- •Часть I. Основы информатики и статистической обработки медико-биологических данных.
- •Тематический план лекций
- •Тематический план практических занятий
- •«С» Задания для самоподготовки:
- •1) Курсив 2) Полужирный подчеркнутый 3) Центрированный 4) Левый отступ 5) Правый отступ 6) Первая строка 7) Выделенный текст
- •«А» Сохранение текста.
- •«С» Задания для самоподготовки:
- •«С» Задания для самоподготовки:
- •«С» Задания для самоподготовки:
- •«С» Задания для самоподготовки:
- •Часть II. Медицинская информатика и системный статистический анализ медико-биологических данных.
- •Тематический план лекций
- •Тематический план практических занятий
- •«С» Тестовые задания для самоподготовки:
- •«С» Тестовые задания для самоподготовки:
- •«А» Результаты диагностики по методу Байеса.
- •«А» Результаты поиска и обработки информации в медицинской базе данных в программе Excel.
- •В озраст от 25 до 30
- •«С» Тестовые задания для самоподготовки:
- •«А» Результаты анализа сезонности острых кишечных инфекций
- •« А» Результаты сглаживания данных наблюдения динамики звут
- •«С» Тестовые задания для самоподготовки:
- •«С» Тестовые задания для самоподготовки:
- •«А» Результаты выполнения дискриминантного анализа
- •Проверка классификации объектов
«С» Тестовые задания для самоподготовки:
Строгое математическое или логическое описание биологических процессов и соответствующих медицинских знаний, обеспечивающее возможность их моделирования на компьютере, называется __формализация___________________
Свойство модели правильно воспроизводить в рамках поставленной задачи функционирование реальных биологических систем называется __адекватность_______________
Системный анализ по методологии «черного ящика» А3_Б1_В4_Г2_
А) Вероятностный анализ
Б) Дискриминантный анализ
В) Дисперсионный анализ
Г) Регрессионный анализ
1) входные клинические признаки имеют количественный, а выходные - качественный (атрибутивный) характер.
2) и входные, и выходные клинические признаки имеют количественный характер.
3) и входные, и выходные клинические признаки имеют качественный (атрибутивный) характер.
4) входные клинические признаки имеют качественный (атрибутивный), а выходные - количественный характер.
Вероятность события, когда нет никакой информации о других, связанных с ним событиях, называется _априорная вероятность____________
Вероятность события, когда известно, что произошло другое, связанное с ним событие, называется __условная вероятность____________
Для расчета вероятности каждого из группы диагнозов при заданном составе клинических признаков применяется метод _Байеса___________
Перемножение условных вероятностей отдельных клинических признаков с целью получения условной вероятности всего симптомокомплекса допустимо при условии их _независимости__________________
Для дифференциальной диагностики (выбора одного из двух возможных диагнозов) при заданном составе клинических признаков применяется метод __Вальда__________
Пороги принятия решения в методе Вальда определяются через допустимые __вероятности_______________ ошибок.
Установите соответствия: А_2__ Б_3__ В_1__
А) Диагностический балл (в патах) симптома Si при дифференциальной диагностике равен
1)
Б) Вероятность диагноза Dj , если известно, что наблюдается симптом Si, равна
2)
В) Информативность симптома Si относительно диагноза Dj равна
3)
Количество дискриминантных функций при дискриминантном анализе равно __1__
1) количеству классов (групп классификации); 2) количеству наблюдаемых признаков; 3) количеству разделяющих поверхностей.
Решение о принадлежности объекта принимается в пользу того класса, величина дискриминантной функции которого _2____
1) минимальна; 2) максимальна; 3) равна нулю.
К какому классу ( D1 или D2 ) следует отнести объект, значения признаков X1, X2 которого на рисунке равны a1, a2: _D2_____
Системный анализ структурными методами А_2__Б_1__
-
А) количественное описание структуры и динамики физиологических процессов с помощью систем дифференциальных уравнений;
Б) логическое описание структуры и содержания медицинских знаний, например, с помощью системы продукционных правил (логических правил вывода).
экспертные системы;
математическое моделирование.
Основная причина, препятствующая применению математических моделей физиологических процессов в клинической практике: _1__
Сложность точного решения системы из многих десятков дифференциальных уравнений;
Сложность определения значений коэффициентов в системе дифференциальных уравнений для конкретного клинического случая;
Сложность достаточно точного описания физиологических процессов с помощью математических уравнений.
Основным фактором, определяющим эффективность экспертной системы, является: _1___
полнота и непротиворечивость системы логических правил вывода, сформулированных на основе знаний и опыта экспертов;
качество алгоритмов поиска в базе знаний решения для конкретной задачи;
удобство взаимодействия с пользователями, а также с разработчиками в процессе накопления знаний.
«А» Результаты моделирования изменения концентрации препарата в крови и органе-мишени – вариант _____.
- максимальная концентрация препарата в крови С2max =
- время ее достижения Т(С2max) =
- максимальная концентрация препарата в мишени С3max =
- интервал времени, в течение которого концентрация препарата в мишени составляет не менее 90%от максимальной:
Т1(С3дейст) =
Т2(С3дейст) =
- интервал времени, через который надо вводить дозы препарата, чтобы постоянно поддерживать его концентрацию в больном органе не ниже указанного допустимого уровня То =
«А» Результаты моделирования изменения количества антигенов и антител в иммунной реакции организма – вариант _____.
- максимальный уровень количества антигенов Хmax =
- максимальный уровень количества антител Ymax =
- максимальный уровень количества плазмоклеток Zmax =
- момент времени, когда количество антигенов достигает максимума Тmax =
- момент времени, когда количество антигенов уменьшается до половины первоначального уровня: Тв =