2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫(kù)——醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)在慢病管理中的應(yīng)用研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述慢病管理的核心目標(biāo)及其對(duì)醫(yī)療資源的重要意義。2.比較大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)在處理醫(yī)療健康數(shù)據(jù)方面的主要區(qū)別。3.描述在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行慢病管理時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段可能遇到的主要挑戰(zhàn)以及相應(yīng)的處理方法。4.解釋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS和MapReduce各自的功能及其在慢病數(shù)據(jù)管理中可能的應(yīng)用場(chǎng)景。5.列舉至少三種可以在慢病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)或患者分群中應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其原理。6.在設(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的慢病遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)時(shí)，需要考慮哪些關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)和潛在的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題？二、論述題1.論述數(shù)據(jù)可視化在慢病管理決策支持中的作用，并舉例說(shuō)明幾種適用于慢病管理數(shù)據(jù)分析的可視化圖表類型及其要表達(dá)的信息。2.結(jié)合具體的技術(shù)或應(yīng)用場(chǎng)景，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何能夠有效提升慢病患者的長(zhǎng)期治療效果和依從性。3.詳細(xì)論述在利用醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進(jìn)行慢病管理研究時(shí)，需要如何平衡數(shù)據(jù)利用價(jià)值與患者隱私保護(hù)之間的關(guān)系，并提出至少三種具體的技術(shù)或管理措施。4.假設(shè)你需要為一個(gè)醫(yī)院設(shè)計(jì)一個(gè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化慢病管理資源配置的系統(tǒng)，請(qǐng)闡述你的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路，包括數(shù)據(jù)來(lái)源、核心分析模塊、預(yù)期功能和潛在的技術(shù)挑戰(zhàn)。三、應(yīng)用設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)基于Spark的數(shù)據(jù)處理流程，用于分析每日收集的海量慢性阻塞性肺疾?。–OPD）患者癥狀報(bào)告數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)樣例包含：患者ID、日期、癥狀類型（咳嗽、氣喘、胸悶等）、癥狀嚴(yán)重程度（輕、中、重）、吸煙史、是否使用藥物等字段）。該流程需要實(shí)現(xiàn)以下功能：1.清洗數(shù)據(jù)，去除無(wú)效記錄。2.計(jì)算每日每種癥狀的平均嚴(yán)重程度。3.識(shí)別出在過(guò)去一周內(nèi)癥狀嚴(yán)重程度持續(xù)升高的高風(fēng)險(xiǎn)患者（定義：連續(xù)三天及以上癥狀為“重”，且該嚴(yán)重程度呈上升趨勢(shì)）。4.輸出分析結(jié)果，包括每日癥狀統(tǒng)計(jì)和高風(fēng)險(xiǎn)患者列表。請(qǐng)描述該數(shù)據(jù)處理流程的主要步驟，并說(shuō)明每個(gè)步驟中可能使用到的Spark具體技術(shù)或操作（如RDD轉(zhuǎn)換、DataFrameAPI函數(shù)等）。試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.答案：慢病管理的核心目標(biāo)是長(zhǎng)期控制患者病情，防止或延緩并發(fā)癥的發(fā)生，提高患者生活質(zhì)量，降低死亡率和醫(yī)療費(fèi)用。其對(duì)醫(yī)療資源的重要意義在于，通過(guò)有效的管理，可以減少急性并發(fā)癥的發(fā)生頻率和嚴(yán)重程度，降低患者對(duì)急診和住院服務(wù)的需求，從而緩解醫(yī)療系統(tǒng)壓力，實(shí)現(xiàn)資源的更優(yōu)配置。解析思路：考察對(duì)慢病管理基本概念和價(jià)值的理解。需要明確慢病管理的目標(biāo)是“控制病情”和“預(yù)防并發(fā)癥”，并闡述其帶來(lái)的“降低醫(yī)療需求”、“緩解系統(tǒng)壓力”、“優(yōu)化資源配置”等積極影響。2.答案：大數(shù)據(jù)技術(shù)具有體量大（Volume）、速度快（Velocity）、多樣性（Variety）、價(jià)值密度低（Value）等特點(diǎn)，需要分布式存儲(chǔ)和處理框架，能從海量、高速、多源數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)通常面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，規(guī)模較小，處理速度較慢，主要依賴單機(jī)或小型服務(wù)器，數(shù)據(jù)處理模式相對(duì)固定。