Тест НМО с ответами по теме «Применение методов искусственного интеллекта в клинической практике» Интерактивный образовательный модуль (ИОМ)

1. Безопасность и эффективность СИИ необходимо оценивать в рамках жизненного цикла

1. такое требование национальными стандартами не определяется
2. до получения регистрационного удостоверения
3. до и после получения регистрационного удостоверения
4. после получения регистрационного удостоверения.

2. Выберите существующие типы реализации технологий искусственного интеллекта

1. естественный (Natural)
2. общий (General)
3. широкий (Wide)
4. обучаемый (Educable)
5. узкий (Narrow).

3. Дефект, при наличии которого использование продукции по назначению практически невозможно или недопустимо называется

1. отсекающим
2. значительным
3. критическим
4. малозначительным.

4. Для выделения элементов изображений лучше всего подходят

1. сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks)
2. генеративно-состязательные нейронные сети (Generative Adversarial Network)
3. остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks)
4. искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks).

5. Для обработки последовательностей, временных рядов лучше всего подходят

1. остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks)
2. сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks)
3. искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks)
4. генеративно-состязательные нейронные сети (Generative Adversarial Network).

6. Из скольких частей состоит национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине»?

1. 1
2. 4
3. 6
4. 3
5. 8.

7. Искусственный нейрон – это

1. точная модель головного мозга
2. упрощенная модель головного мозга
3. точная математическая модель работы нейрона головного мозга
4. упрощенная математическая модель работы нейрона головного мозга.

8. К традиционным методам анализа медицинских данных относятся

1. статистические методы
2. интеллектуальные интерфейсы
3. искусственные нейронные сети
4. методы машинного обучения.

9. Как набор данных обладает наибольшей ценностью?

1. верифицированный набор данных
2. набор данных по проспективной разметке
3. набор данных по ретроспективной разметке.

10. Какие из перечисленных задач медицины можно решить с использованием технологий компьютерного зрения?

1. оценка наличия бляшек на стенках сосудов на основе анализа ОКТ
2. оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ
3. поиск новых лекарственных средств
4. автоматизация обработки общего анализа крови.

11. Какие из перечисленных задач можно решить с использованием технологий обработки естественного языка?

1. оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ
2. анализ бреда пациента
3. интерпретация результатов КТ и МРТ
4. обработка анкет оценка тональности отзывов по оказаниям услуг
5. интерпретация результатов лабораторных исследований.

12. Какие правила используются при обучении персептрона?

1. правила Розенблата
2. правила Маккалока и Питса
3. правила Хебба
4. логические правила.

13. Какие системы ИИ используются для решения прикладных задач на основе больших данных

1. аугментация данных
2. конвертация форматов данных
3. компьютерное зрение
4. рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений
5. обработка естественного языка.

14. Какова цель национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России на 2024 год в области создания базы нормативного регулирования в области ИИ?

1. разработать механизм упрощённого тестирования и внедрения разработок ИИ
2. создать необходимые правовые условия для выполнения целей мер и задач предусмотренных Стратегией
3. создать полноценную систему нормативно-правового регулирования в области ИИ
4. обеспечить поддержку компаний инвестирующих в ИИ.

15. Какова цель национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России на 2030 год в области разработки программных и технологических решений?

1. разработать решения прогностические возможности которых кардинально отличаются от человеческих
2. разработать решения аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по широкому кругу задач
3. разработать решения аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по узкому кругу задач
4. разработать решения аналогичные или способные превосходить показатели суперкомпьютеров по широкому кругу задач.

16. Какую логическую функцию нельзя реализовать при помощи однослойного персептрона?

1. AND
2. OR
3. NOT
4. XOR.

17. Метод обучения модели на основе набора данных, в которых присутствуют как входные данные, так и соответствующие им результаты называется

1. обучение с учителем
2. обучение без учителя
3. обучение с подкреплением
4. интеллектуальное обучение.

18. Обучающая выборка – это

1. выборка по которой производится настройка (оптимизация) параметров системы ИИ
2. число атрибутов которые имеют объекты в наборе данных
3. уникальная выборка на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ
4. выборка на которой проводят проверку применимости параметров системы ИИ для отличных от обучающей выборки наборов данных.

19. Основным преимуществом многослойных (multilayer) искусственных нейронных сетей перед однослойными является

1. повышенная точность
2. меньшее время обучения
3. возможность обрабатывать больший объем данных
4. возможность решать нелинейные задачи.

20. Подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с целевым использованием системы искусственного интеллекта в рамках установленного изготовителем функционального назначения, называется

1. критическая валидация
2. клиническая валидация
3. основная валидация
4. аналитическая валидация.

21. Подтверждение способности системы искусственного интеллекта точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые технические результаты вычислений из входных данных, называется

1. аналитическая валидация
2. основная валидация
3. критическая валидация
4. клиническая валидация.

