Uru:
- Ikike ijikọ onyonyo, mgbama, data na mpempe iwu n'ime otu ọrụ biomedical AI nwere ọrụ
- Ikike itinye nleba anya nke mmadụ-na-na-loop, traceability na ụkpụrụ nlekota nkesa nkesa
- Ikike iji dobe oke n'oge ọ bụla ebe ọgụgụ isi na-adịghị edochi nkwenye nke ndị dọkịta na ndị injinia
Ule modul
1. Kedu n'ime ihe ndị a bụ ụkpụrụ bụ isi nke na-ekpebi ihe ize ndụ nke mmepụta AI na injinia biomedical?
- A) Ihe ize ndụ nke mmepụta ahụ hà nhata mmerụ ahụ ọ ga-eme onye ọrịa ma ọ bụrụ na ezighi ezi; nkwado akpịrịkpa dị ka ✔
- B) Ihe nrụpụta AI na-adịkarị mma n'ihi na edere ya nke ọma na nke teknụzụ
- C) Nkwado adịghị mkpa mgbe ejiri ihe nlereanya kachasị ugbu a mee ihe
- D) Ọ bụrụ na mmepụta na-ezo aka na akwụkwọ ntuziaka, ọ dịghị ego ọzọ achọrọ
Nkọwa: Ihe ize ndụ nke mmepụta nhata mmerụ ahụ nke onye ọrịa ma ọ bụrụ na mmepụta ahụ ezighi ezi. Ọ bụ ezie na obere mperi na nchịkọta akwụkwọ dị obere ihe ize ndụ, njehie na-abanye na nchọpụta ihe oyiyi ma ọ bụ mkpebi ụlọ ọgwụ na-eyi nchebe onye ọrịa egwu; Ya mere, ọnụọgụ nkwenye siri ike nwere mmerụ ahụ, na mkpebi ọ bụla metụtara nchekwa onye ọrịa dabere na nkwenye dọkịta.
2. Gịnị bụ ọrụ kwesịrị ekwesị nke ihe ngosi nchọpụta AI na-akwado na iji ụlọ ọgwụ na redio?
- A) Kwadoro akụkọ nke onye redio na-akpaghị aka ma wepụ ọrụ ahụ
- B) Imechi ikpe dị ala na-enweghị ịhụ onye na-ahụ maka redio
- C) Ọ bụrụ na ihe puru omume ihe nlereanya dị elu, mee nyocha na-enweghị nyocha ọzọ
- D) Ịbụ ngwá ọrụ nkwado nke na-adọrọ uche gaa na nchọta ma na-ebute ya ụzọ, mana ọrụ maka nyocha dị n'aka onye ọkà mmụta redio ✔
Nkọwa: Image AI bụ ngwá ọrụ nkwado mkpebi: na-adọta, na-ebute ụzọ, usoro na ọkọlọtọ; Otú ọ dị, ọrụ nchọpụta ọrịa ka dị n'aka onye ọkà mmụta redio. Ihe mmepụta ihe nlereanya abụghị ihe nnọchi maka mkpebi onye redio, ọ bụ naanị ntinye. A na-eji mmepụta ihe na-ejikọta ya na nyocha ụlọ ọgwụ nke onwe ya dị ka ihe na-ezighị ezi na ihe ọjọọ na-ekwe omume mgbe niile.
3. Kedu ihe bụ nsogbu kachasị mgbe ị na-ebufe arụmọrụ nke ụdị AI site n'otu ụlọ nyocha gaa na nke ọzọ na pathology dijitalụ?
- A) Ihe nlereanya na-arụ ọrụ ngwa ngwa
- B) Faịlụ slide pere mpe
- C) Ngbanwe ngalaba kpatara site n'ịjiji na nyocha ọdịiche ✔
- D) Ndị na-ahụ maka ọrịa ọrịa anaghị achọ iji ihe nlereanya ahụ ma ọlị
Nkọwa: Protocol ntụpọ, akara nyocha, na ọkpụrụkpụ ngalaba dị iche site na ụlọ nyocha ruo na ụlọ nyocha; Ọ bụrụ na ihe nlereanya ahụ amụtala dabere na ọnụ ọgụgụ onyonyo nke otu ụlọ nyocha, arụmọrụ ya ga-ebelata na ụlọ nyocha ọzọ. A na-akpọ ihe a na-eme mgbanwe ngalaba na ọ bụ ihe kachasị akpata ọdịda na pathology dijitalụ; Ọ bụ ya mere nkwenye dị n'èzí na nhazi nke agba ji dị oke egwu.
