計算機2025年公共衛(wèi)生專項練習卷考試時間：______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在題后括號內）1.在構建區(qū)域傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)時，以下哪種數(shù)據(jù)庫模型最適合存儲和查詢頻繁變更的疫情數(shù)據(jù)？A.層次模型B.網(wǎng)狀模型C.關系模型D.對象模型2.利用計算機模擬流感季節(jié)性傳播過程，主要依賴哪種計算方法？A.精確數(shù)學計算B.機器學習預測C.模擬仿真技術D.并行計算3.電子健康記錄（EHR）系統(tǒng)中，確?；颊邤?shù)據(jù)在不同醫(yī)療機構間安全共享的關鍵技術是？A.數(shù)據(jù)加密B.虛擬專用網(wǎng)絡（VPN）C.數(shù)據(jù)庫索引D.網(wǎng)絡防火墻4.在分析大規(guī)?；驕y序數(shù)據(jù)以尋找疾病相關基因時，下列哪項技術應用最為廣泛？A.決策樹分類B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡預測5.公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)的用戶界面設計應優(yōu)先考慮？A.美觀性B.用戶體驗和易用性C.代碼效率D.技術先進性6.以下哪項不是公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)分析面臨的倫理挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)隱私保護B.算法決策偏見C.數(shù)據(jù)所有權歸屬D.計算機硬件更新速度7.遠程醫(yī)療系統(tǒng)中，實現(xiàn)多方視頻會診的關鍵網(wǎng)絡技術是？A.光纖傳輸B.實時音視頻傳輸協(xié)議C.云計算平臺D.數(shù)據(jù)壓縮算法8.用于評估某項公共衛(wèi)生干預措施（如疫苗接種）有效性的計算機模擬，通常需要輸入哪些關鍵參數(shù)？（多選，請將正確選項字母填在題后括號內）A.干預措施覆蓋率B.疾病基本再生數(shù)（R0）C.患者人口分布D.醫(yī)療資源可用性9.在設計用于疫情追蹤的移動應用時，保護用戶位置信息隱私的有效方法是？A.直接存儲精確GPS坐標B.使用匿名化或假名化技術C.要求用戶主動上報位置D.頻繁收集用戶使用習慣數(shù)據(jù)10.將機器學習模型應用于預測傳染病爆發(fā)風險時，哪種數(shù)據(jù)預處理步驟通常最為關鍵？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.缺失值填充C.特征選擇與降維D.數(shù)據(jù)加密二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在題后橫線上）1.為了提高公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的響應速度，通常需要采用_______技術來增強系統(tǒng)的計算能力和存儲容量。2.在使用電子病歷系統(tǒng)進行患者信息檢索時，為了加快查詢速度，數(shù)據(jù)庫設計通常會創(chuàng)建_______。3.利用計算機模擬人口遷移對疾病傳播的影響，屬于流行病學建模中的_______模型范疇。4.確保只有授權人員才能訪問敏感的公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，是_______控制的重要目標。5.在分析比較不同治療方案的效果時，可以使用統(tǒng)計軟件進行_______，以評估差異的顯著性。6.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備（如智能體溫計、環(huán)境傳感器）在公共衛(wèi)生監(jiān)測中的應用，使得數(shù)據(jù)采集方式從傳統(tǒng)的_______轉向更加實時和多元化的_______。7.公共衛(wèi)生領域的“大數(shù)據(jù)”通常具有“4V”特征，除了Volume（海量）、Velocity（高速）和Variety（多樣性）外，還有_______。8.為了減少算法模型在預測傳染病傳播時可能存在的偏見，需要確保用于訓練模型的數(shù)據(jù)具有_______。9.在開發(fā)基于人工智能的輔助診斷系統(tǒng)時，必須嚴格遵守相關的_______法規(guī)，以保護患者隱私和權益。10.通過分析社交媒體上公開的文本信息（如推文、評論）來監(jiān)測公眾對某項公共衛(wèi)生政策的看法，屬于_______應用的范疇。三、簡答題（每題5分，共15分。請簡明扼要地回答下列問題）1.簡述在公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)加密技術的必要性和基本原理。2.簡要說明利用計算機進行流行病學調查相比傳統(tǒng)調查方法的主要優(yōu)勢和局限性。3.簡述設計一個有效的公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)用戶界面時，需要考慮的關鍵因素。四、編程題（10分）假設你需要編寫一個簡單的Python函數(shù)，用于模擬一個小型社區(qū)（最多100人）中某種傳染?。ㄈ缌鞲校┑暮喕瘋鞑ミ^程。該社區(qū)中每個人每天都會接觸其他3個人，感染概率為5%。函數(shù)的輸入?yún)?shù)為社區(qū)總人數(shù)（n，默認值為50），輸出參數(shù)為經(jīng)過10天后社區(qū)中感染人數(shù)。