2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息與計算科學(xué)的智慧健康管理考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述信息與計算科學(xué)在智慧健康管理領(lǐng)域中的核心作用。請列舉至少三個關(guān)鍵的技術(shù)方向，并簡要說明每個方向如何應(yīng)用于解決健康管理問題。二、假設(shè)一個智慧健康管理系統(tǒng)需要處理來自多個可穿戴設(shè)備（如智能手環(huán)、智能血壓計）的實時生理數(shù)據(jù)。請設(shè)計一個合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和管理這些數(shù)據(jù)。說明你所選數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的名稱、主要特點，以及為什么認(rèn)為它適用于該場景。同時，考慮可能需要進行的操作（如按時間排序、查詢特定用戶的數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)），并簡要說明這些操作如何在該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)。三、某醫(yī)院希望利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)患者的年齡、性別、體重指數(shù)（BMI）、血糖水平、血壓等特征，預(yù)測其患上II型糖尿病的風(fēng)險。請簡述構(gòu)建這樣一個預(yù)測模型的可能步驟。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇或工程、模型選擇（至少兩種可選模型）、模型訓(xùn)練與評估指標(biāo)的選擇。在模型選擇時，請簡要說明不同模型適用于該問題的原因。四、在大規(guī)模智慧健康管理數(shù)據(jù)（如數(shù)百萬用戶的長期健康記錄）的存儲和分析中，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)扮演著重要角色。請比較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）和NoSQL數(shù)據(jù)庫（如文檔數(shù)據(jù)庫）在處理此類數(shù)據(jù)時的主要優(yōu)缺點。結(jié)合智慧健康管理的特點，說明在哪些場景下更適合使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，并解釋原因。五、描述一個具體的智慧健康管理應(yīng)用場景（例如，遠程病人監(jiān)護、個性化營養(yǎng)建議、藥物依從性管理），并詳細說明在該場景中，信息與計算科學(xué)的技術(shù)（至少三項，如數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等）是如何被應(yīng)用來提升健康管理效果或用戶體驗的。請著重闡述技術(shù)的具體作用和實現(xiàn)方式。六、考慮一個需要處理大量非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本數(shù)據(jù)（如電子病歷中的醫(yī)生筆記、醫(yī)學(xué)影像報告）的智慧健康管理應(yīng)用。請?zhí)岢鲆环N利用自然語言處理（NLP）技術(shù)從這些文本中提取有價值信息的方法。說明需要使用哪些NLP技術(shù)或方法（如分詞、命名實體識別、關(guān)系抽取等），并簡述這些技術(shù)在信息提取過程中的作用。七、設(shè)計一個算法，用于在智慧健康管理系統(tǒng)中根據(jù)用戶的健康數(shù)據(jù)（如心率、步數(shù)、睡眠質(zhì)量等）和預(yù)設(shè)的健康目標(biāo)（如每日步數(shù)目標(biāo)、心率區(qū)間），實時生成個性化的健康建議或預(yù)警。請描述算法的基本思路和主要步驟。假設(shè)需要考慮用戶當(dāng)前的活動狀態(tài)（如正在休息、正在運動），你的算法如何體現(xiàn)這一點？八、討論在智慧健康管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護的重要性。列舉至少三種可能面臨的數(shù)據(jù)安全威脅或隱私泄露風(fēng)險，并針對其中一種風(fēng)險，提出具體的技術(shù)或管理措施來應(yīng)對。試卷答案一、信息與計算科學(xué)為智慧健康管理提供數(shù)據(jù)采集、處理、存儲、分析、建模和智能決策等技術(shù)支撐。核心作用體現(xiàn)在：1.數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)：處理海量、多源、異構(gòu)的健康數(shù)據(jù)（如電子病歷、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)），進行數(shù)據(jù)清洗、整合、挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律和風(fēng)險。2.