4. Kedu ihe kwesịrị ịbụ ntụgharị nkwenye izizi nke injinia mgbe ụdị nhazi ọkwa ECG kpọrọ 'atrial fibrillation'?
- A) Ide akara ozugbo na faịlụ onye ọrịa dịka nyocha
- B) Lelee akara nrịanrịa, ihe arịa na physiological plausibility wee hapụ dọkịta ✔ mkpebi ahụ
- C) Ọ bụrụ na akara ntụkwasị obi nke ihe nlereanya ahụ dị elu, ọ dịghị mkpa maka njikwa ọ bụla ọzọ.
- D) Iduzi onye ọrịa na ọgwụgwọ ọgwụ
Nkọwa: A ga-ebu ụzọ nwalee ihe nrụpụta maka plausibility physiological na àgwà mgbaàmà: mgbagharị ntọala, akwara akwara ma ọ bụ ntụrụndụ electrode na ndekọ nwere ike iṅomi ụda ahụ. Ọ bụ ihe na-ezighị ezi ịtụkwasị obi na akara ngosi na-eleghị anya n'ihe mgbaàmà raw na oge R-R; Nchọpụta usoro nke ikpeazụ bụ nke dibịa. Ihe nlereanya ahụ na-emepụta mgbaàmà mbụ, ọ naghị eme mkpebi.
5. Kedu ihe bụ isi akụkụ nke nhazi AI nke akara EEG nke na-eme ka nkwenye siri ike karị?
- A) Ogo mgbama na mkpọtụ dị ala yana ihe dị elu / mgbanwe dị elu ✔
- B) Mgbama EEG dị oke njupụta na enweghị mkpọtụ
- C) Na-edekọ EEG site na naanị otu ọwa
- D) EEG data abụghị dijitalụ
Nkọwa: EEG bụ akara njupụta dị ala (microvolt range) ma na-emerụ ya ngwa ngwa site na ihe ndị dị ka enyo anya, mmegharị ahụ, electrode na mkpọtụ netwọk; Na mgbakwunye, mgbanwe dị n'etiti ndị mmadụ n'otu n'otu na ndekọ dị elu. Ogo mgbama na mkpọtụ a dị ala na-eme ka mmepụta ihe nlereanya bụrụ nke na-emebi emebi ma na-achọ nkwado ọkachamara neurophysiologist.
6. Gịnị bụ njedebe kachasị mkpa mgbe ị na-arụ ọrụ na data ọnụọgụ obi sitere na ngwaọrụ wearable ndị ahịa?
- A) Batrị ngwaọrụ na-agwụ ngwa ngwa
- B) Na-echekwa data na igwe ojii
- C) A naghị akwado ngwaọrụ ahụ n'ụzọ ahụike yana akara ngosi nwere ike ịnweta artifact/bias ✔
- D) Ngwaọrụ dị oke ọnụ
Ngosipụta: Ọtụtụ ngwaọrụ wearable nke ndị ahịa anaghị enweta asambodo dị ka ngwaọrụ ahụike; Ihe mmegharị ahụ na-emetụta akara PPG (photoplethysmography), na ihe ndị dị ka ụda akpụkpọ ahụ gbara ọchịchịrị na igbu egbugbu nwere ike ibelata izi ezi. Data ndị a bara uru maka mmata/mmata, mana nleba anya ụlọ ọgwụ na nyocha dọkịta ka achọrọ maka mkpebi nyocha.
7. Kedu ihe 'nkwụpụta oge' pụtara mgbe eji data ndekọ ahụike eletrọnịkị (EHR) na-ewu ụkpụrụ amụma?
- A) Nchekwa data ezoro ezo
- B) Mwepu nke ozi ga-eme n'ọdịnihu n'ime atụmatụ ndị na-adịbeghị n'oge amụma ✔
- C) Data ahụ adịla agadi
- D) Ịzụ ihe nlereanya ahụ nke ukwuu
Nkọwa: Mwepu nwa oge bụ nnyonye anya nke atụmatụ ọzụzụ yana ozi na-adịbeghị n'oge amụma (ọdịnihu); dị ka ọmụmaatụ, iji nchoputa mwepu ịkọ ihe ize ndụ na nnabata. Nke a na-eduga na arụmọrụ dị elu na ụlọ nyocha mana arụ ọrụ na-akụda n'ezie na ojiji ụlọ ọgwụ bụ otu n'ime mmejọ kachasị njọ nke ụdị data ụlọ ọgwụ.