解析思路：考察對(duì)大數(shù)據(jù)特征（5V）的理解，以及與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的對(duì)比。需要點(diǎn)出大數(shù)據(jù)的規(guī)模、速度、類型多樣性和低價(jià)值密度特性，并與之對(duì)比傳統(tǒng)處理在規(guī)模、速度、數(shù)據(jù)類型和架構(gòu)上的差異。3.答案：主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)量巨大導(dǎo)致處理復(fù)雜度高；數(shù)據(jù)來(lái)源多樣導(dǎo)致格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊；醫(yī)療數(shù)據(jù)中存在大量缺失值和噪聲；需要符合特定的隱私保護(hù)法規(guī)（如HIPAA、GDPR）。相應(yīng)的處理方法有：使用分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）進(jìn)行存儲(chǔ)；采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)（如缺失值填充、異常值檢測(cè)）處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題；利用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和標(biāo)準(zhǔn)化；應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)；采用差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)技術(shù)。解析思路：考察對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)預(yù)處理難點(diǎn)和解決方案的掌握。需要識(shí)別出數(shù)據(jù)量大、來(lái)源多樣、質(zhì)量差、隱私保護(hù)等核心挑戰(zhàn)，并列舉針對(duì)性的技術(shù)或方法。4.答案：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式文件系統(tǒng)，負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)，提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。MapReduce是Hadoop的分布式計(jì)算框架，負(fù)責(zé)并行處理存儲(chǔ)在HDFS上的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過(guò)Map和Reduce兩個(gè)階段完成數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和聚合。在慢病管理中，HDFS可存儲(chǔ)海量的電子病歷、生理信號(hào)等數(shù)據(jù)；MapReduce可用于對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的統(tǒng)計(jì)分析和挖掘任務(wù)，如計(jì)算患者群體特征、進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。解析思路：考察對(duì)Hadoop核心組件HDFS和MapReduce的功能理解及其在特定場(chǎng)景（慢病管理）的應(yīng)用想象。需要分別解釋兩者的作用，并說(shuō)明它們?nèi)绾螀f(xié)同工作處理慢病數(shù)據(jù)。5.答案：常見(jiàn)的模型包括：邏輯回歸（用于二分類問(wèn)題，如預(yù)測(cè)患者是否屬于高風(fēng)險(xiǎn)），決策樹(shù)（用于分類和回歸，可解釋性強(qiáng)，用于患者分群或預(yù)測(cè)），隨機(jī)森林（集成學(xué)習(xí)方法，提高預(yù)測(cè)精度和魯棒性，適用于復(fù)雜關(guān)系建模），梯度提升樹(shù)（如XGBoost、LightGBM，通常預(yù)測(cè)效果最好），K-近鄰（KNN，用于分類或回歸，適用于發(fā)現(xiàn)相似患者）。其原理簡(jiǎn)述：邏輯回歸通過(guò)Sigmoid函數(shù)將線性組合的輸入映射到[0,1]，表示概率；決策樹(shù)通過(guò)遞歸分割特征空間進(jìn)行決策；隨機(jī)森林構(gòu)建多棵決策樹(shù)并綜合其結(jié)果；梯度提升樹(shù)迭代地訓(xùn)練模型，修正前一輪的誤差；KNN基于距離度量找到最近的K個(gè)鄰居，進(jìn)行投票或平均。解析思路：考察對(duì)常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的了解，包括其在慢病管理（風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、分群）中的適用性，并能簡(jiǎn)要說(shuō)明其基本工作原理。6.答案：關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)包括：數(shù)據(jù)采集與接入（來(lái)自可穿戴設(shè)備、傳感器、電子病歷等）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理（使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖）、數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗（處理缺失值、異常值、標(biāo)準(zhǔn)化）、特征工程（提取對(duì)慢病管理有價(jià)值的信息）、數(shù)據(jù)分析與建模（應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類、關(guān)聯(lián)分析）、模型評(píng)估與優(yōu)化、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告生成、系統(tǒng)集成與部署。