Datenanalyse und maschinelles Lernen in der Gesundheitsinformatik: Online-Quiz

Question 1

Welche der aufgeführten Techniken zählt zu den überwachten Lernverfahren?

Accepted Answer

Support Vector Machine

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Dichtebasierte räumliche Clusterung

Answer

Hierarchische Clusteranalyse

Question 2

Welcher Algorithmus eignet sich zur Reduzierung der Dimensionalität hochdimensionaler Datensätze?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Neuronales Netzwerk

Question 3

Nennen Sie die Technik, die zur Erkennung von Mustern in Zeitreihendaten eingesetzt wird.

Accepted Answer

ARMA-Modellierung

Answer

Regression

Answer

Klassifikation

Answer

Support Vector Machine

Question 4

Welcher Ansatz dient der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen?

Accepted Answer

Data Fusion

Answer

Data Mining

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Datenintegration

Question 5

Nennen Sie eine Anwendung von Data Mining im Bereich der Präzisionsmedizin.

Accepted Answer

Alle genannten Anwendungen

Answer

Personalisierte Behandlungspläne

Answer

Früherkennung von Krankheiten

Answer

Optimierung klinischer Studien

Question 6

Welche der genannten Aussagen trifft nicht auf die Vorteile von Data Mining im Gesundheitswesen zu?

Accepted Answer

Potenzial für erhöhte Fehldiagnosen

Answer

Verbesserte Entscheidungsfindung

Answer

Reduzierung von Kosten

Answer

Erhöhte Patientenzufriedenheit

Question 7

Welche der folgenden Techniken wird bei unüberwachtem Lernen eingesetzt?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Klassifizierung

Answer

Regression

Answer

Zeitreihenanalyse

Question 8

Welche Methode wird in der Gesundheitsinformatik eingesetzt, um aus großen Datenmengen relevante Muster zu extrahieren?

Accepted Answer

Data Mining

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Statistische Modellierung

Answer

Simulation

Question 9

Welcher Algorithmus wird häufig für Klassifizierungsaufgaben im maschinellen Lernen verwendet?

Accepted Answer

Support Vector Machines

Answer

K-means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Naive Bayes

Question 10

Welcher Begriff beschreibt einen Zustand, in dem ein maschinelles Lernmodell gut auf den Trainingsdaten, aber schlecht auf neuen Daten abschneidet?

Accepted Answer

Überanpassung

Answer

Unteranpassung

Answer

Regularisierung

Answer

Cross-Validierung

Question 11

Welche der folgenden Methoden ist KEINE Methode des überwachten maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Regression

Answer

Klassifikation

Answer

Entscheidungsbäume

Question 12

Welche der folgenden Metriken wird typischerweise zur Bewertung der Leistung eines Klassifikationsmodells verwendet?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Mittlerer absoluter Fehler

Answer

Varianz

Answer

Schiefe

Question 13

Welches Verfahren des unüberwachten maschinellen Lernens wird verwendet, um Gruppierungen in Daten zu identifizieren?

Accepted Answer

K-means-Clustering

Answer

Naive Bayes

Answer

Support Vector Machines

Answer

Lineare Regression

Question 14

Welcher Algorithmus wird häufig für die Feature-Auswahl in der Gesundheitsinformatik verwendet?

Accepted Answer

LASSO

Answer

Random Forest

Answer

Neuronale Netze

Answer

k-NN

Question 15

Welche der folgenden Methoden ist eine überwachte Machine-Learning-Methode?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Assoziationsanalyse

Answer

Principal Component Analysis

Question 16

Welcher Vorteil der Anwendung von Data Mining in der Gesundheitsinformatik wird hier genannt?

Accepted Answer

Ermöglicht die Extraktion versteckter Muster und Trends aus Gesundheitsdaten

Answer

Verbessert die Datensicherheit

Answer

Reduziert die Datenmenge

Question 17

Welche Aussage über Entscheidungsbäume ist falsch?

Accepted Answer

Sie sind nur für Klassifizierungsaufgaben geeignet

Answer

Sie können mehrere Zielvariablen vorhersagen

Answer

Sie sind ein hierarchisches Modell

Question 18

Was ist das Ziel der Feature-Auswahl?

Accepted Answer

Reduzieren der Anzahl der Merkmale, um die Modellleistung zu verbessern

Answer

Identifizieren von Ausreißern

Answer

Erhöhen der Datenmenge

Question 19

Welche Metrik wird zur Bewertung der Leistung von Klassifikationsmodellen verwendet?

