• Главная
• Тесты НМО
• Тест с ответами по теме «Введение в искусственный интеллект для здравоохранения»

Тест с ответами по теме «Введение в искусственный интеллект для здравоохранения»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Введение в искусственный интеллект для здравоохранения» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты). Тест с ответами по теме «Введение в искусственный интеллект для здравоохранения» 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.

• введение
• искусственный
• интеллект
• для
• здравоохранения

---

1. Где применяются системы поддержки принятия решений?

1) игровая индустрия и развлечения;
2) бизнес, финансы, здравоохранение;
3) только в образовании;
4) компьютерная графика и звук.

2. Для чего используется ИИ в медицинской диагностике?

1) выполняет бухгалтерский учет;
2) анализирует рентгеновские и МРТ-снимки, помогает в постановке диагноза;
3) выписывает рецепты;
4) записывает пациентов.

3. Для чего используются полносвязные нейронные сети

1) для генерации изображений;
2) для анализа временных рядов;
3) для поиска в базе данных;
4) для обработки неструктурированных данных.

4. Как ИИ помогает в финансовой аналитике?

1) сканирует паспорта;
2) управляет кассами;
3) анализирует данные и прогнозирует тренды на рынке;
4) настраивает банкоматы.

5. Какие из перечисленных систем являются голосовыми помощниками?

1) Финансовые аналитические платформы;
2) Da Vinci Surgical System и Boston Dynamics;
3) Siri от Apple и Алиса от Яндекса;
4) Netflix и YouTube.

6. Какие математические методы способствуют развитию моделей ИИ?

1) исторические методы;
2) тригонометрия и геометрия;
3) философия и социология;
4) линейная алгебра, оптимизация, вероятность и статистика.

7. Какие методы относятся к глубокому обучению?

1) сверточные нейронные сети, рекуррентные сети и автокодировщики;
2) методы опросов и интервью;
3) гистограммы, деревья решений и линейные модели;
4) SQL-запросы и регулярные выражения.

8. Какие методы относятся к машинному обучению?

1) шифрование, архивирование, трансляция;
2) регрессия, классификация, кластеризация, снижение размерности;
3) интерпретация, анализ, поиск ошибок;
4) запись, чтение, удаление файлов.

9. Какие методы относятся к обучению без учителя?

1) кластерный анализ, автоэнкодеры, метод главных компонент;
2) логистическая регрессия, линейная регрессия;
3) деревья решений, случайный лес;
4) градиентный бустинг и регуляризация.

10. Какова цель обработки естественного языка в системах искусственного интеллекта?

1) поиск информации в структурированных базах данных;
2) распознавать объекты на изображениях с помощью нейронных сетей;
3) сжатие текстовых файлов для хранения в памяти;
4) обеспечить интуитивное взаимодействие человека с машиной с помощью естественного языка.

11. Какое направление ИИ анализирует тексты?

1) обработка естественного языка;
2) оптимизация;
3) визуализация;
4) робототехника.

12. Какой орган рекомендуется создавать для эффективного решения проблем применения больших языковых моделей (БЯМ) в практической медицине?

1) текстовые базы без интеграции с поисковыми данными;
2) государственный регулятор здравоохранения;
3) технический комитет по разработке программного обеспечения;
4) экспертный совет по применению БЯМ в практической медицине.

13. Какой семинар считается точкой отсчета ИИ как науки?

1) Кембриджская конференция;
2) Дартмутский семинар 1956 года;
3) Симпозиум в Принстоне;
4) Семинар в MIT.

14. Какой этический принцип должен соблюдаться при использовании ИИ для подбора персонала?

1) отбор по образованию только;
2) предпочтение молодым кандидатам;
3) недопущение дискриминации по полу, расе, возрасту и другим характеристикам;
4) автоматический отбор по зарплате.

15. Кто предложил термин "искусственный интеллект"?

1) Алан Тьюринг;
2) Марвин Минский;
3) Джон Маккарти;
4) Рэй Соломонов.

16. Почему ИИ в автономных автомобилях должен обладать способностью адаптироваться?

1) чтобы предупреждать водителя о погоде;
2) чтобы экономить энергию батареи;
3) чтобы улучшать работу и реагировать на изменяющиеся дорожные условия;
4) чтобы самостоятельно менять цвет машины.

17. Почему важна безопасность и приватность данных в медицинских системах ИИ?

1) чтобы повысить скорость диагностики;
2) для уменьшения нагрузки на врачей;
3) для защиты личной информации пациентов и предотвращения утечек;
4) для оптимизации расхода лекарств.

18. Рекуррентные нейронные сети лучше всего подходят для

1) обработки статичных структур;
2) распознавания объектов на фото;
3) обработки видео;
4) обработки последовательных данных, таких как текст или аудио.

19. Сверточные нейронные сети применяются для

1) обработки табличных данных;
2) обработки изображений и видео;
3) поиска в базах данных;
4) обработки аудиоданных.

20. Чем отличается обучение с подкреплением от классического машинного обучения?

1) фиксированными тренировочными примерами;
2) обязательным наличием правильных ответов;
3) отсутствием датасета, учителем является среда;
4) использованием размеченных данных.

21. Что включает в себя задача вывода решения?

1) логический вывод, вероятностные методы, машинное и глубокое обучение;
2) только математические формулы;
3) ручной подбор решений;
4) ввод текстовой информации.

22. Что входит в задачи машинного обучения?

1) системное администрирование;
2) запись данных;
3) разработка оборудования;
4) классификация, регрессия, кластеризация, понижение размерности.

23. Что делает агент в обучении с подкреплением?

1) получает инструкции;
2) взаимодействует со средой и получает награду;
3) слушает лекции;
4) решает тесты.

24. Что делают системы поддержки принятия решений?

1) заменяют решения человека полностью;
2) создают графические интерфейсы;
3) управляют сетевыми соединениями;
4) анализируют данные и предоставляют рекомендации.

25. Что измеряет специфичность модели?

1) среднее значение точности и полноты;
2) долю правильно классифицированных отрицательных случаев;
3) долю правильно классифицированных положительных случаев;
4) процент ошибок.

26. Что измеряет чувствительность модели?

1) долю правильно классифицированных отрицательных случаев;
2) процент неправильных прогнозов;
3) долю правильно классифицированных положительных случаев;
4) среднее значение точности и ошибки.

27. Что означает классификация в машинном обучении?

1) оптимизация функций;
2) определение принадлежности объектов к классам;
3) выделение аномалий;
4) предсказание числового значения.

28. Что означает термин «многослойные нейронные сети»?

1) нейроны соединены между собой случайным образом;
2) нейроны сгруппированы в слои, каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя;
3) нейроны работают независимо и не образуют слоёв;
4) нейроны связаны только внутри одного слоя.

29. Что позволяет делать глубокое обучение?

1) упрощать программный код;
2) хранить информацию в облаке;
3) обрабатывать данные вручную;
4) автоматически извлекать признаки из данных.

30. Что показывает точность модели?

1) процент правильных положительных прогнозов;
2) среднее значение точности и полноты;
3) процент неправильных прогнозов;
4) процент правильных прогнозов от общего числа прогнозов.

***

45. Что является целью задачи создания дружелюбного интерфейса?

1) обеспечение интуитивного взаимодействия между человеком и машиной;
2) сжатие больших объёмов данных;
3) улучшение качества изображения;
4) оптимизация скорости алгоритма.

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).

---