潛在的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題包括：患者身份信息泄露、敏感健康信息被不當(dāng)訪問(wèn)或?yàn)E用、數(shù)據(jù)聚合分析仍可能間接識(shí)別到個(gè)體、算法決策的透明度和公平性問(wèn)題。解析思路：考察對(duì)構(gòu)建一個(gè)實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的整體技術(shù)流程的理解，以及在該特定領(lǐng)域（慢病遠(yuǎn)程監(jiān)控）下可能存在的隱私風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。需要覆蓋從數(shù)據(jù)到應(yīng)用的完整鏈路，并列舉主要的隱私擔(dān)憂。二、論述題1.答案：數(shù)據(jù)可視化在慢病管理決策支持中作用顯著。它可以將復(fù)雜、海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易懂的圖形，幫助醫(yī)生和管理者快速理解患者群體健康狀況、疾病發(fā)展趨勢(shì)、治療效果等。例如，使用折線圖展示患者關(guān)鍵生理指標(biāo)（如血糖、血壓）隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，便于監(jiān)測(cè)病情波動(dòng)；使用柱狀圖或餅圖比較不同干預(yù)措施的效果；使用散點(diǎn)圖或熱力圖揭示變量間的相關(guān)性；使用地圖可視化展示疾病發(fā)病率的空間分布。這些圖表有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、評(píng)估干預(yù)效果、優(yōu)化資源配置、支持臨床決策和公共衛(wèi)生政策制定。解析思路：考察對(duì)數(shù)據(jù)可視化價(jià)值的認(rèn)識(shí)及其在慢病管理決策中的應(yīng)用能力。需要闡述可視化如何幫助理解數(shù)據(jù)、支持決策，并列舉具體的圖表類型及其要傳達(dá)的信息，結(jié)合慢病管理的場(chǎng)景。2.答案：大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)多種方式提升慢病治療效果和依從性。首先，通過(guò)整合患者的多源健康數(shù)據(jù)（自測(cè)量、就醫(yī)記錄、基因信息等），可以構(gòu)建更全面的患者畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療方案制定。其次，基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型可以提前識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者或疾病惡化風(fēng)險(xiǎn)，使醫(yī)療團(tuán)隊(duì)能夠及時(shí)介入，進(jìn)行早期干預(yù)，阻止或減緩病情惡化。再次，大數(shù)據(jù)分析可以評(píng)估患者對(duì)治療的依從性，識(shí)別依從性差的原因（如藥物副作用、生活方式因素），為醫(yī)護(hù)人員提供針對(duì)性指導(dǎo)。此外，結(jié)合移動(dòng)應(yīng)用和可穿戴設(shè)備的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能提醒，鼓勵(lì)患者主動(dòng)管理健康，提高治療依從性。通過(guò)分析群體行為數(shù)據(jù)，還可以設(shè)計(jì)更有效的健康教育和干預(yù)策略。解析思路：考察對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)如何賦能慢病管理的深入理解。需要從精準(zhǔn)醫(yī)療、早期干預(yù)、依從性管理、遠(yuǎn)程監(jiān)控、健康教育等多個(gè)維度論述其積極作用，并結(jié)合具體技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景。3.答案：在利用醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)進(jìn)行慢病管理研究時(shí)，平衡數(shù)據(jù)利用價(jià)值與患者隱私保護(hù)至關(guān)重要。一方面，大數(shù)據(jù)是推動(dòng)慢病管理創(chuàng)新和改善患者預(yù)后的關(guān)鍵資源；另一方面，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)高度敏感，涉及個(gè)人隱私和健康權(quán)。為平衡兩者，首先需嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)（如HIPAA、GDPR、中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》等），明確數(shù)據(jù)收集、使用、存儲(chǔ)的規(guī)則。其次，采用技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，如數(shù)據(jù)脫敏（匿名化、假名化）、差分隱私（在數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)添加噪聲）、同態(tài)加密（允許在加密數(shù)據(jù)上計(jì)算）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練）。