人工智能與健康考試題庫試題及答案(十二)2025年廣西公需2025年一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪項(xiàng)不屬于人工智能在醫(yī)學(xué)影像診斷中的核心技術(shù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.自然語言處理（NLP）C.遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）D.三維重建（3DReconstruction）答案：B（解析：自然語言處理主要用于文本分析，醫(yī)學(xué)影像診斷以圖像識別技術(shù)為主，如CNN、遷移學(xué)習(xí)和三維重建均為核心技術(shù)。）2.在智能健康監(jiān)測設(shè)備中，通過傳感器采集的生理數(shù)據(jù)需經(jīng)過哪一環(huán)節(jié)才能轉(zhuǎn)化為可分析的結(jié)構(gòu)化信息？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征提取C.模型訓(xùn)練D.結(jié)果可視化答案：B（解析：傳感器采集的原始數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化信號，需通過特征提?。ㄈ缧穆首儺愋苑治?、呼吸頻率特征提?。┺D(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，后續(xù)才能進(jìn)行模型訓(xùn)練和分析。）3.基于AI的藥物研發(fā)中，“虛擬篩選”技術(shù)的主要作用是？A.預(yù)測化合物的藥代動力學(xué)性質(zhì)B.模擬藥物與靶點(diǎn)的結(jié)合效率C.優(yōu)化臨床試驗(yàn)的入組標(biāo)準(zhǔn)D.分析真實(shí)世界中的藥物不良反應(yīng)答案：B（解析：虛擬篩選通過計(jì)算化學(xué)和分子對接技術(shù)，模擬候選化合物與疾病靶點(diǎn)的結(jié)合能力，快速縮小實(shí)驗(yàn)范圍，降低研發(fā)成本。）4.廣西某基層醫(yī)院引入AI輔助診斷系統(tǒng)后，需重點(diǎn)關(guān)注的倫理風(fēng)險是？A.系統(tǒng)準(zhǔn)確率是否超過90%B.患者病歷數(shù)據(jù)的跨境傳輸C.醫(yī)生對系統(tǒng)結(jié)果的過度依賴D.設(shè)備維護(hù)的技術(shù)成本答案：C（解析：基層醫(yī)生可能因經(jīng)驗(yàn)不足而過度依賴AI結(jié)果，導(dǎo)致主觀判斷能力弱化，屬于典型的倫理風(fēng)險；數(shù)據(jù)跨境傳輸在國內(nèi)系統(tǒng)中較少涉及，準(zhǔn)確率和成本屬于技術(shù)或經(jīng)濟(jì)問題。）5.以下哪項(xiàng)是AI在流行病預(yù)測中區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的核心優(yōu)勢？A.可處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如社交數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)）B.計(jì)算速度更快C.模型解釋性更強(qiáng)D.不需要?dú)v史數(shù)據(jù)支撐答案：A（解析：AI模型（如深度學(xué)習(xí)）能整合結(jié)構(gòu)化（病例數(shù)）與非結(jié)構(gòu)化（社交媒體關(guān)鍵詞、衛(wèi)星圖像）數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)模型多依賴單一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；計(jì)算速度是優(yōu)勢但非核心，模型解釋性反而是AI的短板，歷史數(shù)據(jù)仍是基礎(chǔ)。）6.智能健康檔案的“動態(tài)更新”功能主要依賴以下哪項(xiàng)技術(shù)？A.區(qū)塊鏈B.邊緣計(jì)算C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)D.實(shí)時數(shù)據(jù)流處理答案：D（解析：動態(tài)更新需實(shí)時接收并處理來自可穿戴設(shè)備、電子病歷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流，依賴實(shí)時數(shù)據(jù)流處理技術(shù)（如ApacheKafka、Flink）；區(qū)塊鏈用于數(shù)據(jù)安全，邊緣計(jì)算用于本地化處理，聯(lián)邦學(xué)習(xí)用于跨機(jī)構(gòu)模型訓(xùn)練。）7.在AI輔助手術(shù)機(jī)器人中，“觸覺反饋”功能的實(shí)現(xiàn)主要依靠？