2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——信息科學(xué)在衛(wèi)生健康管理中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述電子健康記錄（EHR）系統(tǒng)在衛(wèi)生健康管理中的主要優(yōu)勢(shì)及其對(duì)數(shù)據(jù)共享帶來(lái)的挑戰(zhàn)。2.解釋數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類算法在疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和患者群體劃分中的應(yīng)用原理。3.闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop）在處理和分析海量醫(yī)療健康數(shù)據(jù)（如基因測(cè)序數(shù)據(jù)、醫(yī)療影像數(shù)據(jù)）中的作用和關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。4.描述機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如支持向量機(jī)）在輔助診斷（例如醫(yī)學(xué)影像分析）中應(yīng)用的基本流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和評(píng)估。5.分析利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)構(gòu)建遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的潛在價(jià)值，并指出其中需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。二、計(jì)算與分析題（每題15分，共45分）6.某研究機(jī)構(gòu)收集了1000名患者的年齡（連續(xù)變量）和是否患有某種慢性病（二元分類變量：是/否）的數(shù)據(jù)。假設(shè)通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)年齡與患病率存在一定的相關(guān)性。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用線性回歸模型或邏輯回歸模型來(lái)分析年齡對(duì)該慢性病患病率的影響，并說(shuō)明需要考慮的步驟和可能遇到的問(wèn)題。不需要進(jìn)行具體計(jì)算，只需闡述分析思路和方法。7.設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景：醫(yī)院希望利用信息科學(xué)方法優(yōu)化其手術(shù)室資源安排。簡(jiǎn)述可以采用哪些優(yōu)化算法或技術(shù)（如排隊(duì)論、模擬仿真、遺傳算法等）來(lái)制定更合理的手術(shù)排程，以提高手術(shù)室使用效率和縮短患者等待時(shí)間。請(qǐng)說(shuō)明選擇這些方法的原因，并討論其應(yīng)用中可能面臨的挑戰(zhàn)。8.闡述在開發(fā)一個(gè)用于預(yù)測(cè)患者病情惡化風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)時(shí)，如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并考慮如何評(píng)估模型的性能。請(qǐng)說(shuō)明選擇特定評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等）的依據(jù)，并討論在模型應(yīng)用中需要特別注意的倫理和社會(huì)問(wèn)題。三、論述題（20分）9.結(jié)合當(dāng)前信息技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，論述人工智能（AI）在個(gè)性化醫(yī)療健康管理中的應(yīng)用前景和潛在挑戰(zhàn)。請(qǐng)從技術(shù)實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)支持、倫理法規(guī)、社會(huì)接受度等多個(gè)角度進(jìn)行闡述。試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.優(yōu)勢(shì)：實(shí)現(xiàn)患者健康信息的全面、連續(xù)記錄；促進(jìn)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間信息共享，減少信息孤島；支持臨床決策智能化（如輔助診斷、藥物交互提醒）；為公共衛(wèi)生研究和健康管理等提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致整合困難；數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)；系統(tǒng)實(shí)施和維護(hù)成本高；用戶（醫(yī)務(wù)人員）接受度和使用習(xí)慣培養(yǎng)需要時(shí)間。2.分類原理：基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)分類模型，該模型能夠根據(jù)輸入的新數(shù)據(jù)特征，將其準(zhǔn)確歸屬到預(yù)定義的某個(gè)類別中。常用方法包括決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，通過(guò)尋找數(shù)據(jù)中的模式或決策邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。聚類原理：無(wú)需預(yù)先定義類別，算法自動(dòng)將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組（簇），使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)彼此相似度較高，而不同簇之間的相似度較低。