2019年人工智能与健康考试重点解析

"2019年度人工智能与健康考试答案(二).docx" 这篇文档包含了2019年人工智能与健康考试的部分选择题答案，涉及了多个与人工智能、健康和医疗相关的知识点。 1. 立体视觉是深度学习领域的一个重要课题，其目的是重构场景的三维几何信息。这表明立体视觉技术是利用深度学习算法来获取和理解物体的三维空间信息，对于自动驾驶、机器人导航等领域具有重要意义。 2. 统计学中的概率是对数据的横向比较，它描述的是群体中事件发生的频率，而非个体的特定情况。在公共卫生和医学研究中，概率分析常用于疾病风险评估和流行病学研究。 3. 健康是经济社会发展的基础条件，《“健康中国2030”规划纲要》强调了健康对于国家发展的重要性。全民健康不仅是建设健康中国的根本目的，也是社会进步的基石。 4. 金标准是医学诊断中的一种理想参照，如病理检测发现突变细胞可作为肿瘤的金标准。心电图显示T波改变并不一定是供血不足，而超声显示室间隔缺损则通常被认定为先天性心脏病的金标准。 5. 高血压诊断标准随着医学研究的发展而变化，2016年的标准认为血压低于120/80mmHg对健康更有益。 6. 北京是中国人工智能企业最集中的城市，这反映了我国在人工智能领域的地域分布特点，主要集中在经济发达的一二线城市。 7. 弱人工智能是指能够在特定领域完成任务的人工智能系统，如语音识别、图像识别等，它们在某一专业领域内表现出类人的智能。 8. 水银柱血压计自1896年开始应用于临床，至今仍是医疗领域常用的血压测量工具，尽管现代已逐渐被电子血压计取代。 9. “度量衡”中的“衡”代表测量重量或质量，是古代计量体系的重要组成部分。 10. 2005年，美国癌症统计报告显示，癌症占据了所有死亡原因的四分之一，凸显了癌症防治的重要性。 11. 体感交互是通过肢体动作与数字设备互动的技术，常见于游戏和交互式体验中，增加了用户与设备的自然互动性。 12. 国际评判健康的标准中，韩国的预期寿命和生活质量等指标可以反映一个国家的整体健康状况。 这些答案涵盖了人工智能技术在健康领域的应用、健康政策的重要性、医学诊断标准以及历史上的计量方法等多个方面，展示了人工智能与健康交叉学科的知识点。