8. Kedu n'ime ihe ndị a ga-abụ iwu mgbe a kọwara ngwanrọ n'onwe ya dị ka 'ngwaọrụ ngwaọrụ ahụike' (SaMD)?
- A) Naanị ịrụ ọrụ ngwa ngwa ezuola
- B) Achọghị akwụkwọ ọ bụla
- C) Naanị interface mara mma chọrọ
- D) njikwa imewe, njikwa ihe egwu, nkwenye / nkwenye na nnabata iwu ga-abụ iwu ✔
Nkọwa: SaMD (Software dị ka ngwaọrụ ahụike) bụ ngwanrọ na-arụ ọrụ maka nyocha, ọgwụgwọ ma ọ bụ nleba anya na adabereghị na ngwaike ọ bụla. N'okwu a, njikwa imewe, njikwa ihe egwu (ISO 14971), nkwenye / nkwenye na nnabata iwu bụ iwu; Enweghị ike emeso ngwanro a dị ka 'naanị ngwa ngwa' n'ihi na ọdịda ya na-emetụta nchekwa onye ọrịa ozugbo.
9. Kedu ihe ize ndụ kachasị njọ mgbe ị na-ajụ AI maka MDR (Ntuziaka Ngwaọrụ Ahụike) ma ọ bụ nọmba ọkọlọtọ?
- A) Ihe nlereanya ahụ na-emepụta akụkọ adịgboroja / akwụkwọ ntụaka ma gosipụta ya n'enweghị nsogbu ✔
- B) Ihe nlereanya na-enye azịza dị mkpụmkpụ
- C) Ihe nlereanya na-aza na bekee
- D) Ihe nlereanya ahụ na-azakwa nwayọ
Nkọwa: Ụdị asụsụ nwere ike iji obi ike mepụta nọmba ihe na-adịghị adị, ụdị ọkọlọtọ na-ezighi ezi, na nrụtụ aka emebere (hallucination). Na nrube isi n'usoro iwu, ntụaka ihe na-ezighi ezi na-eduga na ọdịda nnabata siri ike; Ya mere, a ga-enyocha njirimara nke ọ bụla n'adabereghị na ederede gọọmentị, AI kwesịrị iji ya mee ihe maka ịnyagharị / ịdepụta naanị.
10. Kedu ụdị data ahụike na-adaba n'ime oke KVKK na gịnị ka nke a pụtara?
- A) data nkeonwe nkịtị; enwere ike ịhazi ya n'efu
- B) Ọ bụghị data nkeonwe; enweghị mmachi
- C) Ụdị data nkeonwe pụrụ iche; Ejiri ọnọdụ siri ike yana nchedo ✔
- D) naanị nzuzo nzuzo; enweghị nzuzo achọrọ
Nkọwa: A na-ewere data ahụike 'data nkeonwe' na KVKK; Dị ka a na-achị, nhazi na-adabere na nkwenye doro anya ma ọ bụ mwepu nke iwu kwadoro ma chọọ usoro nchebe siri ike karị. Ya mere, data onye ọrịa enweghị ike ịbanye n'ime ngwaọrụ ndị a na-achịkwaghị achịkwa; Ịmachibidoghị aha, mmachi ohere yana nkwekọrịta nhazi data bụ iwu.
11. Kedu ihe 'calibration' pụtara na ụdị AI nke ụlọ ọgwụ na gịnị kpatara o ji dị mkpa?
- A) Kedu ngwa ngwa ihe nlereanya na-agba ọsọ
- B) Kedu paramita ole ka ihe nlereanya ahụ nwere?