請編寫該函數(shù)。五、綜合應用題（15分）設想你需要為一個城市設計一個傳染病早期預警系統(tǒng)的初步方案。該系統(tǒng)需要利用計算機技術整合分析來自醫(yī)院、診所、藥店、環(huán)境監(jiān)測站等多個渠道的數(shù)據(jù)，以盡早發(fā)現(xiàn)潛在的傳染病聚集性疫情。請簡要說明該系統(tǒng)需要解決的關鍵問題（如數(shù)據(jù)整合、分析模型選擇、隱私保護等），并概述系統(tǒng)可能包含的主要功能模塊及其作用。試卷答案一、選擇題1.C解析：關系模型具有靈活的結構和強大的查詢能力，適合處理結構化且可能頻繁變更的數(shù)據(jù)，如疫情數(shù)據(jù)。層次模型和網(wǎng)狀模型結構固定，不靈活。對象模型更側重于數(shù)據(jù)與對象的關系，對于簡單的疫情數(shù)據(jù)查詢可能過于復雜。2.C解析：模擬仿真技術通過構建模型來模擬現(xiàn)實世界的動態(tài)過程，非常適合用于模擬傳染病在復雜環(huán)境和人群中的傳播過程，如流感的季節(jié)性傳播。3.A解析：數(shù)據(jù)加密技術可以確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中即使被截獲也無法被未授權者解讀，是保障EHR數(shù)據(jù)在跨機構共享時安全的關鍵技術。VPN、防火墻主要提供網(wǎng)絡層面的安全。數(shù)據(jù)庫索引用于提高查詢效率。4.B解析：關聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）廣泛應用于從大規(guī)?；驕y序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)基因之間的關聯(lián)關系，從而尋找與疾病相關的基因組合。聚類分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組。分類和預測模型更多用于根據(jù)已知特征預測結果。5.B解析：公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)的用戶主要是醫(yī)護人員、管理者等，界面設計必須直觀、易用，方便他們快速、準確地獲取和操作信息，用戶體驗是首要考慮因素。6.D解析：數(shù)據(jù)隱私保護、算法決策偏見、數(shù)據(jù)所有權歸屬都是公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)分析中的核心倫理問題。計算機硬件更新速度是技術發(fā)展問題，與倫理挑戰(zhàn)無關。7.B解析：實時音視頻傳輸協(xié)議（如WebRTC）是保障遠程醫(yī)療系統(tǒng)中多方視頻會診能夠流暢、實時進行的關鍵網(wǎng)絡技術，解決了音視頻數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中高效傳輸?shù)膯栴}。8.A,B,C解析：評估干預措施有效性模擬需要考慮干預的覆蓋范圍（A）、疾病的基本傳播參數(shù)（R0,B）、以及干預對象的人口結構（C）。醫(yī)療資源可用性（D）雖然重要，但通常在模擬后期影響或作為外部因素考慮，不如前三者核心。9.B解析：匿名化或假名化技術通過刪除或替換個人身份標識信息，使得數(shù)據(jù)無法直接關聯(lián)到具體個人，是保護用戶位置信息隱私的有效技術。直接存儲GPS坐標（A）風險高。用戶主動上報（C）依賴意愿。收集使用習慣（D）與隱私保護無關且可能引發(fā)更多隱私問題。10.C解析：特征選擇與降維能剔除無關或冗余信息，保留對預測最有用的特征，對于數(shù)據(jù)量龐大、維度高的公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)尤為重要，能顯著提高模型的預測性能和泛化能力。數(shù)據(jù)規(guī)范化（A）、缺失值填充（B）也是重要步驟，但特征工程（C）在預測模型中通常更具決定性作用。二、填空題1.云計算解析：云計算提供按需獲取、彈性伸縮的計算和存儲資源，非常適合滿足公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)在應對突發(fā)疫情時可能出現(xiàn)的資源需求峰值。2.索引解析：數(shù)據(jù)庫索引是幫助數(shù)據(jù)庫快速定位數(shù)據(jù)記錄的數(shù)據(jù)結構，為提高復雜查詢（如根據(jù)患者姓名、身份證號、癥狀等組合查詢）的速度至關重要。3.空間解析：空間模型用于描述地理空間中實體（如人口、病例）的分布、位置關系和空間過程（如疾病傳播路徑、地理風險評估），模擬人口遷移對疾病傳播的影響屬于此類。4.訪問解析：訪問控制是信息安全的核心組成部分，旨在限制和控制授權用戶對資源的訪問權限，確保只有合法用戶能訪問敏感數(shù)據(jù)。5.假設檢驗解析：假設檢驗是統(tǒng)計學中用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否足以推翻原假設（如兩種療法效果相同）的常用方法，常用于比較不同干預措施的效果差異是否具有統(tǒng)計學意義。6.人工采集/手動錄入，自動采集解析：傳統(tǒng)方式下，公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)主要依靠人工從紙質表單等介質采集并錄入系統(tǒng)。IoT設備的應用使得數(shù)據(jù)可以通過傳感器自動、實時地產(chǎn)生并傳輸。7.