2025人工智能與健康公需科目考試題題庫(kù)與參考答案一、單項(xiàng)選擇題（共20題，每題2分，共40分）1.以下哪項(xiàng)是人工智能在醫(yī)學(xué)影像診斷中最核心的技術(shù)支撐？A.自然語(yǔ)言處理（NLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）2.在智能健康管理中，可穿戴設(shè)備通過(guò)傳感器采集的生理數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)哪種技術(shù)處理才能生成個(gè)性化健康建議？A.邊緣計(jì)算B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.遷移學(xué)習(xí)D.時(shí)間序列分析3.以下哪項(xiàng)不屬于AI輔助藥物研發(fā)的典型應(yīng)用場(chǎng)景？A.化合物虛擬篩選B.臨床試驗(yàn)受試者匹配C.藥物副作用預(yù)測(cè)D.患者術(shù)后康復(fù)訓(xùn)練4.根據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，醫(yī)療領(lǐng)域生成式AI產(chǎn)品投入使用前必須完成的核心驗(yàn)證是？A.用戶體驗(yàn)測(cè)試B.倫理委員會(huì)審查C.臨床真實(shí)世界數(shù)據(jù)驗(yàn)證D.算法可解釋性優(yōu)化5.某醫(yī)院引入AI輔助診斷系統(tǒng)后，醫(yī)生診斷效率提升30%，但漏診率從0.8%升至1.2%。這一現(xiàn)象主要反映了AI醫(yī)療應(yīng)用中的哪類挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)標(biāo)注偏差B.算法泛化能力不足C.人機(jī)協(xié)同機(jī)制不完善D.法律法規(guī)滯后6.健康領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建關(guān)鍵在于？A.海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的文本挖掘B.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義對(duì)齊C.臨床指南的規(guī)則編碼D.患者主訴的情感分析7.以下哪種技術(shù)最適合用于實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)院間電子病歷的隱私保護(hù)共享？A.同態(tài)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.區(qū)塊鏈存證D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)8.AI驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)養(yǎng)干預(yù)需要整合的核心數(shù)據(jù)不包括？A.腸道菌群測(cè)序結(jié)果B.運(yùn)動(dòng)消耗實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)C.藥品說(shuō)明書(shū)成分表D.基因多態(tài)性檢測(cè)報(bào)告9.在AI輔助腫瘤病理診斷中，若模型對(duì)小樣本罕見(jiàn)腫瘤類型識(shí)別準(zhǔn)確率顯著低于常見(jiàn)類型，主要原因是？A.標(biāo)注數(shù)據(jù)類別不平衡B.模型參數(shù)量不足C.輸入圖像分辨率過(guò)低D.醫(yī)生標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一10.智能問(wèn)診系統(tǒng)的“意圖識(shí)別”功能主要依賴以下哪項(xiàng)技術(shù)？A.語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字（ASR）B.命名實(shí)體識(shí)別（NER）C.情感分析（SA）D.對(duì)話狀態(tài)跟蹤（DST）11.以下哪項(xiàng)是AI在慢性病管理中最直接的價(jià)值體現(xiàn)？A.降低藥品研發(fā)成本B.實(shí)現(xiàn)病情惡化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)C.替代護(hù)士完成日常護(hù)理D.優(yōu)化醫(yī)院科室排班12.根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》，醫(yī)療AI系統(tǒng)處理患者生物識(shí)別信息時(shí)，必須獲得的授權(quán)是？A.一般書(shū)面同意B.單獨(dú)書(shū)面同意C.口頭同意D.默示同意13.AI手術(shù)機(jī)器人的“力反饋”功能主要解決的問(wèn)題是？A.手術(shù)路徑規(guī)劃精度B.醫(yī)生操作手感缺失C.器械消毒流程優(yōu)化D.術(shù)中出血實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)14.以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映AI健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的臨床實(shí)用價(jià)值？A.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率B.驗(yàn)證集AUC值C.真實(shí)世界凈收益（NRI）D.模型參數(shù)量15.中醫(yī)AI辨證系統(tǒng)若要實(shí)現(xiàn)“舌象脈象癥狀”多模態(tài)融合診斷，關(guān)鍵技術(shù)是？A.單模態(tài)特征提取B.跨模態(tài)特征對(duì)齊C.知識(shí)圖譜推理D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策16.智能康復(fù)機(jī)器人的“自適應(yīng)訓(xùn)練”功能依賴的核心技術(shù)是？A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)B.力覺(jué)傳感與控制C.自然語(yǔ)言交互D.大數(shù)據(jù)推薦17.以下哪項(xiàng)不屬于AI在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用？