人工智能與機器學(xué)習(xí)：構(gòu)建預(yù)測模型（如疾病風(fēng)險預(yù)測、病情發(fā)展趨勢預(yù)測）、診斷輔助系統(tǒng)（如醫(yī)學(xué)影像識別）、智能推薦系統(tǒng)（如個性化運動和飲食方案）。3.軟件工程與系統(tǒng)開發(fā)：設(shè)計和開發(fā)智慧健康管理平臺、移動應(yīng)用、可穿戴設(shè)備交互系統(tǒng)等，提供用戶友好的健康管理服務(wù)。二、合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是平衡二叉搜索樹（如AVL樹或紅黑樹）。*特點：能夠自動維持平衡，保證查找、插入、刪除操作的時間復(fù)雜度均為O(logn)，支持高效的按鍵（如時間戳或用戶ID）查找和排序。*適用性：智慧健康管理系統(tǒng)需要頻繁按時間順序查詢用戶的生理數(shù)據(jù)，同時可能需要快速插入新數(shù)據(jù)或根據(jù)用戶ID查詢特定數(shù)據(jù)。平衡二叉搜索樹能高效支持這些操作。*操作實現(xiàn)：*按時間排序：樹中節(jié)點自然按時間鍵有序排列，遍歷樹即可得到有序數(shù)據(jù)。*查詢特定用戶數(shù)據(jù)：根據(jù)用戶ID進行二分搜索，可快速定位到該用戶的數(shù)據(jù)區(qū)間。*更新數(shù)據(jù)：先查找定位節(jié)點，然后進行更新操作，樹的平衡機制會自動調(diào)整。三、構(gòu)建預(yù)測模型步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)（處理缺失值、異常值），數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化，將分類變量編碼（如獨熱編碼）。2.特征選擇/工程：分析特征重要性，選擇與糖尿病風(fēng)險最相關(guān)的特征（如血糖、BMI、年齡）?？赡軇?chuàng)建新特征（如BMI分類）。3.模型選擇：*邏輯回歸：簡單、可解釋性強，適合二分類問題（是否患糖尿病），能給出風(fēng)險概率。*支持向量機（SVM）：在高維空間中表現(xiàn)良好，能有效處理非線性關(guān)系，對小樣本數(shù)據(jù)集效果可能較好。*決策樹/隨機森林：可解釋性較好，能處理混合類型特征，隨機森林能提高泛化能力和魯棒性。*原因：該問題是基于多特征進行風(fēng)險預(yù)測，邏輯回歸提供概率輸出，SVM處理高維和非線性，決策樹/隨機森林易于理解和應(yīng)用，且在分類問題中表現(xiàn)穩(wěn)定。4.模型訓(xùn)練：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練所選模型。5.模型評估：使用測試集評估模型性能，選擇合適的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC（ROC曲線下面積）。比較不同模型在評估指標(biāo)上的表現(xiàn)，選擇最優(yōu)模型。四、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）和NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點及適用性：*RDBMS優(yōu)點：強一致性、成熟的事務(wù)處理能力、結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)系清晰。缺點：擴展性（水平擴展）通常較差，對海量數(shù)據(jù)的處理能力有限，靈活性相對較低（schema固定）。*NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)點：高可擴展性（易于水平擴展）、靈活性高（schema靈活或無schema）、通常針對特定類型數(shù)據(jù)（鍵值、文檔、列族、圖形）優(yōu)化性能。缺點：一致性可能優(yōu)先于可用性（CAP理論），不支持復(fù)雜SQL查詢，事務(wù)支持可能較弱或不支持。*適用場景與原因：*適合使用NoSQL的場景：存儲用戶行為日志、社交媒體互動數(shù)據(jù)、簡單的鍵值對緩存（如用戶配置）、非結(jié)構(gòu)化的個人健康筆記等。原因：這些數(shù)據(jù)量大、寫入速度快、結(jié)構(gòu)不固定或變化頻繁，NoSQL的擴展性和靈活性更適合。*智慧健康管理中仍需RDBMS的場景：核心的、結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療記錄（如患者基本信息、診斷記錄、用藥歷史）、需要強一致性和復(fù)雜事務(wù)保證的數(shù)據(jù)（如手術(shù)安排、藥品庫存管理）。原因：這些數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜、需要保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性、查詢需求多樣且復(fù)雜，RDBMS的成熟性和強一致性更可靠。五、應(yīng)用場景：個性化營養(yǎng)建議系統(tǒng)。*信息與計算科學(xué)技術(shù)應(yīng)用：1.數(shù)據(jù)挖掘：分析用戶的健康數(shù)據(jù)（如身高、體重、年齡、活動量、飲食習(xí)慣記錄、體檢報告）、消費記錄等，挖掘用戶的營養(yǎng)需求特征、偏好和潛在的健康風(fēng)險（如營養(yǎng)不良、肥胖、過敏）。