Test de Aprendizaje Automático en Salud: Evalúa tus conocimientos

Question 1

¿Cuál de las siguientes NO es una técnica de aprendizaje automático utilizada habitualmente en el ámbito de la salud?

Accepted Answer

Extracción de imágenes

Answer

Agrupación

Answer

Clasificación

Answer

Regresión logística

Question 2

En una tarea de aprendizaje automático, cuando el modelo predice un valor numérico continuo, se conoce como:

Accepted Answer

Regresión

Answer

Discretización

Answer

Agrupación

Answer

Clasificación

Question 3

¿Cuál de los siguientes es un beneficio potencial del uso del aprendizaje automático en el ámbito de la salud?

Accepted Answer

Mejora de la precisión diagnóstica

Answer

Mayor subjetividad

Answer

Reducción de la eficiencia

Answer

Aumento de los costes

Question 4

El proceso de preparar los datos para su uso en un modelo de aprendizaje automático se conoce como:

Accepted Answer

Preprocesamiento

Answer

Entrenamiento

Answer

Evaluación

Answer

Implementación

Question 5

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático en una tarea de clasificación?

Accepted Answer

Precisión

Answer

Tiempo de ejecución

Answer

Costo

Answer

Tamaño del modelo

Question 6

Al seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático para una tarea determinada, ¿cuál de los siguientes factores es importante considerar?

Accepted Answer

El tamaño y las características del conjunto de datos

Answer

La marca del proveedor del algoritmo

Answer

El costo del algoritmo

Answer

La popularidad del algoritmo

Question 7

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué es el superejuste?

Accepted Answer

Cuando un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos.

Answer

Cuando un modelo no se adapta lo suficiente a los datos de entrenamiento

Answer

Cuando el conjunto de datos de entrenamiento es demasiado pequeño

Question 8

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático conocido por:

Accepted Answer

Utilizar redes neuronales artificiales con múltiples capas

Answer

Ser más interpretable que otros métodos de aprendizaje automático

Answer

Requerir una cantidad relativamente pequeña de datos para entrenar

Question 9

¿Cuál de las siguientes técnicas NO es comúnmente utilizada en el aprendizaje automático aplicado al ámbito de la salud?

Accepted Answer

Procesamiento de Imágenes

Answer

Clasificación

Answer

Agrupación

Answer

Regresión

Question 10

Un algoritmo de aprendizaje automático se entrena con datos históricos de pacientes. ¿Cuál es el objetivo principal de este entrenamiento?

Accepted Answer

Identificar patrones y tomar decisiones basadas en datos

Answer

Generar nuevos datos de pacientes

Answer

Diagnosticar enfermedades con precisión absoluta

Question 11

¿Qué tipo de problema de salud podría resolverse mediante un modelo de aprendizaje automático de clasificación?

Accepted Answer

Predecir el riesgo de desarrollar una enfermedad en particular

Answer

Calcular la dosis óptima de un medicamento

Answer

Identificar grupos de pacientes con características similares

Answer

Generar informes médicos personalizados

Question 12

¿Cuál de las siguientes es una ventaja potencial del aprendizaje automático en la atención sanitaria?

Accepted Answer

Toma de decisiones clínicas más informada

Answer

Eliminación de la necesidad de profesionales sanitarios

Answer

Reducción del número de pacientes atendidos

Answer

Reducción de costes laborales

Question 13

¿Qué se entiende por sesgo de algoritmo en el contexto del aprendizaje automático en salud?

Accepted Answer

Un error sistemático que puede conducir a resultados injustos o inexactos

Answer

Un tipo específico de modelo de aprendizaje automático

Answer

Un parámetro que se ajusta durante el entrenamiento

Question 14

¿Cómo se puede mitigar el sesgo de algoritmo en los modelos de aprendizaje automático utilizados en la salud?

Accepted Answer

Utilizando conjuntos de datos representativos y técnicas de eliminación de sesgos

Answer

Utilizando algoritmos de aprendizaje automático más complejos

Answer

Aumentando el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento

Question 15

¿Cuál de las siguientes es una aplicación potencial del aprendizaje automático en la gestión de enfermedades crónicas?

Accepted Answer

Monitoreo remoto de pacientes y predicción de exacerbaciones

Answer

Cirugía robótica avanzada

Answer

Desarrollo de nuevos fármacos

Question 16

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático se utiliza comúnmente para analizar datos de salud no estructurados, como notas clínicas escritas?

Accepted Answer

Procesamiento de Lenguaje Natural

Answer

Máquina de vectores de soporte

Answer

Árbol de decisión

Answer

Regresión lineal

Question 17

¿Cómo puede el aprendizaje automático mejorar la precisión de los diagnósticos médicos?

Accepted Answer

Analizando grandes conjuntos de datos de pacientes e identificando patrones complejos

Answer

Sustituyendo a los médicos en el proceso de diagnóstico

Answer

Eliminando la necesidad de pruebas de diagnóstico

Question 18

En el contexto del aprendizaje automático en la salud, ¿cuál de las siguientes es una consideración ética importante?

Accepted Answer

Privacidad y confidencialidad de los datos de los pacientes

Answer

Coste de implementación y mantenimiento

Answer

Falta de estándares regulatorios claros

Question 19

¿Qué técnica de aprendizaje automático se emplea para predecir valores continuos, como la probabilidad de una enfermedad?

