• Главная
• Тесты НМО
• Тест с ответами по теме «Применение методов искусственного интеллекта в клинической практике»

Тест с ответами по теме «Применение методов искусственного интеллекта в клинической практике»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Применение методов искусственного интеллекта в клинической практике» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты). Тест с ответами по теме «Применение методов искусственного интеллекта в клинической практике» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.

• методов
• Применение
• медицинские
• нмо
• теме
• на
• по
• ответами
• с
• Тест
• искусственного
• интеллекта
• в
• клинической
• практике

---

1. Безопасность и эффективность СИИ необходимо оценивать в рамках жизненного цикла

1) до получения регистрационного удостоверения;
2) после получения регистрационного удостоверения;
3) до и после получения регистрационного удостоверения;
4) такое требование национальными стандартами не определяется.

2. Выберите существующие типы реализации технологий искусственного интеллекта

1) общий (General);
2) широкий (Wide);
3) узкий (Narrow);
4) естественный (Natural);
5) обучаемый (Educable).

3. Дефект, при наличии которого использование продукции по назначению практически невозможно или недопустимо называется

1) отсекающим;
2) значительным;
3) критическим;
4) малозначительным.

4. Для выделения элементов изображений лучше всего подходят

1) остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks);
2) генеративно-состязательные нейронные сети (Generative Adversarial Network);
3) искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks);
4) сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks).

5. Для обработки последовательностей, временных рядов лучше всего подходят

1) остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks);
2) искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks);
3) сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks);
4) генеративно-состязательные нейронные сети (Generative Adversarial Network).

6. Из скольких частей состоит национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине»?

1) 6;
2) 3;
3) 1;
4) 8;
5) 4.

7. Искусственный нейрон – это

1) упрощенная математическая модель работы нейрона головного мозга;
2) точная математическая модель работы нейрона головного мозга;
3) точная модель головного мозга;
4) упрощенная модель головного мозга.

8. К традиционным методам анализа медицинских данных относятся

1) методы машинного обучения;
2) статистические методы;
3) искусственные нейронные сети;
4) интеллектуальные интерфейсы.

9. Как набор данных обладает наибольшей ценностью?

1) набор данных по проспективной разметке;
2) верифицированный набор данных;
3) набор данных по ретроспективной разметке.

10. Какие из перечисленных задач медицины можно решить с использованием технологий компьютерного зрения?

1) автоматизация обработки общего анализа крови;
2) оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ;
3) поиск новых лекарственных средств;
4) оценка наличия бляшек на стенках сосудов на основе анализа ОКТ.

11. Какие из перечисленных задач можно решить с использованием технологий обработки естественного языка?

1) оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ;
2) интерпретация результатов лабораторных исследований;
3) анализ бреда пациента;
4) интерпретация результатов КТ и МРТ;
5) обработка анкет, оценка тональности отзывов по оказаниям услуг.

12. Какие правила используются при обучении персептрона?

1) правила Маккалока и Питса;
2) правила Хебба;
3) правила Розенблата;
4) логические правила.

13. Какие системы ИИ используются для решения прикладных задач на основе больших данных

1) конвертация форматов данных;
2) аугментация данных;
3) компьютерное зрение;
4) рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
5) обработка естественного языка.

14. Какова цель национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России на 2024 год в области создания базы нормативного регулирования в области ИИ?

1) обеспечить поддержку компаний, инвестирующих в ИИ;
2) создать полноценную систему нормативно-правового регулирования в области ИИ;
3) создать необходимые правовые условия для выполнения целей, мер и задач, предусмотренных Стратегией;
4) разработать механизм упрощённого тестирования и внедрения разработок ИИ.

15. Какова цель национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России на 2030 год в области разработки программных и технологических решений?

1) разработать решения, аналогичные или способные превосходить показатели суперкомпьютеров по широкому кругу задач;
2) разработать решения, аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по узкому кругу задач;
3) разработать решения, аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по широкому кругу задач;
4) разработать решения, прогностические возможности которых кардинально отличаются от человеческих.

16. Какую логическую функцию нельзя реализовать при помощи однослойного персептрона?

1) OR;
2) XOR;
3) AND;
4) NOT.

17. Метод обучения модели на основе набора данных, в которых присутствуют как входные данные, так и соответствующие им результаты называется

1) обучение без учителя;
2) обучение с учителем;
3) обучение с подкреплением;
4) интеллектуальное обучение.

18. Обучающая выборка – это

1) выборка, по которой производится настройка (оптимизация) параметров системы ИИ;
2) выборка, на которой проводят проверку применимости параметров системы ИИ для отличных от обучающей выборки наборов данных;
3) уникальная выборка, на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ;
4) число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных.

19. Основным преимуществом многослойных (multilayer) искусственных нейронных сетей перед однослойными является

1) меньшее время обучения;
2) повышенная точность;
3) возможность обрабатывать больший объем данных;
4) возможность решать нелинейные задачи.

20. Подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с целевым использованием системы искусственного интеллекта в рамках установленного изготовителем функционального назначения, называется

1) основная валидация;
2) критическая валидация;
3) аналитическая валидация;
4) клиническая валидация.

21. Подтверждение способности системы искусственного интеллекта точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые технические результаты вычислений из входных данных, называется

1) аналитическая валидация;
2) основная валидация;
3) критическая валидация;
4) клиническая валидация.