A.傳染病傳播路徑模擬B.疫苗接種覆蓋率預(yù)測(cè)C.醫(yī)院候診隊(duì)列優(yōu)化D.突發(fā)疫情輿情分析18.醫(yī)療AI系統(tǒng)的“可解釋性”主要解決的用戶痛點(diǎn)是？A.降低計(jì)算資源消耗B.增強(qiáng)醫(yī)生信任度C.提升模型訓(xùn)練速度D.減少數(shù)據(jù)標(biāo)注量19.可穿戴設(shè)備與AI結(jié)合實(shí)現(xiàn)“睡眠質(zhì)量評(píng)估”時(shí)，核心采集的生理信號(hào)是？A.心電圖（ECG）B.光電容積脈搏波（PPG）C.體動(dòng)信號(hào)（ACC）D.體溫（TEMP）20.以下哪項(xiàng)是AI輔助醫(yī)學(xué)影像診斷的主要局限性？A.對(duì)微小病灶的識(shí)別能力不足B.無(wú)法處理DICOM格式數(shù)據(jù)C.依賴高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集D.計(jì)算成本過(guò)高二、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題3分，共30分，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.人工智能在健康管理中的典型應(yīng)用場(chǎng)景包括：A.慢性病患者用藥提醒B.健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建C.醫(yī)院電子病歷歸檔D.個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案推薦2.醫(yī)療AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需遵循的倫理原則包括：A.患者隱私保護(hù)B.算法公平性C.臨床效用優(yōu)先D.技術(shù)可及性3.影響AI醫(yī)學(xué)影像診斷模型泛化能力的因素有：A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的地域多樣性B.不同設(shè)備采集的影像參數(shù)差異C.標(biāo)注醫(yī)生的專業(yè)水平D.模型訓(xùn)練時(shí)的正則化策略4.智能問(wèn)診系統(tǒng)的核心技術(shù)模塊包括：A.癥狀實(shí)體識(shí)別B.診斷概率計(jì)算C.問(wèn)診流程規(guī)劃D.處方自動(dòng)生成5.AI在藥物研發(fā)中加速的環(huán)節(jié)包括：A.靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)B.化合物合成C.臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)D.藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)6.健康數(shù)據(jù)的“去標(biāo)識(shí)化”處理需滿足的要求有：A.無(wú)法通過(guò)單一數(shù)據(jù)重新識(shí)別主體B.與其他數(shù)據(jù)結(jié)合也無(wú)法識(shí)別主體C.保留必要的醫(yī)學(xué)研究?jī)r(jià)值D.經(jīng)信息主體單獨(dú)同意7.中醫(yī)AI系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)包括：A.中醫(yī)術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化不足B.四診信息的客觀化采集C.辨證論治的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)建模D.中藥配伍規(guī)律的量化分析8.AI手術(shù)機(jī)器人的核心技術(shù)特征包括：A.高精度運(yùn)動(dòng)控制B.三維立體成像C.術(shù)中實(shí)時(shí)影像融合D.自主決策手術(shù)方案9.可穿戴設(shè)備與AI結(jié)合的健康監(jiān)測(cè)需解決的問(wèn)題有：A.低功耗數(shù)據(jù)傳輸B.多傳感器數(shù)據(jù)融合C.異常信號(hào)的誤報(bào)率控制D.醫(yī)療級(jí)精度認(rèn)證10.醫(yī)療AI倫理風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)措施包括：A.建立算法審計(jì)機(jī)制B.加強(qiáng)臨床醫(yī)生AI培訓(xùn)C.制定行業(yè)數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)D.開(kāi)發(fā)可解釋性AI模型三、判斷題（共10題，每題1分，共10分）1.AI輔助診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到95%即可替代醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷。（）2.健康領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建只需整合結(jié)構(gòu)化的臨床指南數(shù)據(jù)。（）3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)模型訓(xùn)練。（）4.可穿戴設(shè)備采集的生理數(shù)據(jù)屬于敏感個(gè)人信息，處理時(shí)需取得用戶單獨(dú)同意。（）5.AI在藥物研發(fā)中可以完全替代動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn)。（）6.中醫(yī)AI辨證系統(tǒng)只需分析患者主訴文本即可完成診斷。（）7.醫(yī)療AI系統(tǒng)的可解釋性越強(qiáng)，醫(yī)生對(duì)其信任度越高。（）8.智能康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練方案應(yīng)根據(jù)患者實(shí)時(shí)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整。（）9.公共衛(wèi)生領(lǐng)域AI模型的主要目標(biāo)是提升個(gè)體診斷準(zhǔn)確率。（）10.醫(yī)療AI產(chǎn)品上市前只需通過(guò)軟件安全認(rèn)證，無(wú)需進(jìn)行臨床驗(yàn)證。