• Главная
• Тесты НМО
• Тест с ответами по теме «Создание систем искусственного интеллекта. Взаимодействие с разработчиками»

Тест с ответами по теме «Создание систем искусственного интеллекта. Взаимодействие с разработчиками»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Создание систем искусственного интеллекта. Взаимодействие с разработчиками» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты). Тест с ответами по теме «Создание систем искусственного интеллекта. Взаимодействие с разработчиками» 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.

• создание
• систем
• искусственного
• интеллекта
• взаимодействие
• разработчиками

---

1. Для чего используется ГОСТ 19.402-78 при создании автоматизированных систем?

1) для сбора медицинских данных;
2) для тестирования модели ИИ;
3) для мониторинга работы носимых устройств;
4) для описания программы и регламентирования разработки АС.

2. Для чего используется генетическая информация пациентов в системах ИИ?

1) только для создания базы пациентов;
2) только для статистических исследований;
3) для тестирования точности изображений;
4) для прогнозирования рисков заболеваний, подбора индивидуальных методов лечения, разработки персонализированной медицины.

3. Для чего используется обучающая выборка при работе с ИИ-моделью?

1) для мониторинга производительности модели;
2) для окончательной проверки модели перед внедрением;
3) для тренировки модели;
4) для оценки качества модели после обучения.

4. Для чего используются публичные базы данных в обучении ИИ?

1) только для мониторинга работы биосенсоров;
2) для предоставления доступа к научной литературе, генетическим данным и другим медицинским сведениям;
3) для создания пользовательского интерфейса;
4) для сбора данных о социальных сетях.

5. Для чего нужна контрольная выборка?

1) для обезличивания данных;
2) для тренировки модели;
3) для очистки данных;
4) для окончательной проверки модели перед внедрением.

6. Для чего разрабатывается техническое задание на создание АС?

1) для мониторинга производительности системы;
2) для сбора данных из биосенсоров;
3) для интеграции модели ИИ в инфраструктуру;
4) для согласования требований и планирования реализации проекта.

7. Как могут использоваться данные социальных сетей и форумов в системах ИИ?

1) для хранения генетических данных;
2) для анализа общественного мнения о здоровье, выявления эпидемий, мониторинга состояния пациентов после выписки;
3) для сбора лабораторных анализов;
4) только для тестирования точности модели.

8. Какие виды медицинских изображений используются для обучения систем ИИ?

1) только микроскопические снимки клеток;
2) только схемы и графики;
3) только фотографии пациентов;
4) рентгенограммы, КТ, МРТ, УЗИ и другие виды визуализации.

9. Какие данные собирают биосенсоры и носимые устройства?

1) только результаты лабораторных анализов;
2) только генетические данные;
3) показатели пульса, уровня кислорода в крови, физической активности и даже настроения;
4) только медицинские изображения.

10. Какие действия выполняются на этапе сбора и подготовки данных для системы ИИ?

1) определяются цели и задачи проекта;
2) обучается модель;
3) выбирается алгоритм машинного обучения;
4) сбор данных из различных источников, очистка от ошибок и пропусков, преобразование в подходящий формат, разделение на обучающую, тестовую и контрольную выборки.

11. Какие источники данных могут использоваться для обучения медицинской системы ИИ?

1) электронные медицинские карты, изображения, генетические данные;
2) только текстовые описания пациентов;
3) случайные интернет-данные;
4) ручные заметки врачей без проверки.

12. Какие методы предобработки данных применяются перед использованием в анализе?

1) нормализация и стандартизация;
2) сбор данных и мониторинг;
3) обезличивание и аннотирование;
4) оптимизация гиперпараметров.

13. Какие основные задачи включает очистка данных?

1) сбор новых данных;
2) мониторинг производительности модели;
3) аннотирование изображений и текстов;
4) удаление дубликатов, исправление ошибок ввода, заполнение пропущенных значений, нормализация данных.

14. Какие сведения содержат истории болезней и клинические аннотации?

1) симптомы, лечение, прогресс заболевания, отчеты врачей и медсестер;
2) только генетическую информацию;
3) только данные лабораторных анализов;
4) только медицинские изображения.

15. Какова роль тестовой выборки в обучении модели ИИ?

1) оценка качества модели после ее обучения;
2) удаление ошибок в данных;
3) аннотирование данных;
4) тренировка модели.

16. На каком этапе готовая модель интегрируется в инфраструктуру компании или внедряется как сервис?

1) интеграция и развертывание;
2) оптимизация и дообучение;
3) оценка и тестирование;
4) мониторинг и поддержка.

***

25. Что такое обезличивание (деидентификация) медицинских данных?

1) удаление всех идентифицирующих признаков пациентов при сохранении достаточной информации для анализа;
2) оптимизация модели;
3) аннотирование данных;
4) сбор данных из различных источников.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Акушерство и гинекология, Инфекционные болезни, Кардиология, Лечебное дело, Неврология, Нейрохирургия, Общая врачебная практика (семейная медицина), Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пульмонология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Терапия, Травматология и ортопедия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Эндокринология.

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).

---