2025年大學認知科學與技術(shù)專業(yè)題庫——認知科學與技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述“注意”這一基本認知過程在智能輔助診斷系統(tǒng)中的作用。2.解釋自然語言處理（NLP）技術(shù)如何應(yīng)用于電子病歷（EHR）信息的提取與管理。3.描述腦機接口（BCI）技術(shù)在神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用原理及其面臨的主要挑戰(zhàn)。4.簡述情感計算技術(shù)在改善醫(yī)患溝通或患者心理狀態(tài)評估中的應(yīng)用方式。5.認知決策模型（如前景理論）在個性化醫(yī)療治療方案制定中可能發(fā)揮什么作用？二、論述題（每題10分，共40分）6.結(jié)合認知負荷理論，論述人機交互界面設(shè)計在醫(yī)療設(shè)備操作培訓(xùn)中的應(yīng)用原則與重要性。7.分析計算機視覺技術(shù)在醫(yī)學影像分析（如X光片、MRI）中的具體應(yīng)用實例，并探討其發(fā)展前景與倫理考量。8.以“基于認知技術(shù)的老年癡呆輔助診斷系統(tǒng)”為例，論述該系統(tǒng)設(shè)計時需要考慮的關(guān)鍵技術(shù)要素、用戶需求以及潛在的倫理問題。9.試論認知科學與技術(shù)在提升醫(yī)學教育效果（如模擬訓(xùn)練、知識獲取）方面的潛力與實現(xiàn)路徑。三、案例分析題（20分）10.假設(shè)某醫(yī)院希望引入一套基于認知技術(shù)的患者疼痛評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在通過分析患者的語言、面部表情和生理信號等多模態(tài)信息，更準確地評估其疼痛程度，并輔助醫(yī)生調(diào)整治療方案。請結(jié)合你所學知識，分析該系統(tǒng)可能采用的關(guān)鍵認知技術(shù)（至少三種），闡述這些技術(shù)如何協(xié)同工作以實現(xiàn)疼痛評估，并討論該系統(tǒng)在實際應(yīng)用中可能遇到的挑戰(zhàn)（如準確性、隱私保護、用戶接受度等）。試卷答案一、簡答題（每題6分，共30分）1.注意機制幫助系統(tǒng)聚焦于重要的醫(yī)療信息（如關(guān)鍵癥狀、體征），忽略干擾因素，提高診斷的準確性和效率。它模擬了醫(yī)生在復(fù)雜情境下進行信息篩選和優(yōu)先處理的能力。2.NLP技術(shù)通過文本挖掘、信息抽取、語義分析等方法，從非結(jié)構(gòu)化的病歷文本中自動提取患者的病史、過敏史、用藥信息、醫(yī)生診斷等關(guān)鍵信息，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，便于后續(xù)分析、共享和決策支持。3.BCI技術(shù)通過采集大腦信號，解碼患者的意圖或狀態(tài)（如通過想象運動控制假肢，或檢測情緒相關(guān)的腦電波變化），將其轉(zhuǎn)化為控制指令或狀態(tài)反饋，用于幫助恢復(fù)失去的功能或評估患者狀態(tài)。主要挑戰(zhàn)包括信號采集質(zhì)量、解碼準確率、個體差異、長期穩(wěn)定性和應(yīng)用成本。4.情感計算通過分析患者的語音語調(diào)、面部表情、文本語意等，識別其情緒狀態(tài)，應(yīng)用于設(shè)計更具同理心的交互界面，幫助醫(yī)生更好地理解患者情緒；或在心理治療中，評估患者情緒變化，提供反饋或調(diào)整方案。5.認知決策模型幫助理解患者的選擇偏好和風險態(tài)度，結(jié)合臨床數(shù)據(jù)和指南，可以為患者提供更個性化、更符合其價值觀的治療選項，輔助醫(yī)生做出更全面、更人性化的治療決策。二、論述題（每題10分，共40分）6.根據(jù)認知負荷理論，界面設(shè)計應(yīng)盡量降低用戶的認知負荷。在醫(yī)療設(shè)備培訓(xùn)中，應(yīng)用原則包括：簡化操作流程、提供清晰的反饋、采用分步指導(dǎo)、利用可視化輔助、設(shè)計容錯機制。重要性在于減輕培訓(xùn)負擔，縮短學習曲線，降低操作失誤風險，提高醫(yī)護人員使用設(shè)備的效率和安全性。7.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中應(yīng)用實例包括：自動檢測病灶（如腫瘤、結(jié)節(jié)）、測量器官大小形態(tài)、分析細胞圖像、識別病理特征等。發(fā)展前景在于提高診斷速度和一致性、輔助醫(yī)生決策、實現(xiàn)早期篩查。倫理考量涉及數(shù)據(jù)隱私、算法偏見（導(dǎo)致診斷不公）、結(jié)果的可解釋性、過度依賴技術(shù)替代醫(yī)生判斷等。8.關(guān)鍵技術(shù)要素可能包括：多模態(tài)信息融合技術(shù)（整合語言、圖像、生理信號）、情感計算與情感識別技術(shù)、自然語言處理技術(shù)（分析患者自述癥狀）、機器學習與模式識別技術(shù)（建立診斷模型）。用戶需求包括準確性、實時性、易用性、隱私保護。潛在倫理問題包括數(shù)據(jù)偏見導(dǎo)致診斷歧視、過度依賴系統(tǒng)可能削弱醫(yī)患關(guān)系、患者隱私泄露風險、診斷結(jié)果的法律責任界定等。9.認知技術(shù)在提升醫(yī)學教育方面的潛力在于模擬真實臨床情境，提供個性化學習體驗。實現(xiàn)路徑包括：利用虛擬現(xiàn)實（VR）/增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)創(chuàng)建沉浸式模擬訓(xùn)練環(huán)境；應(yīng)用知識圖譜和自適應(yīng)學習技術(shù)，根據(jù)學習者的認知水平和進度提供定制化教學內(nèi)容；利用自然語言處理分析醫(yī)學生問診記錄，提供反饋；利用計算機視覺評估操作技能規(guī)范性；通過情感計算技術(shù)營造更安全、支持性的學習氛圍。三、案例分析題（20分）可能采用的關(guān)鍵認知技術(shù)：1）自然語言處理（NLP）：分析患者的自述疼痛描述（如詞語、句式、情感色彩）；2）面部表情識別：利用計算機視覺分析患者面部肌肉活動，識別疼痛相關(guān)表情（如皺眉、表情痛苦）；3）生理信號處理：分析可穿戴設(shè)備采集的生理數(shù)據(jù)（如心率變異性、皮電反應(yīng)、腦電波）中與疼痛相關(guān)的模式；4）多模態(tài)融合算法：整合來自語言、面部、生理信號的信息，進行綜合疼痛評估。這些技術(shù)協(xié)同工作，通過多渠道信息輸入提高評估的全面性和準確性。可能遇到的挑戰(zhàn)：1）準確性：不同個體疼痛表達差異大，多模態(tài)信息融合難度高，模型可能存在偏見；2