常用方法包括K-均值、層次聚類、DBSCAN等，通過(guò)距離度量來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。應(yīng)用：分類可用于預(yù)測(cè)個(gè)體是否患有某種疾病或?qū)儆谀硞€(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；聚類可用于根據(jù)患者特征（如病史、基因型、生活習(xí)慣）將患者劃分為不同的群體，以便進(jìn)行更精細(xì)化的管理和研究。3.作用與優(yōu)勢(shì)：大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠高效存儲(chǔ)和處理TB甚至PB級(jí)別的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)難以勝任的。其分布式計(jì)算能力可以快速分析復(fù)雜關(guān)聯(lián)，挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識(shí)和規(guī)律，如發(fā)現(xiàn)疾病的遺傳因素、預(yù)測(cè)流行趨勢(shì)、優(yōu)化醫(yī)療資源配置等。Hadoop等框架的彈性伸縮性也支持應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長(zhǎng)。4.基本流程：*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集、清洗和預(yù)處理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)或相關(guān)臨床信息，構(gòu)建特征向量。*模型訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，調(diào)整模型參數(shù)（如核函數(shù)選擇、正則化參數(shù)），訓(xùn)練支持向量機(jī)模型，使其能夠區(qū)分不同類別的圖像（如正常與異常）。*模型評(píng)估：使用獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估模型性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，檢查模型是否存在過(guò)擬合或欠擬合。*應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，輸入新的未知醫(yī)療影像，模型輸出診斷建議或分類結(jié)果。5.潛在價(jià)值：實(shí)現(xiàn)對(duì)患者生理參數(shù)（如心率、血壓、血糖、呼吸）的實(shí)時(shí)、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)；提高患者依從性和自我管理能力；減少急診就診次數(shù)，降低醫(yī)療成本；為醫(yī)生提供及時(shí)的患者狀態(tài)更新，便于遠(yuǎn)程會(huì)診和緊急干預(yù)。關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題：數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和穩(wěn)定性（網(wǎng)絡(luò)覆蓋、帶寬）；傳感器數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和續(xù)航能力；海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析；用戶隱私和數(shù)據(jù)安全保護(hù)；遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)的交互性和智能化水平。二、計(jì)算與分析題6.分析思路：*選擇模型：根據(jù)年齡是連續(xù)變量且目標(biāo)是預(yù)測(cè)患病率（概率），選擇邏輯回歸模型更合適。如果關(guān)心年齡與患病率的線性關(guān)系，可先嘗試線性回歸，但需注意其輸出可能不在[0,1]范圍內(nèi)且不滿足概率性質(zhì)。*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：對(duì)年齡數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。將患病率“是/否”轉(zhuǎn)化為數(shù)值變量（如1/0）。*模型訓(xùn)練：使用收集到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，擬合邏輯回歸模型，得到模型參數(shù)（回歸系數(shù)和截距）。*影響分析：通過(guò)模型參數(shù)判斷年齡對(duì)患病率的影響方向（系數(shù)正負(fù)）和強(qiáng)度（系數(shù)大?。Ｕ禂?shù)表示年齡越大，患病風(fēng)險(xiǎn)越高。*問(wèn)題考慮：需要處理數(shù)據(jù)中的缺失值。要警惕多重共線性（如年齡與其他風(fēng)險(xiǎn)因素相關(guān)）。模型假設(shè)（如線性關(guān)系、獨(dú)立性）是否滿足需要檢驗(yàn)。需評(píng)估模型的整體擬合優(yōu)度。7.優(yōu)化方法與理由：*排隊(duì)論：可用于分析患者到達(dá)、候診、就診、檢查等環(huán)節(jié)的隊(duì)列系統(tǒng)，模擬不同資源配置（如醫(yī)生數(shù)量、檢查室數(shù)量）下的等待時(shí)間和服務(wù)臺(tái)利用率，為確定最優(yōu)資源配置提供理論依據(jù)。*模擬仿真：可以構(gòu)建醫(yī)院運(yùn)作過(guò)程的計(jì)算機(jī)仿真模型，模擬不同排程方案下的手術(shù)室利用率、患者平均等待時(shí)間、資源沖突等情況，通過(guò)多次運(yùn)行比較不同策略的效果，選擇最優(yōu)方案。*遺傳算法：作為一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，適用于求解復(fù)雜、非線性的排程問(wèn)題?？梢跃幋a手術(shù)排程方案，通過(guò)模擬自然選擇過(guò)程（選擇、交叉、變異），不斷迭代優(yōu)化排程結(jié)果，以最大化關(guān)鍵指標(biāo)（如總等待時(shí)間最短、資源利用率最高）。