2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)醫(yī)療資源優(yōu)化配置考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.在醫(yī)療資源優(yōu)化配置中，利用歷史就診數(shù)據(jù)預(yù)測未來某時段急診室患者數(shù)量的主要數(shù)據(jù)類型屬于？A.分類數(shù)據(jù)B.標(biāo)量數(shù)據(jù)C.時間序列數(shù)據(jù)D.關(guān)系數(shù)據(jù)2.當(dāng)需要將醫(yī)院根據(jù)服務(wù)能力和資源水平進(jìn)行初步分級時，下列哪種聚類算法可能比較適用？A.K-近鄰算法B.線性回歸算法C.K-Means聚類算法D.主成分分析算法3.評估一個預(yù)測未來床位需求的回歸模型好壞，除了關(guān)注R2外，通常還需要考慮哪個指標(biāo)？A.偏度B.方差C.均方根誤差（RMSE）D.相關(guān)系數(shù)4.在分析不同地區(qū)醫(yī)院資源利用不均問題時，將地區(qū)人口、年齡結(jié)構(gòu)、疾病譜等統(tǒng)計指標(biāo)作為輸入，預(yù)測該地區(qū)未來對特定醫(yī)療資源（如?？漆t(yī)生）的需求，這主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)科學(xué)的哪種功能？A.數(shù)據(jù)可視化B.描述性分析C.預(yù)測性分析D.指導(dǎo)性分析5.優(yōu)化醫(yī)院內(nèi)部手術(shù)室或檢查設(shè)備的預(yù)約調(diào)度，以最小化患者平均等待時間，這類問題通?？蓺w類為？A.資源分配問題B.排隊論問題C.路徑優(yōu)化問題D.聚類分析問題6.處理包含大量缺失值的醫(yī)療電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)時，下列哪種方法是常見的預(yù)處理策略？A.直接刪除含有缺失值的記錄B.使用模型（如回歸）預(yù)測缺失值C.將缺失值視為一個特殊類別D.以上都是7.在構(gòu)建用于輔助分診（判斷病情緊急程度）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，哪項措施對于確保模型公平性尤為重要？A.選擇最復(fù)雜的模型B.保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)在各群體中均衡C.盡量提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確率D.使用交叉驗證評估模型性能8.利用地理位置信息（如經(jīng)緯度）和醫(yī)院資源數(shù)據(jù)，通過圖算法分析區(qū)域內(nèi)患者與醫(yī)療資源之間的可達(dá)性，這主要服務(wù)于哪方面的優(yōu)化？A.醫(yī)院選址優(yōu)化B.醫(yī)療資源負(fù)荷均衡C.疾病風(fēng)險評估D.藥品庫存管理9.對醫(yī)療資源（如ICU床位）進(jìn)行實時動態(tài)調(diào)度，以應(yīng)對突發(fā)狀況，最常應(yīng)用哪種類型的模型或技術(shù)？A.靜態(tài)規(guī)劃模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.決策樹D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)10.在對患者流量進(jìn)行預(yù)測并據(jù)此優(yōu)化資源（如護(hù)士）配置時，如果發(fā)現(xiàn)模型在周末的預(yù)測效果顯著差于工作日，初步應(yīng)排查哪些原因？（多選，請?zhí)钊胱帜覆⑦B接，如AB）A.數(shù)據(jù)在周末存在缺失B.周末的客流模式與工作日存在本質(zhì)差異C.模型沒有包含足夠反映周末特征的變量D.周末的數(shù)據(jù)噪聲更大二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述在利用數(shù)據(jù)科學(xué)方法優(yōu)化醫(yī)療資源配置時，數(shù)據(jù)收集階段需要考慮的主要因素。2.解釋什么是特征工程，并列舉至少三種在醫(yī)療資源優(yōu)化配置問題中可能進(jìn)行特征工程的具體例子。3.描述使用聚類算法對區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行分群時，一個理想的聚類結(jié)果應(yīng)具備哪些特征？4.在評估一個用于預(yù)測住院時間的模型時，除了預(yù)測精度，從醫(yī)療資源配置的角度還應(yīng)關(guān)注哪些非技術(shù)性因素？三、計算題（共15分）假設(shè)你獲得了一份簡化的醫(yī)院急診日志數(shù)據(jù)，記錄了患者到達(dá)時間、離開時間、主要診斷類別（A,B,C三類）和接待醫(yī)生（醫(yī)生1,醫(yī)生2）?，F(xiàn)需進(jìn)行以下分析：（1） （5分）假設(shè)數(shù)據(jù)已整理，請寫出計算每位患者急診服務(wù)時長的SQL查詢語句（假設(shè)表名為ER_visits，字段包括patient_id,arrival_time,departure_time）。（2） （5分）若需使用K-Means算法對患者進(jìn)行初步的病情嚴(yán)重程度分類（假設(shè)數(shù)據(jù)中已有計算出的服務(wù)時長和診斷編碼特征X1,X2），請簡述你需要執(zhí)行的主要步驟。（3） （5分）在選擇了合適的K值并運行K-Means后，你得到了每個患者的分類結(jié)果。請說明如何選擇這個K值，并解釋這個分類結(jié)果對于后續(xù)優(yōu)化醫(yī)生資源分配可能提供的幫助。四、論述題（共25分）論述利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療資源配置（例如，優(yōu)化區(qū)域間患者轉(zhuǎn)診路徑或平衡各醫(yī)院門診量）可能帶來的潛在社會效益與倫理挑戰(zhàn)。