滄州市人民醫(yī)院醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)試題_第1頁
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滄州市人民醫(yī)院醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)試題一、單選題(每題2分,共20題)1.在醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析中,以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟?A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.特征工程D.數(shù)據(jù)分類2.滄州市人民醫(yī)院若需分析患者復(fù)診率與年齡的關(guān)系,最適合使用的統(tǒng)計(jì)圖表是?A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.柱狀圖D.熱力圖3.在使用K-Means聚類算法對(duì)滄州市某社區(qū)高血壓患者進(jìn)行分組時(shí),通常需要預(yù)先設(shè)定多少個(gè)簇?A.1個(gè)B.2-3個(gè)C.5個(gè)以上D.不確定,需根據(jù)業(yè)務(wù)需求確定4.以下哪種模型在醫(yī)療預(yù)測(cè)中常用于處理不平衡數(shù)據(jù)集?A.決策樹B.邏輯回歸C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)(SVM)5.滄州市人民醫(yī)院若要評(píng)估某項(xiàng)新藥療效,最適合使用的假設(shè)檢驗(yàn)方法是?A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.方差分析(ANOVA)D.Wilcoxon秩和檢驗(yàn)6.在構(gòu)建醫(yī)療預(yù)測(cè)模型時(shí),以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映模型的泛化能力?A.準(zhǔn)確率B.AUC(ROC曲線下面積)C.過擬合率D.訓(xùn)練集誤差7.滄州市人民醫(yī)院電子病歷(EMR)數(shù)據(jù)中,哪些字段屬于分類變量?A.年齡、血壓B.診斷結(jié)果、性別C.住院天數(shù)、費(fèi)用D.血糖、心率8.在處理缺失值時(shí),以下哪種方法在醫(yī)療數(shù)據(jù)中應(yīng)用最廣泛?A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.K最近鄰填充D.回歸插補(bǔ)9.滄州市人民醫(yī)院若需分析某病種患者的治療方案與生存期的關(guān)系,最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是?A.相關(guān)分析B.回歸分析C.生存分析D.主成分分析10.在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中,以下哪種技術(shù)最常用于隱私保護(hù)?A.數(shù)據(jù)加密B.K匿名C.差分隱私D.數(shù)據(jù)脫敏二、多選題(每題3分,共10題)1.滄州市人民醫(yī)院在構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)時(shí),需要考慮哪些硬件資源?A.高性能計(jì)算集群B.大容量存儲(chǔ)系統(tǒng)C.低延遲網(wǎng)絡(luò)D.移動(dòng)終端支持2.在處理醫(yī)療時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),以下哪些方法可以用于異常檢測(cè)?A.窗口滑動(dòng)平均法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.ARIMA模型D.聚類分析3.滄州市某三甲醫(yī)院若需分析患者滿意度與醫(yī)療服務(wù)流程的關(guān)系,可能涉及哪些數(shù)據(jù)源?A.醫(yī)療記錄B.問卷調(diào)查數(shù)據(jù)C.社交媒體評(píng)論D.掛號(hào)系統(tǒng)日志4.在構(gòu)建醫(yī)療影像分析模型時(shí),以下哪些技術(shù)可以用于特征提???A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.樸素貝葉斯C.主成分分析(PCA)D.語義分割5.滄州市人民醫(yī)院若需進(jìn)行患者畫像分析,可能需要哪些數(shù)據(jù)維度?A.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征B.醫(yī)療消費(fèi)行為C.診斷結(jié)果D.地理位置信息6.在處理醫(yī)療文本數(shù)據(jù)時(shí),以下哪些方法可以用于情感分析?A.詞典法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類器C.深度學(xué)習(xí)模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.滄州市某醫(yī)院若需分析門診流量預(yù)測(cè),可能需要哪些數(shù)據(jù)?A.歷史就診數(shù)據(jù)B.節(jié)假日信息C.天氣數(shù)據(jù)D.公共交通信息8.在醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化中,以下哪些圖表最適合展示多維數(shù)據(jù)?A.