A.力傳感器與機(jī)械臂控制算法B.光學(xué)追蹤系統(tǒng)C.3D視覺重建D.自然語言交互答案：A（解析：觸覺反饋需通過力傳感器感知手術(shù)器械與組織的接觸力，結(jié)合控制算法反饋至操作端，模擬醫(yī)生的觸覺感知；光學(xué)追蹤和3D視覺屬于定位與成像技術(shù)，自然語言交互用于人機(jī)溝通。）8.廣西推進(jìn)“AI+民族醫(yī)藥”發(fā)展時，首要解決的技術(shù)瓶頸是？A.民族醫(yī)藥文獻(xiàn)的數(shù)字化與標(biāo)準(zhǔn)化B.建立AI模型的本地訓(xùn)練數(shù)據(jù)集C.培養(yǎng)既懂AI又懂民族醫(yī)藥的復(fù)合型人才D.降低邊緣計(jì)算設(shè)備的部署成本答案：A（解析：民族醫(yī)藥（如壯醫(yī)、瑤醫(yī)）的診斷術(shù)語、藥方記載多為非結(jié)構(gòu)化文本或口傳經(jīng)驗(yàn)，需先完成數(shù)字化（OCR識別）和標(biāo)準(zhǔn)化（術(shù)語統(tǒng)一），否則后續(xù)數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練無法開展。）9.以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能反映AI健康管理系統(tǒng)對用戶行為的干預(yù)效果？A.系統(tǒng)月活用戶數(shù)B.用戶健康數(shù)據(jù)上傳頻率C.目標(biāo)行為（如按時服藥）的持續(xù)天數(shù)D.模型預(yù)測疾病風(fēng)險的準(zhǔn)確率答案：C（解析：干預(yù)效果需直接衡量用戶行為改變，如按時服藥、運(yùn)動頻率提升等；月活和數(shù)據(jù)上傳頻率反映使用度，準(zhǔn)確率反映預(yù)測能力，均非干預(yù)效果核心指標(biāo)。）10.根據(jù)《提供式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，AI提供的健康咨詢內(nèi)容需明確標(biāo)注的信息是？A.提供模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源B.技術(shù)提供方的聯(lián)系方式C.“提供內(nèi)容”的顯著標(biāo)識D.模型的算法原理說明答案：C（解析：辦法要求提供式AI服務(wù)需對提供內(nèi)容進(jìn)行顯著標(biāo)識，避免用戶混淆真實(shí)信息與AI提供內(nèi)容；數(shù)據(jù)來源、聯(lián)系方式、算法原理無強(qiáng)制標(biāo)注要求。）11.智能可穿戴設(shè)備的“連續(xù)血糖監(jiān)測”功能需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題是？A.非侵入式生物傳感技術(shù)B.低功耗芯片設(shè)計(jì)C.運(yùn)動偽影的噪聲過濾D.以上均是答案：D（解析：連續(xù)血糖監(jiān)測需非侵入式采集（避免采血）、低功耗以延長續(xù)航，同時過濾運(yùn)動導(dǎo)致的信號干擾，三者均為關(guān)鍵技術(shù)。）12.AI在精神健康領(lǐng)域的應(yīng)用中，“情感計(jì)算”技術(shù)主要通過分析以下哪類數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)？A.腦電（EEG）信號B.語音語調(diào)與面部微表情C.基因測序結(jié)果D.血液中的神經(jīng)遞質(zhì)濃度答案：B（解析：情感計(jì)算通過計(jì)算機(jī)視覺（面部表情）和語音識別（語調(diào)、語速）分析用戶情緒狀態(tài)；腦電、基因、血液檢測屬于生理指標(biāo)，非情感計(jì)算核心。）13.廣西基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)引入AI分診系統(tǒng)后，最可能提升的服務(wù)效率指標(biāo)是？A.醫(yī)生日均接診量B.患者平均候診時間C.疑難病例轉(zhuǎn)診率D.電子病歷完整率答案：B（解析：AI分診可快速匹配患者癥狀與科室，減少人工分診的等待時間；接診量受醫(yī)生數(shù)量限制，轉(zhuǎn)診率與分診準(zhǔn)確性相關(guān)但非效率指標(biāo)，電子病歷完整率與系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)有關(guān)。）14.在AI驅(qū)動的“精準(zhǔn)營養(yǎng)干預(yù)”中，核心技術(shù)路徑是？A.基于用戶基因數(shù)據(jù)預(yù)測營養(yǎng)需求B.結(jié)合飲食記錄與代謝數(shù)據(jù)建模C.通過社交平臺分析用戶飲食偏好D.