（）四、案例分析題（共2題，每題10分，共20分）案例1：某三甲醫(yī)院引入肺結(jié)節(jié)AI診斷系統(tǒng)某醫(yī)院放射科引入一款基于深度學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)AI診斷系統(tǒng)，宣稱對(duì)直徑≥5mm結(jié)節(jié)的檢出率達(dá)98%，高于放射科初級(jí)醫(yī)生的85%。但實(shí)際使用3個(gè)月后，部分高年資醫(yī)生反映：（1）系統(tǒng)對(duì)磨玻璃結(jié)節(jié)（GGN）的良惡性鑒別準(zhǔn)確率僅72%，低于資深醫(yī)生的85%；（2）系統(tǒng)提示的“可疑結(jié)節(jié)”中約30%為血管斷面或偽影，增加了醫(yī)生復(fù)核工作量。問(wèn)題：（1）分析該AI系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中暴露的主要問(wèn)題及可能原因；（2）提出優(yōu)化該系統(tǒng)臨床實(shí)用性的具體措施。案例2：智能可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)用于保險(xiǎn)定價(jià)某保險(xiǎn)公司與健康科技公司合作，推出“運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)抵扣保費(fèi)”的保險(xiǎn)產(chǎn)品。用戶佩戴智能手環(huán)后，其每日步數(shù)、睡眠質(zhì)量、心率變異性等數(shù)據(jù)通過(guò)加密傳輸至保險(xiǎn)公司，經(jīng)AI模型分析后調(diào)整保費(fèi)。部分用戶質(zhì)疑：（1）數(shù)據(jù)采集范圍是否超出“必要最小”原則；（2）AI模型是否存在對(duì)特定人群（如老年人、慢性病患者）的歧視；（3）數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)是否可控。問(wèn)題：（1）從個(gè)人信息保護(hù)角度，分析該合作模式存在的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)；（2）提出保障用戶權(quán)益的改進(jìn)建議。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.D3.D4.C5.B6.B7.D8.C9.A10.B11.B12.B13.B14.C15.B16.B17.C18.B19.C20.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.AC6.AC7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABCD三、判斷題1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.√8.√9.×10.×四、案例分析題案例1參考答案（1）主要問(wèn)題及原因：①良惡性鑒別準(zhǔn)確率不足：可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中磨玻璃結(jié)節(jié)的病理標(biāo)注樣本量少（尤其是惡性GGN的金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)稀缺），或模型對(duì)GGN的影像學(xué)特征（如密度、邊緣形態(tài)）提取能力不足；②假陽(yáng)性率高：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能未充分包含血管斷面、偽影等干擾因素的樣本，導(dǎo)致模型無(wú)法有效區(qū)分真實(shí)結(jié)節(jié)與偽影；③臨床場(chǎng)景適配性差：模型開(kāi)發(fā)時(shí)可能未充分考慮實(shí)際臨床中影像設(shè)備的差異（如不同CT機(jī)的層厚、重建算法）或患者個(gè)體差異（如體型、呼吸運(yùn)動(dòng)影響）。（2）優(yōu)化措施：①擴(kuò)大標(biāo)注數(shù)據(jù)集：收集多中心、多設(shè)備的GGN樣本，特別是經(jīng)病理證實(shí)的惡性病例，平衡良惡性樣本比例；②增強(qiáng)抗干擾訓(xùn)練：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入血管斷面、呼吸偽影等負(fù)樣本，通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如旋轉(zhuǎn)、噪聲添加）提升模型魯棒性；③引入多模態(tài)信息：結(jié)合患者臨床信息（如吸煙史、腫瘤標(biāo)志物）與影像特征，構(gòu)建多模態(tài)融合模型；④優(yōu)化人機(jī)交互：在系統(tǒng)界面標(biāo)注可疑結(jié)節(jié)的置信度分?jǐn)?shù)，并提示可能的偽影類型，幫助醫(yī)生快速?gòu)?fù)核。案例2參考答案（1）合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)分析：①數(shù)據(jù)采集范圍越界：步數(shù)、睡眠等數(shù)據(jù)可能超出“與保險(xiǎn)定價(jià)直接相關(guān)”的必要范圍（如心率變異性可能涉及心臟健康隱私），違反《個(gè)人信息保護(hù)法》的“最小必要”原則；②算法歧視風(fēng)險(xiǎn)：若模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中老年人、慢性病患者的樣本量不足或特征分布偏移，可能導(dǎo)致保費(fèi)計(jì)算對(duì)該群體不公平，違反《人工智能法》的“公平性”要求；③數(shù)據(jù)安全隱患：用戶生物特征數(shù)據(jù)（如心率變異性）屬于敏感個(gè)人信息，傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中若加密強(qiáng)度不足或訪問(wèn)權(quán)限管理不嚴(yán)，可能導(dǎo)致泄露，違反《數(shù)據(jù)安全法》的“分級(jí)保護(hù)”規(guī)定。（2）改進(jìn)建議：①限定數(shù)據(jù)采集范圍：僅收集與運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度直接相關(guān)的步數(shù)、運(yùn)動(dòng)時(shí)長(zhǎng)等非敏感數(shù)據(jù)，避免采集心率變異性等生物特征信息；②