寬泛性/多樣性（Variety）解析：公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的“4V”特征是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣性，指數(shù)據(jù)類型多樣，如結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)）、Veracity（真實性/準確性）。8.代表性/無偏見解析：模型訓練數(shù)據(jù)的代表性決定了模型的泛化能力。如果數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)性偏見（如某人群采樣不足），模型會學習到這些偏見并在實際應用中產(chǎn)生錯誤的預測或決策。9.醫(yī)療健康/隱私保護解析：開發(fā)輔助診斷等涉及患者敏感健康信息的AI系統(tǒng)，必須遵守《網(wǎng)絡安全法》、《個人信息保護法》等相關的醫(yī)療健康和隱私保護法律法規(guī)。10.社交媒體分析/輿情分析解析：利用計算機技術分析社交媒體上公開的非結構化文本數(shù)據(jù)，以了解公眾情緒、觀點和趨勢，屬于社交媒體分析或輿情分析的范疇。三、簡答題1.必要性：數(shù)據(jù)加密是保護公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)中敏感數(shù)據(jù)（如患者隱私、診療記錄、疫情數(shù)據(jù)）安全的關鍵手段，能防止數(shù)據(jù)在存儲、傳輸或被未授權訪問時泄露，保障數(shù)據(jù)機密性，符合法律法規(guī)要求，維護公眾信任。基本原理：通常采用加密算法（如對稱加密AES、非對稱加密RSA）將明文數(shù)據(jù)轉換為密文，只有持有相應密鑰的授權用戶才能解密還原。對稱加密速度快，適合大量數(shù)據(jù)加密；非對稱加密安全性高，適合密鑰分發(fā)和少量數(shù)據(jù)加密。2.優(yōu)勢：效率高，可快速處理和分析海量數(shù)據(jù)；覆蓋范圍廣，可整合多源異構數(shù)據(jù)；時效性強，能快速發(fā)現(xiàn)異常模式和趨勢；模式識別能力強，能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的關聯(lián)和規(guī)律。局限性：數(shù)據(jù)質量要求高，噪聲數(shù)據(jù)會干擾分析；模型解釋性可能較差，復雜模型（如深度學習）如同“黑箱”；可能存在倫理偏見，算法可能固化或放大數(shù)據(jù)中的偏見；過度依賴模型可能導致決策僵化，缺乏靈活性；需要大量計算資源支持。3.關鍵因素：易用性（界面簡潔直觀，操作流程符合用戶習慣）；信息清晰度（關鍵信息突出顯示，避免信息過載）；響應速度（系統(tǒng)操作和數(shù)據(jù)處理速度快）；準確性（數(shù)據(jù)顯示和計算結果準確無誤）；容錯性（提供錯誤提示和恢復機制，不易出錯）；可訪問性（考慮不同用戶能力，如支持輔助技術）；美觀性（界面整潔、專業(yè)）；安全性（保護用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)安全）；用戶反饋機制（方便用戶提出問題和建議）。四、編程題```pythonimportrandomdefsimulate_infection(n=50,days=10,contacts_per_day=3,infection_prob=0.05):population=[0]*n#0表示未感染，1表示已感染infected_count=0ifrandom.randint(0,99)<5:#假設有初始感染者initial_infected=random.randint(0,n-1)population[initial_infected]=1infected_count=1else:population[0]=1#或其他隨機初始點infected_count=1for_inrange(days):new_infected=[]foriinrange(n):ifpopulation[i]==1:#如果當前人是感染者for_inrange(contacts_per_day):#接觸其他人contact=random.randint(0,n-1)ifpopulation[contact]==0andrandom.random()<infection_prob:#未感染且感染概率滿足new_infected.append(contact)#更新感染狀態(tài)foridxinnew_infected:ifpopulation[idx]==0:#避免重復感染population[idx]=1infected_count+=1returninfected_count```解析：該函數(shù)模擬了一個小規(guī)模社區(qū)中傳染病的傳播。初始化時設定社區(qū)人數(shù)和初始感染者。每天，每個感染者會接觸指定數(shù)量的人，根據(jù)設定的感染概率，如果被接觸者未感染且隨機數(shù)小于感染概率，則被感染。使用列表`population`表示社區(qū)成員的感染狀態(tài)。每天結束后，統(tǒng)計新增感染人數(shù)并更新狀態(tài)。循環(huán)指定天數(shù)后，返回最終感染的總人數(shù)。這里簡化了模型，未考慮潛伏期、康復、免疫等因素。五、綜合應用題關鍵問題：1)多源異構數(shù)據(jù)整合：需要解決來自不同系統(tǒng)（醫(yī)院HIS、藥店銷售、環(huán)境監(jiān)測）、不同格式（結構化、半結構化、非結構化）、不同時效性的數(shù)據(jù)如何有效融合的問題。2)實時/近實時數(shù)據(jù)分析：如何快速處理和分析流入的數(shù)據(jù)流，以在疫情早期及時發(fā)現(xiàn)問題。3)有效的分析模