選擇理由：這些方法都能處理排程問(wèn)題的復(fù)雜性、約束性（如醫(yī)生工作時(shí)間、設(shè)備可用性）和優(yōu)化目標(biāo)（多目標(biāo)優(yōu)化）。排隊(duì)論提供理論分析基礎(chǔ)，仿真提供可視化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，遺傳算法適合求解大規(guī)模、高復(fù)雜度的組合優(yōu)化問(wèn)題。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性和完整性；模型假設(shè)與實(shí)際情況的偏差；多目標(biāo)沖突（如縮短等待時(shí)間可能增加醫(yī)生工作量）；需要專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)建立模型和解讀結(jié)果；系統(tǒng)實(shí)施需要改變現(xiàn)有工作流程，可能遇到人員阻力。8.機(jī)器學(xué)習(xí)利用與評(píng)估：*利用：*數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：整合患者歷史病歷、檢查結(jié)果、生理參數(shù)、家族史等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。*特征工程：提取與病情惡化相關(guān)的關(guān)鍵特征（如生命體征變化速率、實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)異常度、癥狀嚴(yán)重程度等）。*模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的模型（如隨機(jī)森林、梯度提升樹、LSTM等），使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)（患者最終是否惡化及時(shí)間）進(jìn)行訓(xùn)練。*模型預(yù)測(cè)：對(duì)新入院或正在監(jiān)護(hù)的患者，實(shí)時(shí)輸入其數(shù)據(jù)，模型輸出病情惡化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。*評(píng)估指標(biāo)選擇依據(jù)：*準(zhǔn)確率（Accuracy）：衡量模型總體預(yù)測(cè)正確的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)（惡化患者少）中可能具有誤導(dǎo)性。*召回率（Recall）/敏感度（Sensitivity）：衡量模型correctlyidentify出實(shí)際惡化患者的比例，對(duì)于“漏診”風(fēng)險(xiǎn)高的情況（即錯(cuò)過(guò)需要干預(yù)的患者）至關(guān)重要。*F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）：Recall和Precision的調(diào)和平均，在召回率和精確率之間取得平衡，適用于整體性能評(píng)估。*ROC曲線與AUC：評(píng)估模型在不同閾值下的區(qū)分能力，AUC值越大表示模型區(qū)分度越好。倫理與社會(huì)問(wèn)題：模型偏見（訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在偏差，可能導(dǎo)致對(duì)某些人群預(yù)測(cè)不準(zhǔn)）；透明度（黑箱模型難以解釋預(yù)測(cè)原因，影響醫(yī)生信任和決策）；責(zé)任歸屬（預(yù)測(cè)錯(cuò)誤導(dǎo)致誤診漏診，責(zé)任如何界定）；數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)；過(guò)度依賴模型可能導(dǎo)致醫(yī)生臨床經(jīng)驗(yàn)下降；可能加劇醫(yī)療不平等（如資源分配基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分）；需要建立完善的監(jiān)管和審批機(jī)制。三、論述題9.應(yīng)用前景：*精準(zhǔn)診斷與治療：AI分析海量醫(yī)療影像（如CT、MRI）和基因組數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生更早期、更準(zhǔn)確地診斷疾?。ㄈ绨┌Y），并根據(jù)個(gè)體基因、生活習(xí)慣等制定個(gè)性化治療方案。*藥物研發(fā)與發(fā)現(xiàn)：AI加速新藥靶點(diǎn)識(shí)別、化合物篩選、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析過(guò)程，降低研發(fā)成本和時(shí)間。*智能健康管理：基于可穿戴設(shè)備和手機(jī)APP收集的數(shù)據(jù)，AI可提供實(shí)時(shí)的健康監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、運(yùn)動(dòng)和飲食建議、心理疏導(dǎo)等個(gè)性化健康管理服務(wù)。*醫(yī)療資源優(yōu)化：AI預(yù)測(cè)疾病爆發(fā)趨勢(shì)、患者流量、資源需求，幫助醫(yī)院和公共衛(wèi)生部門優(yōu)化資源分配、人員調(diào)度和應(yīng)急預(yù)案。*臨床決策支持：AI系統(tǒng)整合最新醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、指南和患者信息，為醫(yī)生提供循證決策支持，提高診療效率和效果。潛在挑戰(zhàn)：*技術(shù)挑戰(zhàn)：需要高質(zhì)量的、大規(guī)模的、標(biāo)注好的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；模型的可解釋性不足，醫(yī)生難以信任和采納；技術(shù)更新快，持續(xù)投入高。*數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題嚴(yán)重，數(shù)據(jù)共享和標(biāo)準(zhǔn)化難度大；