Информатика экзамен / Вопросы к экзамену по информатике

Вопросы к экзамену

по предмету Медицинская информатика для студентов 1-го курса

медико-профилактического факультета

I. Информатика

1. Позиционные системы счисления. Алгебра высказываний. Конъюнкция. Дизъюнкция. Инверсия. Таблицы истинности.

2. Определение кибернетики. Определение информатики. Основные понятия информатики и кибернетики.

3. Определение информации. Формула для количественного определения информации. Единицы измерения информации.

4. Физические представления информации (аналоговое и цифровое).

5. Локальные сети с выделенным сервером и без выделенного сервера. Клиент-сервер технологии.

6. Топологии сетей. Примеры. Технические характеристики. Технология Ethernet.

7. Понятие о лицензии на ПО, лицензионном и нелицензионном ПО. Исходный код.

8. Открытый и закрытый исходный код. Примеры ОС с открытым (ОПС) и закрытым исходным кодом. Перечень и характеристики достоинств и недостатков

9. ОПС и проприаторных ОС. Приложения. Характеристики OpenOffice и MS Office. Ценовые характеристики.

10. Характеристики СУБД, основные задачи, решаемые этими программами. Архитектура, примеры.

11. Характеристики ЭС, основные задачи, решаемые этими программами. Архитектура, примеры.

12. Понятие об информационно-познавательных программах.

13. Виртуальная топология глобальных сетей.

14. Аналогово-цифровые (АЦП) и (ЦАП) преобразования, модемы.

15. Протоколы передачи данных,.

16. Типы линий связи, их сравнение. Коммутаторы, маршрутизаторы, хосты, серверы.

17. Адреса. Доменная организация адресного пространство. Понятие о поддоменах и сверхдоменах.

18. Основные принципы, на которых организован Интернет. TCP/IP протокол.

19. Адреса в сетях Интернет. Протоколы v4.

20. Ресурсы Интернет (эл. почта, телеконференции, веб-серверы). Интранет (корпоративные сети).

21. Поисковые системы. Перспективы развития Интернет.

II. Основы статистики

22. Случайное событие. Испытание. Единственно возможные и равновозможные события. Ожидаемое событие.

23. Частота и относительная частота случайного события. Вероятность случайного события, как предел для относительной частоты. Свойства вероятности.

24. Совместные и несовместные события. Зависимые и независимые события. Классическое и статистическое определение вероятности.

25. Теорема сложения вероятностей. Условие нормировки.

26. Теорема умножения вероятностей для независимых и зависимых случайных событий.

27. Условная вероятность. Формула Байеса.

28. Случайные величины. Числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.

29. Графические характеристики случайных величин: гистограмма, кумулята.

30. Мода, медиана, квантили.

31. Плотность вероятности.

32. Распределение дискретных и непрерывных случайных величин. Условие нормировки.

33. Нормальный закон распределения. Математическая ожидание, дисперсия.

34. Вероятность попадания случайной величины в заданный интервал, её вычисление. Стандартные интервалы.

35. Распределения Бернулли, Пуассона. Математическая ожидание, дисперсия. Примеры.

36. Объём генеральной совокупности, объём выборки. Вариационный ряд. Параметры генеральной совокупности, характеристики выборки. ).

37. Оценка параметров генеральной совокупности по ее выборке (точечная и интервальная).

38. Определения доверительных интервала и выборки. 1-сигма, 2-сигма и 3-сигма интервала (стандартные интервалы).

39. Распределение Стьюдента. Коэффициент Стьюдента.

40. Оценка стандартных интервалов нормально распределённой случайной величины доверительными интервалами выборки. Примеры.

41. Абсолютная и относительная погрешности измерений. Прямые и косвенные измерения.

42. Виды погрешностей измерений. Устранимые и неустранимые погрешности. Методы устранения грубых Учёт приборных погрешностей. Методы уменьшения случайных погрешностей.

43. Алгоритм оценки косвенных измерений. Примеры.