再次，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制和審計(jì)機(jī)制，確保只有授權(quán)人員才能訪問(wèn)特定數(shù)據(jù)。此外，應(yīng)提高患者對(duì)數(shù)據(jù)使用的知情同意程度，并提供選擇退出機(jī)制。最后，加強(qiáng)對(duì)研究人員和從業(yè)人員的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全意識(shí)教育。解析思路：考察對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中倫理與隱私問(wèn)題的綜合思考能力。需要認(rèn)識(shí)到平衡的必要性，并提出法律合規(guī)、技術(shù)保護(hù)（多種手段）、管理控制（訪問(wèn)控制、審計(jì)）、用戶權(quán)利（知情同意）和意識(shí)教育等多方面的措施。4.答案：系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路：首先，明確數(shù)據(jù)來(lái)源，包括醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、實(shí)驗(yàn)室信息系統(tǒng)（LIS）、患者自報(bào)數(shù)據(jù)（通過(guò)APP或可穿戴設(shè)備）、公共衛(wèi)生記錄等。核心分析模塊應(yīng)包括：患者畫(huà)像構(gòu)建模塊（整合多源數(shù)據(jù)，形成患者健康檔案）；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊（利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)患者疾病進(jìn)展、并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)、再入院風(fēng)險(xiǎn)等）；療效評(píng)估模塊（分析不同治療方案的效果和患者反饋）；資源需求預(yù)測(cè)模塊（基于患者風(fēng)險(xiǎn)和病情需求，預(yù)測(cè)對(duì)醫(yī)療資源（如床位、醫(yī)生、藥品）的需求）；個(gè)性化干預(yù)推薦模塊（根據(jù)患者特征和風(fēng)險(xiǎn)，推薦合適的健康管理計(jì)劃或臨床干預(yù)措施）。預(yù)期功能包括：為管理者提供可視化報(bào)表，展示慢病患者整體狀況、資源使用情況、干預(yù)效果等；為醫(yī)生提供患者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、療效監(jiān)測(cè)、個(gè)性化建議；為患者提供健康數(shù)據(jù)展示、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、健康管理指導(dǎo)。潛在的技術(shù)挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)整合的復(fù)雜性和標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題；保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和實(shí)時(shí)性；選擇和驗(yàn)證有效的預(yù)測(cè)模型；確保系統(tǒng)可擴(kuò)展性以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)；保護(hù)患者隱私和數(shù)據(jù)安全。解析思路：考察系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，要求能從需求分析出發(fā)，設(shè)計(jì)出包含關(guān)鍵模塊、預(yù)期功能和潛在挑戰(zhàn)的概要方案。需要體現(xiàn)對(duì)慢病管理業(yè)務(wù)的理解以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。三、應(yīng)用設(shè)計(jì)題答案：該基于Spark的數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì)如下：1.數(shù)據(jù)讀取與加載：使用Spark讀取存儲(chǔ)在HDFS或數(shù)據(jù)湖中的每日COPD患者癥狀報(bào)告數(shù)據(jù)，創(chuàng)建DataFrame。2.數(shù)據(jù)清洗：對(duì)DataFrame進(jìn)行處理，去除空值記錄（如患者ID、日期、癥狀類型等關(guān)鍵字段為空的記錄）；對(duì)癥狀嚴(yán)重程度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如將“輕”、“中”、“重”映射為數(shù)值1、2、3）；檢查并處理異常值（如不合理的癥狀組合）。3.計(jì)算每日癥狀平均嚴(yán)重程度：使用DataFrame的groupBy功能按“日期”和“癥狀類型”分組，然后使用avg函數(shù)計(jì)算每個(gè)組內(nèi)“癥狀嚴(yán)重程度”的平均值，得到每日每種癥狀的平均嚴(yán)重程度結(jié)果。4.識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者：*對(duì)原始DataFrame按“患者ID”和“日期”進(jìn)行排序。*使用窗口函數(shù)（WindowFunction）為每個(gè)患者的癥狀記錄創(chuàng)建一個(gè)滑動(dòng)窗口（如過(guò)去7天的記錄）。*在窗口內(nèi)，檢查是否存在至少連續(xù)三天的“癥狀嚴(yán)重程度”等于3（“重”），且這三天記錄的嚴(yán)重程度呈上升趨勢(shì)（例如，通過(guò)比較當(dāng)前“重”記錄與前幾天的記錄）。*篩選出滿足上述條件的患者ID，標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)。5.結(jié)果輸出：將步驟3計(jì)算得到的每日癥