1. Безопасность и эффективность СИИ необходимо оценивать в рамках жизненного цикла
1) до получения регистрационного удостоверения;
2) после получения регистрационного удостоверения;
3) до и после получения регистрационного удостоверения;
4) такое требование национальными стандартами не определяется.
2. Выберите существующие типы реализации технологий искусственного интеллекта
1) общий (General);
2) широкий (Wide);
3) узкий (Narrow);
4) естественный (Natural);
5) обучаемый (Educable).
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) остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks);
2) генеративно-состязательные нейронные сети (Generative Adversarial Network);
3) искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks);
4) сверточныенейронныесети (Convolutional Neural Networks).
5. Для обработки последовательностей, временных рядов лучше всего подходят
1) остаточные нейронные сети (Residual Neural Networks);
2) искусственные нейронные сети прямого распространения (FeedForward Neural networks);
3) сверточныенейронныесети (Convolutional 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) 6;
2) 3;
3) 1;
4) 8;
5) 4.
7. Искусственный нейрон - это
1) упрощенная математическая модель работы нейрона головного мозга;
2) точная математическая модель работы нейрона головного мозга;
3) точная модель головного мозга;
4) упрощенная модель головного мозга.
8. К традиционным методам анализа медицинских данных относятся
1) методы машинного обучения;
2) статистические методы;
3) искусственные нейронные сети;
4) интеллектуальные интерфейсы.
9. Как набор данных обладает наибольшей ценностью?
1) набор данных по проспективной разметке;
2) верифицированный набор данных;
3) набор данных по ретроспективной разметке.
10. Какие из перечисленных задач медицины можно решить с использованием технологий компьютерного зрения?
1) автоматизация обработки общего анализа крови;
2) оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ;
3) поиск новых лекарственных средств;
4) оценка наличия бляшек на стенках сосудов на основе анализа ОКТ.
11. Какие из перечисленных задач можно решить с использованием технологий обработки естественного языка?
1) оценка искривлённости коронарных артерий по КАГ;
2) интерпретация результатов лабораторных исследований;
3) анализ бреда пациента;
4) интерпретация результатов КТ и МРТ;
5) обработка анкет, оценка тональности отзывов по оказаниям услуг.
12. Какие правила используются при обучении персептрона?
1) правила Маккалока и Питса;
2) правила Хебба;
3) правила Розенблата;
4) логические правила.
13. Какие системы ИИ используются для решения прикладных задач на основе больших данных
1) конвертация форматов данных;
2) аугментация 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) обеспечить поддержку компаний, инвестирующих в ИИ;
2) создать полноценную систему нормативно-правового регулирования в области ИИ;
3) создать необходимые правовые условия для выполнения целей, мер и задач, предусмотренных Стратегией;
4) разработать механизм упрощённого тестирования и внедрения разработок ИИ.
15. Какова цель национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России на 2030 год в области разработки программных и технологических решений?
1) разработать решения, аналогичные или способные превосходить показатели суперкомпьютеров по широкому кругу задач;
2) разработать решения, аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по узкому кругу задач;
3) разработать решения, аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по широкому кругу задач;
4) разработать решения, прогностические возможности которых кардинально отличаются от человеческих.
16. Какую логическую функцию нельзя реализовать при помощи однослойного персептрона?
1) OR;
2) XOR;
3) AND;
4) NOT.
17. Метод обучения модели на основе набора данных, в которых присутствуют как входные данные, так и соответствующие им результаты называется
1) обучение без учителя;
2) обучение с учителем;
3) обучение с подкреплением;
4) интеллектуальное обучение.
18. Обучающая выборка - это
1) выборка, по которой производится настройка (оптимизация) параметров системы ИИ;
2) выборка, на которой проводят проверку применимости параметров системы ИИ для отличных от обучающей выборки наборов данных;
3) уникальная выборка, на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ;
4) число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных.