Accepted Answer

AUC-ROC

Answer

Mean Squared Error

Answer

R-Quadrat

Answer

Akaike Informationskriterium

Question 20

Welche Rolle spielt die Ethik in der Anwendung von Data Mining in der Gesundheitsinformatik?

Accepted Answer

Sicherstellung der Privatsphäre des Patienten und der Datensicherheit

Answer

Beschleunigung der Entwicklung neuer Medikamente

Answer

Reduzierung der Kosten für die Gesundheitsversorgung

Question 21

Welche der folgenden Techniken ist eine unüberwachte Machine-Learning-Methode?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

Support Vector Machine

Question 22

Welche dieser Anwendungen von Data Mining in der Gesundheitsinformatik ist richtig?

Accepted Answer

Vorhersage des Risikos chronischer Krankheiten

Answer

Krankenhausbetten zuweisen

Answer

Verwaltung elektronischer Patientenakten

Answer

Chirurgische Eingriffe durchführen

Question 23

Welche der folgenden Methoden ist ein wesentlicher Bestandteil des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Algorithmische Modellierung

Answer

Exploration der Daten

Answer

Statistische Hypothesenprüfung

Answer

Datenbankabfrage

Question 24

Zu welcher Kategorie von maschinellen Lernalgorithmen gehört ein Entscheidungsbaum?

Accepted Answer

Überwachte Lernverfahren

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Unüberwachte Lernverfahren

Question 25

Welche Technik eignet sich zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Text Mining

Answer

Clusteranalyse

Answer

Assoziationsanalyse

Question 26

Nennen Sie ein Beispiel für eine Anwendung von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen.

Accepted Answer

Vorhersage des Risikos chronischer Krankheiten

Answer

Exploration der Daten

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Datenaufbereitung

Question 27

Welche Anwendung des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen zielt auf die frühe Erkennung von Krankheiten ab?

Accepted Answer

Prognostische Modellierung

Answer

Personalisierte Behandlung

Answer

Wirkstoffforschung

Answer

Medizinische Bildverarbeitung

Question 28

Welche Kennzahl misst die Genauigkeit eines maschinellen Lernmodells?

Accepted Answer

AUC-ROC (Fläche unter der Empfängerbetriebskurve)

Answer

Sensitivität

Answer

Spezifität

Question 29

Welcher Phase des CRISP-DM-Prozesses für Data Mining entspricht das "Datenverständnis"?

Accepted Answer

Verstehen der Daten

Answer

Bewertung

Answer

Bereitstellung

Answer

Modellierung

Question 30

Welche Technik wird in der Gesundheitsinformatik zur Reduzierung der Datendimensionalität eingesetzt?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Sequenzabgleichung

Question 31

Was ist das Ziel der Feature-Selektion in Data-Mining-Projekten?

Accepted Answer

Identifizierung relevanter und informativer Features

Answer

Verringerung der Modellkomplexität

Answer

Reduzierung von Datenrauschen

Answer

Minimierung des Speicherbedarfs

Question 32

Welche Art von maschinellem Lernmodell eignet sich am besten, um Patienten in Risikogruppen einzuteilen?

Accepted Answer

Logistische Regression

Answer

Lineare Regression

Answer

Neuronale Netze

Question 33

Welche der folgenden Techniken wird zur Durchführung einer überwachten Lernmethode verwendet?

Accepted Answer

Support Vector Machines

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Assoziationsregelanalyse

Question 34

Welches Maß wird zur Bewertung der Leistung eines Klassifikators verwendet?

Accepted Answer

AUC-ROC

Answer

R-Quadrat

Answer

AIC

Answer

MAE

Question 35

Welcher Algorithmus wird häufig für die Assoziationsregelanalyse eingesetzt?

Accepted Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

EM-Algorithmus

Answer

k-NN-Algorithmus

Answer

SVM-Algorithmus

Question 36

Welche der folgenden Aufgaben ist ein typisches Beispiel für ein unüberwachtes Lernproblem?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Vorhersage von Krankheiten

Answer

Handschriftenerkennung

Answer

Bildklassifizierung

Question 37

Welche Methode wird eingesetzt, um die Dimensionalität eines Datensatzes zu reduzieren?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbaumanalyse

Question 38

Welche der folgenden Techniken ist ein wichtiger Schritt bei der Vorverarbeitung von Gesundheitsdaten?