- C) Interface agba nke ihe nlereanya
- D) Ndakọrịta nke ihe puru omume nke ihe nlereanya nyere ya na ihe omume n'ezie ugboro ugboro ✔
Nkọwa: Nhazi bụ dabara adaba nke ihe puru omume nke ihe nlereanya nyere n'ezie ugboro ugboro: ihe omume kwesịrị ime n'ezie na ihe dịka 20% nke ndị ọrịa ọ na-ekwu '20% ize ndụ'. Ebe ọ bụ na a na-eme mkpebi n'ụlọ ọgwụ ahụ dabere na ọnụ ụzọ nke puru omume, ụdị edozighị nke ọma ga-eduga na mkpebi ọnụ ụzọ na-ezighi ezi ọbụlagodi na ọ dabara nke ọma; ya mere, calibration yana ịkpa oke (AUC) ga-enyocharịrị.
12. Gịnị kpatara ekwesịrị iji lelee 'arụmọrụ nke otu' na onyonyo, akara ma ọ bụ ụdị data ụlọ ọgwụ?
- A) Naanị ngụkọta izizi na-ezuru mgbe niile
- B) N'ihi na subgroups na-emetụta ọsọ nlereanya
- C) Generic metric nwere ike zoo arụmọrụ na-adịghị mma na enweghị isi n'ime otu ndị ọrịa ✔
- D) Ntụle subgroup dị mkpa naanị maka ịzụ ahịa
Nkọwa: Ọ bụ ezie na ihe nlereanya nwere ike ịdị mma na nkezi, ọ nwere ike ịrụ ọrụ nke ọma na ụfọdụ obere obere (afọ, okike, ụda akpụkpọ anụ, ụdị ngwaọrụ, ụlọ ọgwụ); Ihe metrik izugbe na-ezobe ahaghị nhata a. Na nlekọta ahụike, nke a na-eduga na mmebi usoro na ụfọdụ ndị ọrịa; Ya mere, a ga-ekewa arụmọrụ n'ime obere otu ma kwuo maka izi ezi.
13. Gịnị bụ ụzọ kacha mma megide ihe ize ndụ nke 're-identification' mgbe na-arụ ọrụ na onye ọrịa data?
- A) Naanị ihichapụ aha zuru ezu n'ọnọdụ niile.
- B) Hazie njirimara na-apụtaghị ìhè yana ihe nchọpụta ozugbo wee gbochie ohere ✔
- C) Ọ bụrụ na data ahụ bụ nke mmadụ ole na ole, ọ nweghị mkpachapụ anya achọrọ
- D) Naanị ịgbanwe aha faịlụ kama izo ya ezo
Nkọwa: Ọbụlagodi data ehichapụrụ nwere ike megharịa ya site na nchikota nchoputa na-adịghị ahụkebe, ụbọchị ọmụmụ, koodu zip na ụbọchị. Ya mere, o zughị oke iwepụta ihe nchọpụta ozugbo; Usoro dị ka mgbanwe ụbọchị, izugbe, k-amaghị aha na njikwa ohere ka ekwesịrị ijikọ ọnụ, yana a ga-ehichapụkwa ederede efu nke nwere mmetụta.
14. Gịnị bụ isi ihe mere iji nọgide na njedebe njedebe 'mmadụ-in-the-loop' akara na biomedical AI workflow?
- A) Njikwa mmadụ na-emepụta naanị nwayọọ na ekwesịrị iwepụ ya
- B) Ọ bụrụ na akara ntụkwasị obi nlereanya dị elu, nkwado mmadụ adịghị mkpa
- C) Ọ nweghị ihe kpatara ya ma ọ bụghị ọrụ iwu
- D) AI nọ n'okpuru ajọ mbunobi na njehie; Mkpebi nchekwa na ọrụ onye ọrịa kwesịrị ịnọ n'aka ọkachamara ruru eru ✔
Nkọwa: Ọgụgụ isi na-emepụta, na-ebute ụzọ ma depụta echiche echiche; mana usoro ọ na-amụta site na data ahụ nwere ike ịbụ nke ezughi oke, enweghị mmasị, ma ọ bụ na-enweghị ihe ọ bụla. Ọ dị mkpa na mkpebi gbasara nchekwa onye ọrịa ga-anọgide na nkwado nke dọkịta na injinia ikike, ma ijide njehie yana idobe ọrụ ahụ n'ebe kwesịrị ekwesị; AI anaghị edochi nnabata a n'ọkwa ọ bụla.