2019年度人工智能与健康考试答案(二).pdf

这篇资料涉及到了人工智能在健康领域的应用以及相关的医学和科技知识。以下是主要的知识点解析： 1. 计算机视觉：立体视觉是计算机视觉领域的重要课题，目标是重构场景的三维几何信息，对于人工智能在医疗影像分析中的应用至关重要，如疾病诊断和手术规划。 2. 深度学习：深度学习通过构建人工神经网络来处理图像、声音和文本等复杂数据，是人工智能的核心技术之一，在医疗领域用于疾病预测和图像识别。 3. 统计学概率：概率是对大量数据的横向比较，用于理解和预测个体特征，对于公共卫生政策制定和疾病风险评估有重要影响。 4. 健康中国2030规划：健康被视为经济社会发展的基础条件，全民健康是建设健康中国的目标，强调预防为主，提高人民健康水平。 5. 诊断标准：金标准通常指的是最准确的诊断方法，如化验结果或病理检测，而心电图显示T波改变可能并非总是代表供血不足，需要结合临床其他指标。 6. 高血压诊断标准：2016年的标准将高血压定义为120/80mmHg以下，反映了对高血压认识的演变和对更早期干预的需求。 7. 人工智能产业：中国的人工智能企业主要集中在一线城市和沿海地区，北京是人工智能企业最多的城巿，显示出其在技术研发和产业化方面的领先地位。 8. 弱人工智能：指的是能够在特定领域执行任务的人工智能系统，与强人工智能（能全面模拟人类智能）和超人工智能（超越人类智能）相对应。 9. 血压计历史：水银柱血压计于1896年开始应用于临床，是监测血压的重要工具，随着技术发展，无水银血压计逐渐取代了它。 10. 计量历史：“度量衡”中的“衡”指称重，体现了古代对重量的测量方法。 11. 癌症统计数据：2005年，美国癌症死亡占所有死亡原因的1/4，凸显了癌症的严重性。 12. 体感交互：这是一种通过肢体动作与数字设备交互的技术，常见于游戏和虚拟现实领域，也有可能应用于康复治疗。 13. 韩国心血管健康：0.67%的韩国中年人心血管状况理想，反映了不同国家间的心血管健康状况差异。 14. 人工智能重点领域：2019年，人工智能重点关注7个领域，包括自然语言处理、计算机视觉等。 15. 基因突变与疾病：乳腺癌1号基因突变会增加患乳腺癌的风险，但不意味着一定会患病。 16. 专家系统：这种系统运用人工智能技术模仿专家决策过程，解决复杂问题，广泛应用于医疗诊断和其他专业领域。 17. “度”：古代的“度”指的是长度的测量。 18. 文本分类：这是自然语言处理的基础应用，涉及信息检索、垃圾邮件过滤等场景。 19. AlphaGo与李世石：2016年，谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，展示了人工智能在复杂策略游戏中的能力。 20. 图像识别：这项技术涉及从图像中提取信息，理解并解释图像内容，是人工智能在自动驾驶、医疗影像分析等领域的关键技术。 21. ImageNet测试：2016年，ImageNet图像识别错误率为3.5%，显示了深度学习在图像识别上的显著进步。 以上就是2019年度人工智能与健康考试的部分内容，涵盖了人工智能在医疗健康领域的应用、统计学、疾病诊断、健康政策、医学史等多个方面的知识。