19. Основным преимуществом многослойных (multilayer) искусственных нейронных сетей перед однослойными является
1) меньшее время обучения;
2) повышенная точность;
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) основная валидация;
2) критическая валидация;
3) аналитическая валидация;
4) клиническая 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) уникальная выборка, на которой проводят объективную оценку качества параметров обученной СИИ;
4) число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных.
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) повторяемость;
3) воспроизводимость;
4) робастность.
25. Соединение двух нейронов называется
1) сома;
2) синапс;
3) дендрит;
4) аксон.
26. Технические испытания, проводимые с целью решения вопроса о целесообразности постановки СИИ на производство и/или использования по назначению, называются
1) приемочные;
2) периодические;
3) с целью регистрации систем;
4) предварительные.
27. Укажите верное определение термина "Искусственный интеллект"
1) самообучающаяся компьютерная система, способная решать задачи на уровне, сравнимом с человеком;
2) направление науки и техники, ориентированное на создание программно-аппаратных средств решения интеллектуальных задач;
3) вероятностная модель предсказания результата какого-либо процесса;
4) когнитивные способности, являющиеся результатам не естественного, а искусственного процесса обучения.
28. Укажите какими основными блоками должна обладать информационная система
1) механизм вывода решения;
2) общий блобуллярий;
3) интеллектуальный интерфейс;
4) база знаний;
5) искусственная нейронная сеть;
6) текстовый процессор.
29. Укажите критерии, которым должно соответствовать программное обеспечение чтобы являться медицинским изделием
1) программное обеспечение является составной частью другого медицинского изделия;
2) программное обеспечение не может быть использовано вне медицинских учреждений;
3) программное обеспечение предназначено изготовителем для оказания медицинской помощи;
4) программное обеспечение не является составной частью другого медицинского изделия.
30. Укажите методы борьбы с переобучением нейронной сети
1) градиентный спуск;
2) Dropout;
3) правило Хебба;
4) ранний останов.
31. Укажите существующие типы систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)
1) знаниевые (Knowledge-based);
2) опытные (experience-based);
3) cупер-скалярные (Super-scalar);
4) незнаниевые (Non-knowledge-based);
5) опосредованные (indirect).
32. Число атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных называется
1) проверочной выборкой;
2) размерностью набора данных;
3) тестовой выборкой;
4) обучающей выборкой.
33. Что из перечисленного не входит в содержимое программы технических испытаний систем ИИ?
1) цели испытаний;
2) методика проведения технических испытаний;
3) место проведения испытаний;
4) результаты технических испытаний схожих систем ИИ;
5) информация об объекте испытаний;
6) перечень нормативной документации.
34. Что из перечисленного ниже относится к категориям эксплуатационных параметров систем ИИ?
1) тип пользовательского интерфейса;
2) саморазвитие;
3) принцип организации обучения;
4) системная совместимость;
5) платформа развертывания;
6) точность.
35. Что понимается под непрерывным обучением систем ИИ?
1) обучение системы ИИ на полной истории болезни одного пациента от рождения до текущего момента;
2) обучение системы ИИ на данных, представленных в аналоговом формате;
3) обучение системы ИИ с использованием квантовых компьютеров;
4) обучение, продолжающееся на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ.
36. Что характерно для переобучения искусственной нейронной сети (ИНС)?
1) ИНС хорошо описывает знакомые данные и плохо не знакомые данные;
2) ИНС хорошо описывает как знакомые, так и не знакомые данные;
3) ИНС плохо описывает знакомые данные и хорошо 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) быстрая обработка входной информации;
2) дистанционное лечение пациентов;
3) снятие ответственности за результат лечения с врача;
4) способность обучаться на каждом дополнительном случае.
38. Что является проблемой применения инновационных методов в медицине?
1) способность обучаться на каждом дополнительном случае;
2) многие решения в AI образованны по принципу "черного ящика" (black box), то есть необъяснимы;
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) информационно-справочных СППВР;
2) гибридных СППВР;
3) интеллектуальных СППВР;
4) вариативных СППВР.