《医药信息学》是一门融合医学知识与信息技术的学科,其考试内容涵盖了多个方面的知识点。以下是对各个部分的详细解析:
1. **《医药信息基础》**:这部分主要考察对数据、信息、标准和标准化的理解,包括医学信息标准如ICD(国际疾病分类)和HL7(健康水平七)。理解数据是信息的基础,信息则是经过处理和组织的数据,而标准化则是为了确保信息的一致性和互操作性。ICD是全球通用的疾病和健康问题分类系统,而HL7则是一种医疗信息系统间交换数据的标准。
2. **《医药信息检索》**:这部分重点在于信息检索的基本概念,如信息检索的定义、分类以及计算机检索技术。了解文献的分类、特征信息和检索类型,掌握文献检索语言和检索方法是关键。例如,理解布尔逻辑在信息检索中的应用,以及如何使用特定的检索语法来精确查找所需的信息。
3. **《Matlab基本及时间序列分析》**:Matlab是强大的科学计算软件,这里涉及了向量操作、函数使用等多个方面。考生需要熟练掌握如“:”在生成向量时的作用,向量转置,linspace和logspace函数创建等差和等比数列,reshape函数重塑数组,find函数查找数组元素,diag函数处理对角元素,以及统计函数sum和mean的运用。此外,还包括bar、barh和pie函数创建图表,以及time序列分析中的趋势项计算,如滑动平均法、移动平均法和拟合函数法。polyfit函数用于多项式拟合,周期信号预测则涉及到图形生成。
4. **《多变量分析》**:这部分主要涉及多元统计分析,如多元线性回归、主成分分析、判别分析和聚类分析。考生需要理解基本的矩阵运算,并能运用MATLAB中的regress、princomp、classify、pdist、linkage、cluster等函数进行数据分析。
5. **《支持向量机算法》**:SVM(支持向量机)是机器学习中的重要分类算法。考生需要理解分类算法的基本概念,如训练、测试过程,以及训练数据和测试数据的区别。同时,需要熟悉SVM在MATLAB中的实现,能够理解和分析SVM的MATLAB代码。
考试题型包括选择题、填空题、简述题、程序分析与填空以及论述题,覆盖了理论知识和实践操作两个层面,旨在全面评估学生对医药信息学的理解和应用能力。复习时,考生应依据各专题老师的课件和资料,深入理解并练习相关知识点。