• 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.

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

---

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

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

2. Выберите существующие типы реализации технологий искусственного интеллекта

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

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

5. Для обработки последовательностей, временных рядов лучше всего подходят

1) остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks);+
2) сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks);
3) искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward 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) 1;
2) 4;
3) 6;+
4) 3;
5) 8.

7. Искусственный нейрон – это

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

8. К традиционным методам анализа медицинских данных относятся

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

9. Как набор данных обладает наибольшей ценностью?

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

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

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

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

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

12. Какие правила используются при обучении персептрона?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

18. Обучающая выборка – это

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

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

1) повышенная точность;
2) меньшее время обучения;
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) критическая валидация;
2) клиническая валидация;+
3) основная валидация;
4) аналитическая 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) число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных;
4) уникальная выборка, на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ.

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) воспроизводимость;+
3) робастность;
4) повторяемость.

25. Соединение двух нейронов называется

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

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

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

27. Укажите верное определение термина «Искусственный интеллект»

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

28. Укажите какими основными блоками должна обладать информационная система

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

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

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

30. Укажите методы борьбы с переобучением нейронной сети

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

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

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

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

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

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

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

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

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

35. Что понимается под непрерывным обучением систем ИИ?

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

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

1) ИНС хорошо описывает как знакомые, так и не знакомые данные;
2) ИНС плохо описывает знакомые данные и хорошо не знакомые данные;
3) ИНС хорошо описывает знакомые данные и плохо 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) снятие ответственности за результат лечения с врача;
2) быстрая обработка входной информации;+
3) дистанционное лечение пациентов;
4) способность обучаться на каждом дополнительном случае.+

38. Что является проблемой применения инновационных методов в медицине?

1) многие решения в AI образованны по принципу «черного ящика» (black box), то есть необъяснимы;+
2) способность обучаться на каждом дополнительном случае;
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) интеллектуальных СППВР;
2) гибридных СППВР;
3) информационно-справочных 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.

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).

---