22. Проверочная выборка – это

1) выборка, на которой проводят проверку применимости параметров системы ИИ для отличных от обучающей выборки наборов данных;
2) выборка, по которой производится настройка (оптимизация) параметров системы ИИ;
3) уникальная выборка, на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ;
4) число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных.

23. Процесс объединения данных, поступающих из одного или более источников, в целях их использования при обучении и тестировании системы ИИ называется

1) сбором данных;
2) ретроспективной разметкой;
3) проспективной разметкой;
4) разметкой данных.

24. Свойство процесса получать одинаковые результаты испытаний в разных средах испытаний, то есть на разных компьютерах и т.д., называется

1) эффективность;
2) повторяемость;
3) воспроизводимость;
4) робастность.

25. Соединение двух нейронов называется

1) сома;
2) синапс;
3) дендрит;
4) аксон.

26. Технические испытания, проводимые с целью решения вопроса о целесообразности постановки СИИ на производство и/или использования по назначению, называются

1) приемочные;
2) периодические;
3) с целью регистрации систем;
4) предварительные.

27. Укажите верное определение термина «Искусственный интеллект»

1) самообучающаяся компьютерная система, способная решать задачи на уровне, сравнимом с человеком;
2) направление науки и техники, ориентированное на создание программно-аппаратных средств решения интеллектуальных задач;
3) вероятностная модель предсказания результата какого-либо процесса;
4) когнитивные способности, являющиеся результатам не естественного, а искусственного процесса обучения.

28. Укажите какими основными блоками должна обладать информационная система

1) механизм вывода решения;
2) общий блобуллярий;
3) интеллектуальный интерфейс;
4) база знаний;
5) искусственная нейронная сеть;
6) текстовый процессор.

29. Укажите критерии, которым должно соответствовать программное обеспечение чтобы являться медицинским изделием

1) программное обеспечение является составной частью другого медицинского изделия;
2) программное обеспечение не может быть использовано вне медицинских учреждений;
3) программное обеспечение предназначено изготовителем для оказания медицинской помощи;
4) программное обеспечение не является составной частью другого медицинского изделия.

30. Укажите методы борьбы с переобучением нейронной сети

1) градиентный спуск;
2) Dropout;
3) правило Хебба;
4) ранний останов.

31. Укажите существующие типы систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

1) знаниевые (Knowledge-based);
2) опытные (experience-based);
3) cупер-скалярные (Super-scalar);
4) незнаниевые (Non-knowledge-based);
5) опосредованные (indirect).

32. Число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных называется

1) проверочной выборкой;
2) размерностью набора данных;
3) тестовой выборкой;
4) обучающей выборкой.

33. Что из перечисленного не входит в содержимое программы технических испытаний систем ИИ?

1) цели испытаний;
2) методика проведения технических испытаний;
3) место проведения испытаний;
4) результаты технических испытаний схожих систем ИИ;
5) информация об объекте испытаний;
6) перечень нормативной документации.

34. Что из перечисленного ниже относится к категориям эксплуатационных параметров систем ИИ?

1) тип пользовательского интерфейса;
2) саморазвитие;
3) принцип организации обучения;
4) системная совместимость;
5) платформа развертывания;
6) точность.

35. Что понимается под непрерывным обучением систем ИИ?

1) обучение системы ИИ на полной истории болезни одного пациента от рождения до текущего момента;
2) обучение системы ИИ на данных, представленных в аналоговом формате;
3) обучение системы ИИ с использованием квантовых компьютеров;
4) обучение, продолжающееся на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ.

36. Что характерно для переобучения искусственной нейронной сети (ИНС)?

1) ИНС хорошо описывает знакомые данные и плохо не знакомые данные;
2) ИНС хорошо описывает как знакомые, так и не знакомые данные;
3) ИНС плохо описывает знакомые данные и хорошо не знакомые данные;
4) ИНС плохо описывает как знакомые, так и не знакомые данные;
5) ИНС перестает давать какой-либо результат.

37. Что является преимуществом применения инновационных методов (на основе ИИ) в медицине?

1) быстрая обработка входной информации;
2) дистанционное лечение пациентов;
3) снятие ответственности за результат лечения с врача;
4) способность обучаться на каждом дополнительном случае.

38. Что является проблемой применения инновационных методов в медицине?

1) способность обучаться на каждом дополнительном случае;
2) многие решения в AI образованны по принципу «черного ящика» (black box), то есть необъяснимы;
3) выявление сложных ассоциаций, которые нелегко свести к статистическим методам или дифференциальным уравнениям;
4) чрезмерно быстрая обработка входной информации.

39. Электронные медицинские карты относятся к классу (СППВР – система поддержки принятия врачебных решений)

1) информационно-справочных СППВР;
2) гибридных СППВР;
3) интеллектуальных СППВР;
4) вариативных СППВР.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская онкология-гематология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Медицинская микробиология, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Физическая и реабилитационная медицина, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.

Ответы: Файлы с выделенными ответами вы можете получить в боте. Выбираете свою специальность и открываете доступ тут: Telegrаm

Если Вы уважаете наш труд и разделяете наши ценности (помощь медицинским работникам), если Вам хочется внести свой вклад в развитие нашего проекта, поддерживайте нас донатами: вносите свой посильный вклад в общее дело пожертвованиями и финансовой помощью. Чем больше у нас будет ресурсов, тем больше мы сделаем вместе для медицинских работников (Ваших коллег).

---