2019人工智能在医疗健康中的应用与统计试题解析

本资源是一份关于2019年人工智能与健康领域的公需科目培训试题及答案文档。内容涵盖了统计学概念、癌症治疗方式、人工智能应用、传统医学术语、“度量衡”的定义、人工智能发展驱动力、心血管疾病统计数据、健康评判标准、专家系统的角色、癌症死亡率占比、现代制造业中的自动化装备以及生物特征识别技术等多个知识点。 1. 在统计学中，概率被理解为对多个个体或事件的横向比较，即概率是用来衡量某一事件在多次重复实验中发生的频率，因此正确选项是A.横向。 2. 癌症治疗中，WTO统计显示在45%的肿瘤治愈率中，手术是最主要的治疗方式，占比最高，所以选择A.手术。 3. 人工神经网络是一种模仿人脑工作原理的模型，它通过层次化机制理解和解释复杂的客观世界，如图像、声音和文本，对应的是A.人工神经网络。 4. 古代的“衡”主要指的是衡量物体重量的过程，与D.轻重相关。 5. MIT教授Tomaso Poggio强调了过去15年人工智能成功的关键因素，这可能涉及到计算机科学的多个领域，但文档没有具体说明是哪个选项，可能是对AI技术进步的整体概括，这里需要结合上下文进行理解。 6. 在心血管疾病中，中国最常见的疾病是C.高血压，超过其他选项。 7. 根据国际健康评判标准，我国成年人心血管呈理想状态的比例为B.0.2%，这是一个健康指标。 8. 专家系统在文档中被提及，它是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能应用，选择A.专家系统。 9. 2005年的癌症统计报告显示，癌症在美国所有死亡原因中占比为A.1/4。 10. 在自动化装备方面，D.工业机器人是集多种先进技术于一体的现代制造业关键设备，用于提高生产效率。 11. 生物特征识别技术包括指纹识别、人脸识别和虹膜识别，体感交互虽然与生物特征有关，但在该列表中不属于生物特征识别，所以排除A.体感交互。 这份文档提供了丰富的关于人工智能与健康领域知识的练习题目，适用于公需科目培训，帮助学习者理解人工智能在医疗健康领域的应用及其重要性。