請結(jié)合具體的技術(shù)方法或應(yīng)用場景進(jìn)行闡述。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.A9.B10.ABC二、簡答題1.在利用數(shù)據(jù)科學(xué)方法優(yōu)化醫(yī)療資源配置時，數(shù)據(jù)收集階段需要考慮的主要因素包括：數(shù)據(jù)的全面性與代表性（是否覆蓋所有相關(guān)資源、服務(wù)對象和區(qū)域）；數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性（信息記錄是否無誤）；數(shù)據(jù)的時效性（信息是否足夠新以反映當(dāng)前狀況）；數(shù)據(jù)的可獲取性與隱私保護(hù)（能否合法合規(guī)地獲取數(shù)據(jù)，如何保護(hù)患者隱私）；以及數(shù)據(jù)格式的一致性與質(zhì)量（數(shù)據(jù)是否規(guī)整，是否存在大量錯誤或缺失）。2.特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、構(gòu)建、轉(zhuǎn)換信息以創(chuàng)造新特征的過程，目的是提高模型性能。在醫(yī)療資源優(yōu)化配置問題中可能進(jìn)行特征工程的具體例子包括：根據(jù)患者基本信息（年齡、性別、病史）計算風(fēng)險評分；結(jié)合多種指標(biāo)（如歷史就診次數(shù)、病情嚴(yán)重度評分、等待時間）構(gòu)建綜合需求指數(shù)；利用地理位置和交通數(shù)據(jù)計算服務(wù)可達(dá)性指標(biāo)；將診斷編碼聚合為更高級別的類別等。3.使用聚類算法對區(qū)域內(nèi)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行分群時，一個理想的聚類結(jié)果應(yīng)具備以下特征：群內(nèi)相似性高（同一群內(nèi)的醫(yī)院在關(guān)鍵資源、服務(wù)能力、服務(wù)對象特征等方面應(yīng)相似）；群間差異性大（不同群之間的醫(yī)院應(yīng)有明顯區(qū)別）；聚類結(jié)果符合醫(yī)療資源配置或管理的實際邏輯（如按服務(wù)能力、功能定位或區(qū)域覆蓋范圍進(jìn)行劃分）；并且聚類數(shù)量（K值）的選擇具有合理性，能解釋實際現(xiàn)象。4.在評估一個用于預(yù)測住院時間的模型時，除了預(yù)測精度（如RMSE），從醫(yī)療資源配置的角度還應(yīng)關(guān)注以下非技術(shù)性因素：模型的預(yù)測是否具有臨床意義（預(yù)測誤差是否在可接受范圍內(nèi)，是否能實際指導(dǎo)資源預(yù)留）；模型對緊急、重癥病例的預(yù)測能力如何（這對及時分配ICU等關(guān)鍵資源至關(guān)重要）；模型是否考慮了資源限制因素（如床位、特定醫(yī)生數(shù)量）；以及預(yù)測結(jié)果的可解釋性（醫(yī)護(hù)人員是否能理解預(yù)測依據(jù)，以便信任并應(yīng)用）。三、計算題（1）SELECTpatient_id,arrival_time,departure_time,TIMESTAMPDIFF(MINUTE,arrival_time,departure_time)ASservice_duration_minutesFROMER_visits;*(注：SQL語句可能因數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不同略有差異，此處以MySQL的TIMESTAMPDIFF函數(shù)為例)*（2）使用K-Means算法對患者進(jìn)行初步的病情嚴(yán)重程度分類的主要步驟包括：選擇合適的聚類數(shù)目K（例如，通過肘部法則或輪廓系數(shù)）；將患者數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化（確保各特征權(quán)重一致）；隨機(jī)初始化K個聚類中心；將每個患者分配到距離最近的聚類中心所代表的類別；重新計算每個類別的新聚類中心；重復(fù)分配和更新聚類中心步驟，直至聚類中心不再顯著變化或達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)；最后得到每個患者的分類結(jié)果。（3）選擇K值的方法通常有肘部法則（觀察不同K值下總慣性/方差的變化，選擇曲線彎曲“肘部”對應(yīng)的K值）和輪廓系數(shù)法（計算每個樣本與其同群內(nèi)其他樣本的相似度與其最近群集相似度的差值，選擇平均輪廓系數(shù)最高的K值）。這個分類結(jié)果對于后續(xù)優(yōu)化醫(yī)生資源分配可能提供的幫助在于：可以將病情相似的病人歸為一類，提示需要相似技能或級別的醫(yī)生服務(wù)；為醫(yī)生排班和值班提供依據(jù)，確保高風(fēng)險或復(fù)雜病例類別有足夠的醫(yī)生資源覆蓋；幫助識別不同類別病例對醫(yī)生時間的需求差異，從而進(jìn)行更精細(xì)化的資源調(diào)配。四、論述題（此處因篇幅限制，僅提供論述要點框架，而非完整論述）利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療資源配置能帶來顯著的社會效益，例如：通過精準(zhǔn)預(yù)測需求，減少患者平均等待時間，提升醫(yī)療服務(wù)效率和患者滿意度；通過優(yōu)化轉(zhuǎn)診路徑和床位管理，緩解大型醫(yī)院壓力，促進(jìn)區(qū)域醫(yī)療資源均衡，讓更多患者獲得就近、適宜的醫(yī)療服務(wù)，體現(xiàn)醫(yī)療公平性；通過分析資源利用效率，發(fā)現(xiàn)浪費環(huán)節(jié)，降低整體醫(yī)療成本，使有限的資源能服務(wù)更多人；通過智能調(diào)度，提高醫(yī)護(hù)人員工作效率，改善工作環(huán)境。然而，也存在諸多倫理挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險，患者敏感健康信息可能被濫用或泄露；算法偏見可能導(dǎo)致資源分配不公，如