應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)飲食習(xí)慣與健康狀況的關(guān)系。2.機器學(xué)習(xí)：基于挖掘出的特征，構(gòu)建個性化的營養(yǎng)需求預(yù)測模型（如估算每日所需熱量、宏量營養(yǎng)素比例），或利用強化學(xué)習(xí)根據(jù)用戶反饋動態(tài)調(diào)整推薦策略。構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)和食譜數(shù)據(jù)庫，推薦符合其口味、營養(yǎng)需求和健康目標(biāo)的餐食。3.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)：通過連接智能廚具、可穿戴設(shè)備（監(jiān)測卡路里消耗）等，實時獲取用戶飲食和活動數(shù)據(jù)，為個性化推薦提供動態(tài)輸入。*作用與實現(xiàn)方式：*系統(tǒng)首先收集并整合用戶多維度數(shù)據(jù)。*應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析數(shù)據(jù)，建立用戶畫像和營養(yǎng)需求模型。*基于模型和用戶畫像，利用機器學(xué)習(xí)算法生成個性化的營養(yǎng)建議（如食譜推薦、熱量目標(biāo)、飲食禁忌）。*通過移動App或智能設(shè)備將建議呈現(xiàn)給用戶，并利用IoT數(shù)據(jù)進行追蹤和反饋，持續(xù)優(yōu)化建議。六、從非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中提取信息的方法：*技術(shù)/方法：1.文本分詞（Tokenization）：將連續(xù)的文本切分成有意義的詞語單元，是后續(xù)處理的基礎(chǔ)。2.命名實體識別（NamedEntityRecognition,NER）：識別文本中的關(guān)鍵信息實體，如疾病名稱（高血壓、糖尿?。?、癥狀（頭痛、發(fā)燒）、藥物名稱（阿司匹林、布洛芬）、檢查項（血壓、血糖）、患者基本信息（姓名、年齡）等。3.關(guān)系抽?。≧elationExtraction）：識別實體之間的語義關(guān)系，如“患者X患有疾病Y”、“藥物Z用于治療疾病W”、“癥狀A(yù)是疾病B的表現(xiàn)”。*作用：*分詞為后續(xù)處理提供基本單元。*NER從海量文本中自動、準(zhǔn)確地提取出結(jié)構(gòu)化的關(guān)鍵信息（如疾病、癥狀、藥物），便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和利用。*關(guān)系抽取進一步將孤立的信息點連接起來，構(gòu)建知識圖譜或表示實體間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，有助于更深入地理解病情、治療過程等。七、算法設(shè)計思路與步驟：1.輸入：用戶當(dāng)前的健康數(shù)據(jù)（心率、步數(shù)、睡眠評分等）、預(yù)設(shè)健康目標(biāo)（心率區(qū)間、每日步數(shù)）、用戶當(dāng)前活動狀態(tài)（休息、低強度運動、高強度運動）。2.處理：*根據(jù)用戶活動狀態(tài)，確定當(dāng)前應(yīng)參考的心率區(qū)間和步數(shù)目標(biāo)范圍。*比較當(dāng)前健康數(shù)據(jù)與對應(yīng)狀態(tài)下的目標(biāo)范圍：*心率：若心率高于上限或低于下限（考慮安全閾值），則生成預(yù)警（如“心率過高，請注意休息”或“心率過低，請增加活動”）。*步數(shù)：若步數(shù)遠低于目標(biāo)范圍，則建議增加活動（如“今日步數(shù)不足，建議散步20分鐘”）；若步數(shù)達到或超過目標(biāo)，則給予肯定或根據(jù)睡眠評分等建議后續(xù)休息。*睡眠：若睡眠質(zhì)量差，結(jié)合活動量建議調(diào)整作息。3.輸出：生成一條或多條個性化的健康建議或預(yù)警信息，通過App或設(shè)備通知用戶。*體現(xiàn)活動狀態(tài)：算法通過接收用戶的活動狀態(tài)輸入，動態(tài)調(diào)整目標(biāo)設(shè)定和Advice生成邏輯，使得建議更加貼合用戶當(dāng)下的實際情況，避免在運動時建議休息，或在休息時要求高強度運動。八、數(shù)據(jù)安全威脅/風(fēng)險及應(yīng)對措施：*威脅/風(fēng)險1：數(shù)據(jù)泄露（如黑客攻擊、內(nèi)部人員惡意竊取）。敏感健康信息（如診斷、基因序列）一旦泄露，可能導(dǎo)致隱私侵犯、歧視、身份盜竊等嚴(yán)重后果。應(yīng)對措施：實施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制（基于角色的訪問權(quán)限），采用強加密技術(shù)（傳輸加密SSL/TLS，存儲加密AES等），部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等安全設(shè)備，進行定期的安全審計和漏洞掃描，對員工進行安全意識培訓(xùn)。*威脅/風(fēng)險2：數(shù)據(jù)篡改（如惡意修改用戶健康記錄，或系統(tǒng)被攻擊者篡改分析結(jié)果）。可