利用地理位置數(shù)據(jù)推薦本地食材答案：B（解析：精準(zhǔn)營養(yǎng)需整合個體飲食記錄（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化）、代謝指標(biāo)（如血糖、血脂）、生理特征（年齡、體重）等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建個性化需求模型；基因數(shù)據(jù)是補(bǔ)充，社交和地理位置數(shù)據(jù)為輔助。）15.以下哪項(xiàng)屬于AI健康應(yīng)用中“算法歧視”的典型表現(xiàn)？A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未包含少數(shù)民族樣本，導(dǎo)致對該群體的診斷準(zhǔn)確率偏低B.醫(yī)生因個人偏好選擇使用A系統(tǒng)而非B系統(tǒng)C.患者拒絕使用AI診斷結(jié)果，堅(jiān)持傳統(tǒng)診療D.醫(yī)院因預(yù)算限制未采購最新AI設(shè)備答案：A（解析：算法歧視指模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差（如樣本代表性不足）導(dǎo)致對特定群體（如少數(shù)民族）的預(yù)測結(jié)果不準(zhǔn)確或不公平；醫(yī)生偏好、患者拒絕、預(yù)算限制均與算法本身無關(guān)。）二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分。每題至少有2個正確選項(xiàng)，錯選、漏選均不得分）1.人工智能在慢性病管理中的典型應(yīng)用場景包括：A.基于連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)的病情預(yù)警B.個性化用藥方案推薦C.患者自我管理行為的智能引導(dǎo)D.醫(yī)院藥房的藥品庫存管理答案：ABC（解析：藥品庫存管理屬于醫(yī)院運(yùn)營管理，非慢性病患者管理范疇。）2.AI輔助診斷系統(tǒng)的性能評估需考慮的關(guān)鍵指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.模型可解釋性D.計(jì)算資源消耗答案：ABCD（解析：準(zhǔn)確率、召回率衡量診斷效果，可解釋性影響醫(yī)生信任度，計(jì)算資源消耗關(guān)系實(shí)際部署可行性。）3.廣西發(fā)展“AI+基層醫(yī)療”需重點(diǎn)解決的現(xiàn)實(shí)問題包括：A.基層醫(yī)生的AI技術(shù)培訓(xùn)B.區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通C.少數(shù)民族語言的語音識別支持D.5G網(wǎng)絡(luò)在偏遠(yuǎn)地區(qū)的覆蓋答案：ABCD（解析：基層醫(yī)生需掌握系統(tǒng)使用，數(shù)據(jù)互通避免信息孤島，少數(shù)民族語言支持提升易用性，5G保障遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸。）4.AI在藥物研發(fā)中可能帶來的變革包括：A.縮短從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床前研究的時間B.降低高毒性化合物進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段的概率C.實(shí)現(xiàn)“一藥治多病”的泛靶點(diǎn)藥物設(shè)計(jì)D.完全替代動物實(shí)驗(yàn)和人體臨床試驗(yàn)答案：ABC（解析：AI可加速早期研發(fā)，但無法完全替代動物實(shí)驗(yàn)和人體試驗(yàn)（需驗(yàn)證安全性和有效性）。）5.智能健康設(shè)備的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險主要來源于：A.設(shè)備固件存在漏洞被惡意攻擊B.用戶主動共享數(shù)據(jù)至第三方平臺C.云服務(wù)器存儲的加密數(shù)據(jù)被破解D.醫(yī)生在診療中調(diào)閱患者歷史數(shù)據(jù)答案：ABC（解析：醫(yī)生調(diào)閱數(shù)據(jù)屬于合理使用，非安全風(fēng)險。）6.以下哪些屬于AI健康倫理中的“知情同意”要求？A.告知用戶AI系統(tǒng)的局限性（如誤診率）B.說明數(shù)據(jù)將用于模型訓(xùn)練的具體場景C.允許用戶選擇是否使用AI診斷結(jié)果D.向用戶公開模型的全部算法代碼答案：ABC（解析：算法代碼涉及商業(yè)秘密，無需公開，知情同意重點(diǎn)在于用途、風(fēng)險和選擇權(quán)。）7.AI在中醫(yī)診療中的應(yīng)用方向包括：A.舌象、脈象的智能識別B.經(jīng)方配伍規(guī)律的挖掘C.中藥藥材的真?zhèn)舞b別D.