22. Проверочная выборка – это

1. выборка на которой проводят проверку применимости параметров системы ИИ для отличных от обучающей выборки наборов данных
2. выборка по которой производится настройка (оптимизация) параметров системы ИИ
3. число атрибутов которые имеют объекты в наборе данных
4. уникальная выборка на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ.

23. Процесс объединения данных, поступающих из одного или более источников, в целях их использования при обучении и тестировании системы ИИ называется

1. сбором данных
2. ретроспективной разметкой
3. проспективной разметкой
4. разметкой данных.

24. Свойство процесса получать одинаковые результаты испытаний в разных средах испытаний, то есть на разных компьютерах и т.д., называется

1. эффективность
2. воспроизводимость
3. робастность
4. повторяемость.

25. Соединение двух нейронов называется

1. аксон
2. сома
3. дендрит
4. синапс.

26. Технические испытания, проводимые с целью решения вопроса о целесообразности постановки СИИ на производство и/или использования по назначению, называются

1. предварительные
2. с целью регистрации систем
3. приемочные
4. периодические.

27. Укажите верное определение термина «Искусственный интеллект»

1. самообучающаяся компьютерная система способная решать задачи на уровне сравнимом с человеком
2. когнитивные способности являющиеся результатам не естественного а искусственного процесса обучения
3. вероятностная модель предсказания результата какого-либо процесса
4. направление науки и техники ориентированное на создание программно-аппаратных средств решения интеллектуальных задач.

28. Укажите какими основными блоками должна обладать информационная система

1. текстовый процессор
2. база знаний
3. искусственная нейронная сеть
4. общий блобуллярий
5. интеллектуальный интерфейс
6. механизм вывода решения.

29. Укажите критерии, которым должно соответствовать программное обеспечение чтобы являться медицинским изделием

1. программное обеспечение предназначено изготовителем для оказания медицинской помощи
2. программное обеспечение является составной частью другого медицинского изделия
3. программное обеспечение не может быть использовано вне медицинских учреждений
4. программное обеспечение не является составной частью другого медицинского изделия.

30. Укажите методы борьбы с переобучением нейронной сети

1. ранний останов
2. Dropout
3. правило Хебба
4. градиентный спуск.

31. Укажите существующие типы систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

1. незнаниевые (Non-knowledge-based)
2. cупер-скалярные (Super-scalar)
3. знаниевые (Knowledge-based)
4. опосредованные (indirect)
5. опытные (experience-based).

32. Число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных называется

1. размерностью набора данных
2. тестовой выборкой
3. проверочной выборкой
4. обучающей выборкой.

33. Что из перечисленного не входит в содержимое программы технических испытаний систем ИИ?

1. результаты технических испытаний схожих систем ИИ
2. цели испытаний
3. информация об объекте испытаний
4. перечень нормативной документации
5. методика проведения технических испытаний
6. место проведения испытаний.

34. Что из перечисленного ниже относится к категориям эксплуатационных параметров систем ИИ?

1. тип пользовательского интерфейса
2. саморазвитие
3. точность
4. платформа развертывания
5. системная совместимость
6. принцип организации обучения.

35. Что понимается под непрерывным обучением систем ИИ?

1. обучение продолжающееся на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ
2. обучение системы ИИ с использованием квантовых компьютеров
3. обучение системы ИИ на данных представленных в аналоговом формате
4. обучение системы ИИ на полной истории болезни одного пациента от рождения до текущего момента.

36. Что характерно для переобучения искусственной нейронной сети (ИНС)?

1. ИНС хорошо описывает как знакомые так и не знакомые данные
2. ИНС плохо описывает знакомые данные и хорошо не знакомые данные
3. ИНС хорошо описывает знакомые данные и плохо не знакомые данные
4. ИНС плохо описывает как знакомые так и не знакомые данные
5. ИНС перестает давать какой-либо результат.

37. Что является преимуществом применения инновационных методов (на основе ИИ) в медицине?

1. снятие ответственности за результат лечения с врача
2. быстрая обработка входной информации
3. дистанционное лечение пациентов
4. способность обучаться на каждом дополнительном случае.

38. Что является проблемой применения инновационных методов в медицине?

1. многие решения в AI образованны по принципу «черного ящика» (black box) то есть необъяснимы
2. способность обучаться на каждом дополнительном случае
3. выявление сложных ассоциаций которые нелегко свести к статистическим методам или дифференциальным уравнениям
4. чрезмерно быстрая обработка входной информации.

39. Электронные медицинские карты относятся к классу (СППВР – система поддержки принятия врачебных решений)

1. интеллектуальных СППВР
2. гибридных СППВР
3. информационно-справочных СППВР
4. вариативных СППВР.