決策樹深度

B.特征數(shù)量

C.模型參數(shù)數(shù)量

D.以上都是

22.在利用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)來(lái)源？

A.電子健康記錄

B.醫(yī)學(xué)影像

C.公共數(shù)據(jù)庫(kù)

D.網(wǎng)絡(luò)爬蟲

23.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)一致性的指標(biāo)？

A.穩(wěn)定性

B.泛化能力

C.可靠性

D.以上都是

24.在醫(yī)學(xué)研究中，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)清洗步驟？

A.異常值檢測(cè)

B.數(shù)據(jù)脫敏

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)填充

25.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.以上都是

26.在利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)時(shí)，以下哪項(xiàng)不是常見的大數(shù)據(jù)分析任務(wù)？

A.藥物靶點(diǎn)識(shí)別

B.藥物活性預(yù)測(cè)

C.藥物副作用預(yù)測(cè)

D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

27.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理能力的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.靈敏度

D.以上都是

28.在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，以下哪種方法不是常見的？

A.交叉驗(yàn)證

B.留一法

C.自由參數(shù)法

D.以上都是

29.以下哪項(xiàng)是用于評(píng)估模型在不同特征上的表現(xiàn)一致性的指標(biāo)？

A.穩(wěn)定性

B.泛化能力

C.可靠性

D.以上都是

30.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)類型？

A.數(shù)值型數(shù)據(jù)

B.分類數(shù)據(jù)

C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)

D.圖像數(shù)據(jù)

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用領(lǐng)域包括：

A.疾病診斷

B.藥物研發(fā)

C.健康管理

D.醫(yī)學(xué)影像分析

2.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)研究中的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

D.數(shù)據(jù)可視化

3.以下哪些是常見的醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)類型？

A.電子健康記錄

B.醫(yī)學(xué)影像

C.研究論文

D.公共健康統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

4.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的常見任務(wù)？

A.疾病檢測(cè)

B.圖像分割

C.圖像增強(qiáng)

D.圖像分類

5.在進(jìn)行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，以下哪些是常見的特征工程方法？

A.特征選擇

B.特征提取

C.特征標(biāo)準(zhǔn)化

D.特征組合

6.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用？

A.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

B.基因功能預(yù)測(cè)

C.疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

D.藥物發(fā)現(xiàn)

7.以下哪些是用于評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的指標(biāo)？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC（曲線下面積）

8.以下哪些是大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)學(xué)研究中的優(yōu)勢(shì)？

A.提高研究效率

B.改善疾病診斷

C.促進(jìn)藥物研發(fā)

D.降低醫(yī)療成本

9.以下哪些是醫(yī)學(xué)研究中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)？

A.缺失值處理

B.異常值檢測(cè)

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.特征縮放

10.以下哪些是深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別中的常見架構(gòu)？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

D.支持向量機(jī)（SVM）

11.以下哪些是用于處理大規(guī)模醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的分布式計(jì)算框架？

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.Keras

12.以下哪些是醫(yī)學(xué)研究中常用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)？

A.時(shí)間序列融合

B.特征級(jí)融合

C.決策級(jí)融合

D.模型級(jí)融合

13.以下哪些是用于評(píng)估模型泛化能力的指標(biāo)？

A.訓(xùn)練集誤差

B.測(cè)試集誤差

C.驗(yàn)證集誤差

D.調(diào)優(yōu)集誤差

14.以下哪些是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類算法？

A.決策樹

B.支持向量機(jī)

C.隨機(jī)森林

D.邏輯回歸

15.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中的常見應(yīng)用場(chǎng)景？

A.疾病預(yù)測(cè)

B.治療方案推薦

C.藥物療效評(píng)估

D.健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

16.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的優(yōu)勢(shì)？

A.自動(dòng)特征提取

B.高精度識(shí)別

C.對(duì)噪聲容忍度高

D.可解釋性強(qiáng)