針灸穴位的定位輔助答案：ABCD（解析：舌脈識別、經(jīng)方挖掘、藥材鑒別、穴位定位均為AI可賦能中醫(yī)的具體場景。）8.廣西推進(jìn)“AI+健康養(yǎng)老”需結(jié)合的本地特色包括：A.長壽之鄉(xiāng)的健康大數(shù)據(jù)（如巴馬）B.少數(shù)民族的傳統(tǒng)養(yǎng)生習(xí)俗C.邊境地區(qū)的跨境醫(yī)療需求D.喀斯特地貌對遠(yuǎn)程醫(yī)療設(shè)備的要求答案：ABCD（解析：長壽數(shù)據(jù)、民族習(xí)俗、邊境需求、地理環(huán)境均需納入本地AI養(yǎng)老系統(tǒng)設(shè)計(jì)。）9.以下哪些技術(shù)可用于提升AI健康模型的可解釋性？A.SHAP（模型解釋工具）B.局部可解釋模型（LIME）C.注意力機(jī)制可視化（AttentionMap）D.增加模型的層數(shù)和參數(shù)答案：ABC（解析：增加層數(shù)和參數(shù)會降低可解釋性，屬于“黑箱”加深。）10.根據(jù)《人工智能醫(yī)療應(yīng)用倫理規(guī)范》，AI醫(yī)療系統(tǒng)的開發(fā)者需承擔(dān)的責(zé)任包括：A.確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)性和代表性B.公開所有患者隱私數(shù)據(jù)的使用記錄C.定期對系統(tǒng)進(jìn)行倫理風(fēng)險評估D.為錯誤診斷結(jié)果承擔(dān)全部法律責(zé)任答案：AC（解析：隱私數(shù)據(jù)使用記錄需保護(hù)患者隱私，無需全部公開；法律責(zé)任需根據(jù)具體情況判定，開發(fā)者不承擔(dān)“全部”責(zé)任。）三、判斷題（每題1分，共10分。正確填“√”，錯誤填“×”）1.AI診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到95%即可完全替代醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷。（×）解析：準(zhǔn)確率高不代表覆蓋所有病例，醫(yī)生需結(jié)合臨床經(jīng)驗(yàn)和患者整體情況綜合判斷。2.智能穿戴設(shè)備采集的健康數(shù)據(jù)屬于用戶個人隱私，未經(jīng)同意不得用于任何形式的二次利用。（√）解析：《個人信息保護(hù)法》規(guī)定，個人健康信息的二次利用需獲得用戶明確同意。3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)院間醫(yī)療數(shù)據(jù)的聯(lián)合模型訓(xùn)練，同時避免數(shù)據(jù)直接共享。（√）解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過“模型移動、數(shù)據(jù)不動”的方式，在保護(hù)隱私的前提下聯(lián)合訓(xùn)練。4.AI提供的健康科普內(nèi)容無需專業(yè)醫(yī)學(xué)人員審核，因模型已學(xué)習(xí)大量權(quán)威資料。（×）解析：AI可能提供錯誤或過時信息，需醫(yī)學(xué)專家審核確保科學(xué)性。5.在少數(shù)民族聚居區(qū)推廣AI健康服務(wù)時，需優(yōu)先開發(fā)方言語音識別功能。（√）解析：語言障礙是影響使用體驗(yàn)的關(guān)鍵因素，方言支持可提升系統(tǒng)可及性。6.AI在流行病預(yù)測中只能處理已發(fā)生的病例數(shù)據(jù)，無法預(yù)測新發(fā)傳染病。（×）解析：AI可通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（如動物交易市場活動、氣候變化）預(yù)測新發(fā)傳染病風(fēng)險。7.智能健康檔案的“互認(rèn)互通”只需實(shí)現(xiàn)不同醫(yī)院信息系統(tǒng)的技術(shù)對接，無需統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。（×）解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如術(shù)語、格式差異）會導(dǎo)致信息無法正確解讀，互認(rèn)需技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)雙保障。8.AI手術(shù)機(jī)器人的操作精度高于人類醫(yī)生，因此所有手術(shù)都應(yīng)優(yōu)先使用機(jī)器人。（×）解析：復(fù)雜手術(shù)（如神經(jīng)外科）需醫(yī)生的靈活性和應(yīng)急判斷，機(jī)器人無法完全替代。9.為提升AI模型性能，可將患者的基因數(shù)據(jù)、診療記錄與社交數(shù)據(jù)無差別整合訓(xùn)練。（×）解析：社交數(shù)據(jù)與健康的相關(guān)性較弱，無差別整合可能引入噪聲，需篩選有效特征。10.