44. Общая постановка задачи проверки гипотез. Проверка гипотез относительно средних. Интервальный метод.

45. Параметрические и непараметрические критерии статистики. Примеры (Критерии, Стьдента Ван-дер Вардена, Уилкоксона, Знаков, их особенности и характеристики).

46. Функциональная и корреляционная зависимости. Коэффициент линейной корреляции и его свойства. Методы Пирсона и Фехнера.

47. Метод наименьших квадратов. Выборочное уравнение линейной регрессии.

48. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

49. Статистическая значимость корреляции.

50. Задача дисперсионного анализа. Однофакторный и двухфакторный анализ. Формулы, примеры.

51. Стационарные и нестационарные временные ряды. Сглаживание нестационарных рядов. Тренд. Прогнозирование временных рядов. Примеры.

III. Медицинская информатика

52. Определение медицинской информатики, как прикладной науки. Задачи, решаемые методами медицинской информатики.

53. Основные этапы истории медицинской информатики. Основные задачи современного этапа развития методов медицинской информатики (2005 по н.в.) и прогноз развития медици нской информатики.

54. Национальные и интернациональные МИС,

55. Мобильные технологии,

56. Медицинские приложения ГРИД.

57. Понятие о кибернетике.

58. Вектор состояния. Пространство состояний.

59. Понятие здоровья. Гомеостатическая кривая. Коэффициент чувствительности к возмущению.

60. Область нормы в пространстве состояний. Понятие болезни.

61. Коэффициент чувствительности саморегуляции.

62. Понятие лечения. Коэффициент чувствительности к лечебному воздействию.

63. Тяжесть состояния по отдельному параметру. Общая тяжесть состояния.

64. Понятие о диагностическом знаке (симптоме). Порог нормальных значений знака (симптома). Чувствительность, специфичность, Положительная и отрицательная предсказательная сила.

65. Соотношение подобия. Условные вероятности результатов диагноза (Правильные и неправильные положительные и отрицательные исходы формальной диагностики).

66. Подготовительный этап. Создание формализованного списка заболеваний. Создание диагностического списка симптомов. Информативность симптомов.

67. Создание диагностического списка параметров. Информативность параметров.

68. Этапы диагностического процесса. Предварительная диагностика по симптомокомплексу. Алгоритм Байеса.

69. Задачи решаемые СППР в медицине. Пассивные, полуактивные и активные,СППР. Основные компоненты активных.СППР. Примеры.

70. Вероятностные и статистический методы. Примеры.

71. Особенность метода ЭС (дедукция). Структура, примеры.

72. Задачи , решаемые нейросетями. Строение нейросетей (слои). Обучение. Нейроны и синапсы. Виды нейросетей. Примеры.

73. Модель. Классификация моделей. Этапы создания модели нормы. Вектор состояния в норме..

74. Нахождение временных зависимостей параметров в норме.

75. Нахождение коэффициента чувствительности саморегуляции в норме.

76. Различие выборок по Стьюденту. Нахождение коэффициента чувствительности к возмущению в норме.

77. Примеры видов моделей. Особенности моделей Этапы создания моделей.

78. Основные отличия моделей заболеваний от модели нормы. Распределение параметров при заболевании. Коэффициент чувствительности к лечебному воздействию.

79. Моделирование состояния. Этапы создания индивидуальной количественной модели состояния пациента.

80. Выбор оптимального метода лечения. Выбор оптимальной дозы лечебного воздействия. Прогнозирование состояния больного на основе его модели состояния. Коррекция лечения.

81. Медицинские информационные системы. Особенности МИС. Задачи, решаемые МИС.

82. Интегрирование в состав МИС интеллектуальных модулей СППР. Примеры в том числе цифровые данные об улучшении результатов лечения при использовании МИС.

83. Стандарт обмена HL 7.

84. Региональные МИС: Финляндия, архитектура и структура региональной системы округа Хельсинки.

85. Национальные МИС задачи, решаемые национальными МИС, направления деятельности и проблемы (Швеция, Голландия, архитектура и структура МИС).