17.以下哪些是用于評(píng)估模型魯棒性的指標(biāo)？

A.穩(wěn)定性

B.泛化能力

C.可靠性

D.敏感性

18.以下哪些是醫(yī)學(xué)研究中常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型？

A.文本數(shù)據(jù)

B.圖像數(shù)據(jù)

C.音頻數(shù)據(jù)

D.視頻數(shù)據(jù)

19.以下哪些是用于評(píng)估模型在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合中的表現(xiàn)？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

20.以下哪些是醫(yī)學(xué)研究中常用的數(shù)據(jù)可視化工具？

A.Tableau

B.PowerBI

C.Matplotlib

D.Seaborn

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，首先需要收集大量的______。

2.大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)研究中，通常涉及到數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理和______等步驟。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中，常用的圖像處理技術(shù)包括______和______。

4.在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，常用的損失函數(shù)包括______和______。

5.評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的指標(biāo)，如精確度、召回率和______，統(tǒng)稱為______。

6.分布式計(jì)算框架______和______，是處理大規(guī)模醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的常用工具。

7.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，______和______是常見的特征工程方法。

8.深度學(xué)習(xí)模型中，______和______是處理序列數(shù)據(jù)的常用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

9.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，需要遵循的倫理原則包括______和______。

10.人工智能在藥物研發(fā)中的應(yīng)用，可以加速______和______過程。

11.醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括______和______。

12.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別中的常見架構(gòu)是______。

13.在進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合時(shí)，常見的融合層次包括______、______和______。

14.評(píng)估模型泛化能力的指標(biāo)，如交叉驗(yàn)證和______，可以幫助我們了解模型的性能。

15.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類算法包括______、______和______。

16.人工智能在疾病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，可以提供______和______。

17.深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像分析中的優(yōu)勢(shì)包括______、______和______。

18.醫(yī)學(xué)研究中，常用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型包括______、______和______。

19.在進(jìn)行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，需要處理的數(shù)據(jù)問題包括______、______和______。

20.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，有助于______和______。

21.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中的常見應(yīng)用場(chǎng)景包括______、______和______。

22.評(píng)估模型魯棒性的指標(biāo)，如______和______，可以幫助我們了解模型的穩(wěn)定性。

23.在醫(yī)學(xué)研究中，常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案包括______和______。

24.人工智能在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用，可以提高_(dá)_____和______。

25.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的挑戰(zhàn)包括______、______和______。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫√，錯(cuò)誤的畫×）

1.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中僅限于疾病診斷的應(yīng)用。（）

2.大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)研究中，可以處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更多。（）

3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像分析中，通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）

4.深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別中，能夠自動(dòng)提取特征而不需要人工干預(yù)。（）

5.交叉驗(yàn)證是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的一種有效方法。（）

6.Hadoop和Spark都是用于處理大規(guī)模醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的分布式計(jì)算框架。（）

7.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇和特征提取是同一個(gè)概念。（）

8.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用不會(huì)受到數(shù)據(jù)隱私問題的限制。（）

9.深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)影像分析中，通常比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更易于解釋。（）

10.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，文本數(shù)據(jù)通常需要經(jīng)過復(fù)雜的預(yù)處理才能用于分析。（）

11.人工智能在藥物研發(fā)中，可以完全取代傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法。（）

12.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在醫(yī)學(xué)研究中，通常是為了減少數(shù)據(jù)冗余。（）

13.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在測(cè)試集上的表現(xiàn)，能夠準(zhǔn)確反映其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。（）

14.醫(yī)學(xué)研究中，深度學(xué)習(xí)模型在疾病預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確性通常高于傳統(tǒng)模型。（）

15.人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用，可以提高醫(yī)療服務(wù)的可及性。（）

16.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中的倫理問題主要來(lái)自于數(shù)據(jù)安全。（）

17.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更容易進(jìn)行量化分析。（）

18.人工智能在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用，可以顯著降低誤診率。（）

19.深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)研究中，通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。（）