廣西基層醫(yī)院因資金有限，可直接使用一線城市已驗(yàn)證的AI診斷系統(tǒng)，無需本地化調(diào)整。（×）解析：基層患者的疾病譜（如地方病）、數(shù)據(jù)特征與一線城市不同，需本地化訓(xùn)練提升適用性。四、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述AI輔助診斷系統(tǒng)在基層醫(yī)療中的核心價值及潛在挑戰(zhàn)。答案：核心價值：①提升基層醫(yī)生對疑難病例的識別能力（如早期肺癌篩查）；②縮短診斷時間，降低患者轉(zhuǎn)診率；③通過標(biāo)準(zhǔn)化流程減少人為誤差。潛在挑戰(zhàn)：①基層數(shù)據(jù)質(zhì)量不足（如影像清晰度低）影響模型性能；②醫(yī)生對系統(tǒng)的信任度不足，存在“不敢用”或“過度依賴”問題；③設(shè)備維護(hù)和技術(shù)支持的本地化能力薄弱。2.說明智能健康監(jiān)測設(shè)備“數(shù)據(jù)閉環(huán)”的實(shí)現(xiàn)路徑及其對健康管理的意義。答案：實(shí)現(xiàn)路徑：①數(shù)據(jù)采集（傳感器獲取生理信號）→②數(shù)據(jù)傳輸（通過藍(lán)牙/Wi-Fi上傳至云平臺）→③數(shù)據(jù)處理（AI模型分析異常指標(biāo)）→④反饋干預(yù)（推送預(yù)警信息或健康建議至用戶/醫(yī)生）→⑤效果評估（跟蹤用戶行為改變）。意義：通過閉環(huán)實(shí)現(xiàn)從監(jiān)測到干預(yù)的全流程管理，提升慢性病控制率和健康風(fēng)險預(yù)防能力。3.列舉AI在藥物研發(fā)中應(yīng)用的3個具體場景，并說明其如何降低研發(fā)成本。答案：場景①虛擬篩選：通過計(jì)算模型預(yù)測化合物與靶點(diǎn)的結(jié)合能力，替代部分動物實(shí)驗(yàn)，減少實(shí)驗(yàn)樣本量；②ADMET預(yù)測（吸收、分布、代謝、排泄、毒性）：提前排除高毒性化合物，避免進(jìn)入臨床階段后因安全性問題終止研發(fā)；③臨床試驗(yàn)優(yōu)化：通過AI分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測入組患者特征，縮短招募周期。成本降低體現(xiàn)在減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)、縮短研發(fā)周期、避免后期失敗損失。4.廣西發(fā)展“AI+民族醫(yī)藥”需重點(diǎn)關(guān)注的倫理問題有哪些？答案：①數(shù)據(jù)倫理：民族醫(yī)藥的口傳經(jīng)驗(yàn)、秘方屬于傳統(tǒng)知識，需明確知識產(chǎn)權(quán)歸屬，避免“生物剽竊”；②文化敏感性：AI模型對民族醫(yī)藥術(shù)語（如壯醫(yī)“龍路”“火路”理論）的解讀需尊重傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)邏輯，避免誤讀；③隱私保護(hù)：民族地區(qū)患者的健康數(shù)據(jù)可能涉及民族身份信息，需加強(qiáng)脫敏處理；④公平性：確保AI系統(tǒng)對民族醫(yī)藥的支持不會擠壓傳統(tǒng)診療方式的生存空間。5.如何通過技術(shù)手段提升AI健康模型的“魯棒性”（抗干擾能力）？答案：①數(shù)據(jù)增強(qiáng)：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入噪聲（如模擬設(shè)備信號干擾）、變換（如旋轉(zhuǎn)醫(yī)學(xué)影像），提升模型對不同場景的適應(yīng)性；②多源數(shù)據(jù)融合：整合來自不同設(shè)備、不同場景的數(shù)據(jù)，避免單一數(shù)據(jù)源的偏差；③對抗訓(xùn)練：通過提供對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）提供惡意干擾數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型識別并抵御干擾；④持續(xù)學(xué)習(xí)：部署后收集真實(shí)使用數(shù)據(jù)，定期更新模型以適應(yīng)新的病例特征。五、案例分析題（每題10分，共20分）案例1：廣西某縣級醫(yī)院引入AI肺結(jié)節(jié)篩查系統(tǒng)，上線3個月后統(tǒng)計(jì)顯示：系統(tǒng)對直徑≥8mm結(jié)節(jié)的檢出率為98%（放射科醫(yī)生為95%），但對直徑<5mm結(jié)節(jié)的檢出率僅70%（醫(yī)生為85%）。同時，部分醫(yī)生反映“系統(tǒng)提示的可疑結(jié)節(jié)位置與實(shí)際病灶有偏差”。問題：（1）分析該系統(tǒng)在性能上的主要不足；（2）提出改進(jìn)建議。答案：（1）主要不足：①對微小病灶（<5mm）的檢出能