Accepted Answer

Feature-Engineering

Answer

Klassifikation

Answer

Regression

Answer

Clustering

Question 39

Welche Anwendung von Machine Learning in der Gesundheitsinformatik hat das Potenzial, die Patientenversorgung maßgeblich zu verbessern?

Accepted Answer

Personalisierte Medizin

Answer

Betrugserkennung

Answer

Finanzprognosen

Answer

Kundenbeziehungsmanagement

Question 40

Welche ethische Überlegung sollte bei der Verwendung von Machine Learning in der Gesundheitsinformatik im Vordergrund stehen?

Accepted Answer

Fairness

Answer

Effizienz

Answer

Präzision

Answer

Wirtschaftlichkeit

Question 41

Welche Art von maschinellem Lernen wird typischerweise eingesetzt, um Patienten mit einem hohen Risiko für einen bestimmten Krankheitsverlauf zu identifizieren?

Accepted Answer

Klassifikation

Answer

Regression

Answer

Dimensionality Reduction

Answer

Clustering

Question 42

Was beschreibt den Begriff "Feature Engineering" im Kontext von Data Mining am besten?

Accepted Answer

Der Prozess der Auswahl und Transformation von Variablen in Daten, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu verbessern.

Answer

Die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, die auf spezifischen Datensätzen trainiert werden.

Answer

Die Bewertung der Leistung von Machine-Learning-Modellen anhand von Metriken.

Answer

Die Verwendung von Algorithmen, um Muster in großen Datensätzen zu entdecken.

Question 43

Welcher Aspekt bei der Anwendung von Data Mining in der Gesundheitsinformatik hat ethische und rechtliche Implikationen?

Accepted Answer

Datenschutz und -sicherheit

Answer

Kostenoptimierung

Answer

Steigerung der Effizienz von klinischen Studien

Answer

Verbesserung der Patientenzufriedenheit

Question 44

Welches Szenario ist ein möglicher Anwendungsfall für maschinelles Lernen in der Gesundheitsversorgung?

Accepted Answer

Vorhersage von Krankenhausaufenthalten basierend auf Patientendaten.

Answer

Planen von Operationsterminen.

Answer

Verwalten von Medikamentenbeständen.

Answer

Erstellen von Patientenakten.

Question 45

Welche Metrik wird typischerweise verwendet, um die Leistung eines Machine-Learning-Modells zur Erkennung von Herzinfarktrisiko zu bewerten?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Standardabweichung

Answer

Korrelation

Answer

Varianz

Question 46

Welches Verfahren wird verwendet, um die Anzahl der Variablen in einem Datensatz zu reduzieren, bevor ein Machine-Learning-Modell trainiert wird?

Accepted Answer

Dimensionality Reduction

Answer

Klassifikation

Answer

Clustering

Answer

Regression

Question 47

Was ist ein wichtiger Schritt im Data-Mining-Prozess, der sicherstellt, dass die Daten sauber und konsistent sind?

Accepted Answer

Datenaufbereitung

Answer

Modellbewertung

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Modellentwicklung

Question 48

Was beschreibt den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen am besten?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet markierte Daten, während unüberwachtes Lernen unmarkierte Daten verwendet.

Answer

Überwachtes Lernen verwendet Algorithmen, unüberwachtes Lernen verwendet statistische Methoden.

Answer

Überwachtes Lernen dient zur Klassifizierung, unüberwachtes Lernen zur Regression.

Answer

Überwachtes Lernen ist komplexer als unüberwachtes Lernen.

Question 49

Welche der folgenden Aufgaben kann Data Mining in der Gesundheitsinformatik **nicht** direkt lösen?

Accepted Answer

Die Entwicklung neuer Medikamente

Answer

Die Früherkennung von Krankheiten

Answer

Die Identifizierung von Risikofaktoren für Krankheiten

Answer

Die Optimierung von Behandlungsplänen

Question 50

Welches der folgenden Verfahren ist **kein** Beispiel für maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Statistische Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support Vector Machines

Answer

Künstliche neuronale Netze

Question 51

Ein Krankenhaus möchte mit Hilfe von Data Mining die Wahrscheinlichkeit für einen Krankenhausaufenthalt bei Patienten mit Diabetes mellitus Typ 2 vorhersagen. Welches der folgenden Verfahren wäre dafür am besten geeignet?

Accepted Answer

Logistische Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Naive Bayes-Klassifikator

Answer

Apriori-Algorithmus

Question 52

Welche der folgenden Aussagen über den Einsatz von maschinellem Lernen in der Gesundheitsinformatik ist **falsch**?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen ist immer fehlerfrei und kann ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen.