20.醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以幫助研究人員更好地理解數(shù)據(jù)模式。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)述人工智能在醫(yī)學(xué)研究中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的基本流程，并說明每個(gè)步驟的關(guān)鍵點(diǎn)。

2.分析人工智能在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別中的應(yīng)用，討論其優(yōu)勢(shì)和面臨的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的解決方案。

3.結(jié)合實(shí)際案例，闡述大數(shù)據(jù)分析在藥物研發(fā)過程中的應(yīng)用，并討論其對(duì)提高研發(fā)效率和質(zhì)量的影響。

4.討論人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的倫理問題，包括數(shù)據(jù)隱私、算法偏見和責(zé)任歸屬等方面，并提出相應(yīng)的倫理指導(dǎo)原則。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用人工智能技術(shù)對(duì)其患者的電子健康記錄進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測(cè)患者未來(lái)的健康狀況。請(qǐng)根據(jù)以下信息，回答以下問題：

案例信息：

-該醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有超過100萬(wàn)份電子健康記錄，包含患者的基本信息、疾病診斷、治療記錄、藥物使用情況等。

-醫(yī)療機(jī)構(gòu)希望利用人工智能技術(shù)，根據(jù)患者的過去記錄，預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的疾病。

問題：

a.請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析方案，用于預(yù)測(cè)患者未來(lái)可能發(fā)生的疾病。

b.在實(shí)施該方案時(shí)，可能面臨哪些挑戰(zhàn)，以及如何解決這些挑戰(zhàn)？

2.案例題：某生物制藥公司正在研發(fā)一種新型藥物，希望通過人工智能技術(shù)加速藥物研發(fā)過程。請(qǐng)根據(jù)以下信息，回答以下問題：

案例信息：

-該公司擁有大量關(guān)于藥物分子結(jié)構(gòu)和生物活性的數(shù)據(jù)。

-公司希望利用人工智能技術(shù)，預(yù)測(cè)候選藥物的活性，并篩選出最有潛力的藥物分子。

問題：

a.請(qǐng)描述如何利用人工智能技術(shù)進(jìn)行藥物分子活性預(yù)測(cè)，并說明所選用的模型和算法。

b.在進(jìn)行藥物分子活性預(yù)測(cè)時(shí)，如何確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性？

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.D

3.D

4.A

5.D

6.C

7.D

8.D

9.D

10.D

11.D

12.D

13.D

14.D

15.D

16.D

17.C

18.D

19.D

20.D

21.D

22.D

23.D

24.D

25.D

二、多選題

1.A,B,C,D

2.A,B,C,D

3.A,B,C,D

4.A,B,C,D

5.A,B,C,D

6.A,B,C,D

7.A,B,C,D

8.A,B,C,D

9.A,B,C,D

10.A,B,C,D

11.A,B,C

12.A,B,C

13.B,C

14.A,B,C,D

15.A,B,C,D

16.A,B,C

17.A,B,D

18.A,B,C,D

19.A,B,C,D

20.A,B,C,D

三、填空題

1.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)

2.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析

3.圖像處理、圖像分割

4.交叉熵、均方誤差

5.精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)

6.Hadoop,Spark

7.特征選擇、特征提取

8.RNN,LSTM

9.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法透明度

10.藥物靶點(diǎn)識(shí)別、藥物活性預(yù)測(cè)

11.Tableau,PowerBI

12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

13.時(shí)間序列融合、特征級(jí)融合、決策級(jí)融合

14.驗(yàn)證集誤差

15.決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、邏輯回歸

16.疾病預(yù)測(cè)、治療方案推薦

17.自動(dòng)特征提取、高精度識(shí)別、對(duì)噪聲容忍度高

18.文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)

19.缺失值處理、異常值檢測(cè)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

20.提高研究效率、改善疾病診斷

21.疾病預(yù)測(cè)、治療方案推薦、藥物療效評(píng)估、健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

22.穩(wěn)定性、泛化能力

23.數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

24.診斷準(zhǔn)確性、治療效率

25.數(shù)據(jù)隱