散點(diǎn)圖矩陣B.平行坐標(biāo)圖C.熱力圖D.餅圖9.滄州市人民醫(yī)院在評(píng)估醫(yī)療模型效果時(shí),可能使用哪些指標(biāo)?A.F1分?jǐn)?shù)B.召回率C.精確率D.AUC10.在醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全中,以下哪些措施可以防止數(shù)據(jù)泄露?A.訪問控制B.數(shù)據(jù)加密C.審計(jì)日志D.多因素認(rèn)證三、簡(jiǎn)答題(每題5分,共5題)1.簡(jiǎn)述滄州市人民醫(yī)院在構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)時(shí)應(yīng)考慮的技術(shù)架構(gòu)。2.解釋K-Means聚類算法的基本原理及其在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場(chǎng)景。3.描述醫(yī)療數(shù)據(jù)不平衡問題的危害,并提出至少三種解決方法。4.簡(jiǎn)述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析在滄州市人民醫(yī)院可能的應(yīng)用場(chǎng)景。5.解釋差分隱私技術(shù)的基本概念及其在保護(hù)患者隱私中的作用。四、論述題(每題10分,共2題)1.結(jié)合滄州市人民醫(yī)院的實(shí)際情況,論述如何利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。2.分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析在滄州市公共衛(wèi)生管理中的應(yīng)用價(jià)值,并提出具體實(shí)施方案。答案與解析一、單選題1.D-數(shù)據(jù)分類屬于數(shù)據(jù)挖掘階段,而非預(yù)處理。2.B-散點(diǎn)圖適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。3.D-簇?cái)?shù)量需根據(jù)業(yè)務(wù)需求確定,無固定值。4.C-隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集有較好魯棒性。5.A-t檢驗(yàn)適用于兩組均值比較。6.B-AUC反映模型在不同閾值下的表現(xiàn),最能體現(xiàn)泛化能力。7.B-診斷結(jié)果、性別是分類變量。8.B-醫(yī)療數(shù)據(jù)缺失值常用均值/中位數(shù)填充。9.C-生存分析適用于分析時(shí)間依賴性數(shù)據(jù)。10.C-差分隱私通過添加噪聲保護(hù)隱私。二、多選題1.A、B、C-高性能計(jì)算集群、大容量存儲(chǔ)、低延遲網(wǎng)絡(luò)是關(guān)鍵硬件。2.A、B、C-窗口滑動(dòng)平均法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARIMA模型可用于異常檢測(cè)。3.A、B、C-醫(yī)療記錄、問卷調(diào)查、社交媒體數(shù)據(jù)均可用于分析。4.A、C-CNN和PCA可用于影像特征提取。5.A、B、C、D-多維度數(shù)據(jù)可構(gòu)建全面患者畫像。6.A、B、C-詞典法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)均可用于情感分析。7.A、B、C-歷史數(shù)據(jù)、節(jié)假日、天氣均影響門診流量。8.A、B-散點(diǎn)圖矩陣和平行坐標(biāo)圖適合多維數(shù)據(jù)展示。9.A、B、C-F1分?jǐn)?shù)、召回率、精確率是評(píng)估指標(biāo)。10.A、B、C、D-訪問控制、加密、審計(jì)、多因素認(rèn)證均能防泄露。三、簡(jiǎn)答題1.技術(shù)架構(gòu)-數(shù)據(jù)采集層:接入EMR、檢驗(yàn)、影像等數(shù)據(jù)源;-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層:分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(如HBase);-數(shù)據(jù)處理層:Spark、Flink進(jìn)行批流處理;-分析層:機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如分類、聚類);-可視化層:ECharts、Tableau展示結(jié)果。2.K-Means原理-通過迭代將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的簇中心,優(yōu)化簇內(nèi)平方和最小化。-應(yīng)用場(chǎng)景:患者分群(如按病種、年齡)。3.不平衡問題與解決方法-危害:模型偏向多數(shù)類;-解決方法:過采樣、欠采樣、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)。4.影像分析應(yīng)用-腫瘤檢測(cè)、病灶識(shí)別、影像輔助診斷。5.差分隱私-通過添加噪聲使個(gè)體數(shù)據(jù)不影響整體統(tǒng)計(jì)結(jié)果,保護(hù)隱私。四、論述題1.提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量-通過分析復(fù)診率、用藥規(guī)律,優(yōu)化治療方案;-利用預(yù)測(cè)模

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