Answer

Maschinelles Lernen kann helfen, individuelle Behandlungspläne zu erstellen.

Answer

Maschinelles Lernen kann zur Optimierung von Abläufen in Krankenhäusern beitragen.

Question 53

Welche Art von Daten ist für die Anwendung von Data Mining und maschinellem Lernen in der Gesundheitsinformatik **am wichtigsten**?

Accepted Answer

Patientendaten

Answer

Finanzdaten

Answer

Personaldaten

Question 54

Was versteht man unter „Overfitting“ im Kontext von maschinellem Lernen?

Accepted Answer

Ein Modell, das zu gut auf die Trainingsdaten passt und daher schlecht auf neue Daten generalisiert.

Answer

Ein Modell, das zu schlecht auf die Trainingsdaten passt und daher schlecht auf neue Daten generalisiert.

Answer

Ein Modell, das zu viele Parameter hat und daher schwer zu trainieren ist.

Question 55

Welches der folgenden Verfahren kann zur **Bewertung** der Leistung eines maschinellen Lernmodells verwendet werden?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Apriori-Algorithmus

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Question 56

Welche der folgenden Herausforderungen stellt der Datenschutz beim Einsatz von Data Mining und maschinellem Lernen in der Gesundheitsinformatik dar?

Accepted Answer

Sensible Patientendaten müssen geschützt werden.

Answer

Die Daten sind oft nicht standardisiert.

Answer

Die Daten sind oft unvollständig oder fehlerhaft.

Answer

Es gibt oft zu viele Daten, um sie effektiv zu analysieren.

Question 57

Welche der folgenden Aussagen über den Einsatz von Data Mining und maschinellem Lernen in der Gesundheitsinformatik ist **richtig**?

Accepted Answer

Diese Technologien können die Effizienz und Qualität der Gesundheitsversorgung verbessern.

Answer

Diese Technologien ersetzen die menschliche Expertise vollständig.

Answer

Diese Technologien sind nur in großen Krankenhäusern einsetzbar.

Question 58

Was ist ein wichtiger Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen benötigt gelabelte Daten, unüberwachtes Lernen nicht.

Answer

Überwachtes Lernen benötigt weniger Rechenleistung, unüberwachtes Lernen mehr.

Answer

Überwachtes Lernen ist für komplexe Aufgaben geeignet, unüberwachtes Lernen für einfache Aufgaben.

Question 59

Welche der folgenden Aufgaben kann Data Mining in der Gesundheitsinformatik NICHT direkt erfüllen?

Accepted Answer

Die Entwicklung neuer Medikamente

Answer

Die Identifizierung von Risikopatienten für bestimmte Krankheiten

Answer

Die Vorhersage von Krankenhausaufenthalten

Answer

Die Optimierung von Behandlungsplänen basierend auf Patientendaten

Question 60

Welche Art von maschinellem Lernen wird typischerweise verwendet, um ein Modell zu trainieren, das die Wahrscheinlichkeit eines Krankenhausaufenthalts basierend auf Patientendaten vorhersagt?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Answer

Tiefes Lernen (Deep Learning)

Answer

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Answer

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Question 61

Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von Entscheidungsbäumen in der Gesundheitsinformatik?

Accepted Answer

Die einfache Interpretierbarkeit der Entscheidungsregeln

Answer

Die hohe Genauigkeit bei der Vorhersage im Vergleich zu anderen Modellen

Answer

Die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge in den Daten zu erkennen

Answer

Die Fähigkeit, sehr große Datensätze effizient zu verarbeiten

Question 62

Welche der folgenden Datenquellen ist in der Regel NICHT direkt relevant für Data Mining in der Gesundheitsinformatik?

Accepted Answer

Soziale Medien-Aktivitäten von Patienten

Answer

Medikamentenverordnungen

Answer

Laborwerte

Answer

Elektronische Patientenakten

Question 63

Was ist das Hauptziel der Feature Selection im Data Mining?

Accepted Answer

Die Reduzierung der Anzahl der Variablen, um die Modellgenauigkeit und Effizienz zu verbessern

Answer

Die Erstellung neuer Variablen aus vorhandenen Daten

Answer

Die Erkennung von Mustern in den Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen

Answer

Die Transformation von Daten in eine neue Form, beispielsweise durch Skalierung oder Normalisierung

Question 64

Welche Methode wird häufig zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells in der Gesundheitsinformatik verwendet?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung (Cross-Validation)

Answer

Feature Engineering

Answer

Clustering

Answer

Regression