Accepted Answer

Regresión

Answer

Agrupación

Answer

Clasificación

Answer

Aprendizaje profundo

Question 20

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático aprende patrones en datos sin información previa etiquetada?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje automático supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje supervisado

Question 21

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aplicación del aprendizaje automático en el ámbito de la salud?

Accepted Answer

Detección temprana de enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas

Answer

Reconocimiento facial

Answer

Predicción de resultados electorales

Question 22

¿Qué métrica se utiliza comúnmente para evaluar la precisión de los modelos de aprendizaje supervisado, considerando tanto los verdaderos positivos como los verdaderos negativos?

Accepted Answer

Valor F1

Answer

Especificidad

Answer

Precisión

Answer

Sensibilidad

Question 23

¿Cuál de las siguientes técnicas de aprendizaje automático es la más adecuada para agrupar datos en conjuntos similares?

Accepted Answer

Agrupación

Answer

Regresión

Answer

Clasificación

Answer

Redes neuronales

Question 24

Para garantizar la exactitud y confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático, ¿qué aspecto es crucial?

Accepted Answer

Calidad y diversidad de los datos de entrenamiento

Answer

Cantidad excesiva de características

Answer

Elección del algoritmo más complejo

Question 25

¿Qué beneficio clave ofrece el aprendizaje automático en la atención sanitaria?

Accepted Answer

Automatización de tareas repetitivas, liberando a los profesionales de la salud para tareas más complejas

Answer

Reducción de la calidad de la atención al paciente

Answer

Eliminación de la necesidad de profesionales médicos

Answer

Aumento significativo de los costos de atención médica

Question 26

Al implementar el aprendizaje automático en la atención sanitaria, ¿qué consideración ética es primordial?

Accepted Answer

Privacidad y confidencialidad de los datos sensibles del paciente

Answer

Costo prohibitivo de implementación y mantenimiento

Answer

Impacto en el empleo de los profesionales de la salud

Question 27

¿Qué desafío es inherente al uso del aprendizaje automático en la atención sanitaria?

Accepted Answer

Sesgo potencial en los modelos, lo que lleva a resultados injustos o inexactos

Answer

Costo prohibitivo de implementar y mantener sistemas de aprendizaje automático

Answer

Falta de datos suficientes para entrenar modelos efectivos

Answer

Alta complejidad técnica que requiere una especialización significativa

Question 28

¿Qué técnica se utiliza en el aprendizaje automático para optimizar el rendimiento de un modelo ajustando sus parámetros internos?

Accepted Answer

Optimización de hiperparámetros

Answer

Validación cruzada

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Ingeniería de características

Question 29

¿Cuál de las siguientes técnicas NO se considera típicamente una técnica de aprendizaje automático en el ámbito de la salud?

Accepted Answer

Análisis discriminante

Answer

Agrupamiento (Clustering)

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 30

En el contexto del aprendizaje automático aplicado a la salud, ¿qué tipo de problema se aborda con la técnica de regresión?

Accepted Answer

Predecir valores continuos, como la presión arterial.

Answer

Clasificar pacientes como de bajo o alto riesgo de una enfermedad.

Answer

Detectar anomalías en imágenes médicas.

Answer

Agrupar pacientes en clústeres según sus síntomas.

Question 31

¿Cuál de los siguientes NO se considera un beneficio directo del uso del aprendizaje automático en salud?

Accepted Answer

Elimina completamente la necesidad de expertos médicos.

Answer

Permite la personalización del tratamiento del paciente.

Answer

Acelera el descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos.

Answer

Mejora la precisión del diagnóstico en algunos casos.

Question 32

Indique cuál de las siguientes afirmaciones sobre la técnica de agrupamiento (clustering) en aprendizaje automático es FALSA:

Accepted Answer

La agrupación siempre genera grupos (clústeres) con el mismo número de elementos.

Answer

Existen algoritmos de agrupación que no requieren especificar el número de grupos (clústeres) a priori.

Answer

La agrupación se utiliza para identificar patrones y tendencias ocultas en los datos.

Question 33

¿Cuál de los siguientes se considera un factor crucial al evaluar la eficacia de un modelo de aprendizaje automático en el ámbito de la salud?

Accepted Answer

Su capacidad de generalización: rendimiento en datos nuevos (no vistos durante el entrenamiento).

Answer

El método específico utilizado para la selección de características.

Answer

El tamaño del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo.

Answer

La velocidad de entrenamiento del modelo.

Question 34

En el ámbito de la salud, ¿qué técnica de aprendizaje automático se utiliza para identificar patrones inusuales o inesperados en los datos?

Accepted Answer

Detección de anomalías (Outlier detection)

Answer

Regresión lineal múltiple

Answer

Clasificación mediante máquinas de vectores de soporte (SVM)

Answer

Análisis de componentes principales (PCA)

Question 35

Indique cuál de las siguientes afirmaciones sobre el preprocesamiento de datos en aprendizaje automático es FALSA:

Accepted Answer

El preprocesamiento de datos siempre es indispensable para cualquier aplicación de aprendizaje automático.

Answer

El preprocesamiento de datos adecuado puede mejorar significativamente el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.

Answer

El preprocesamiento de datos incluye técnicas como la normalización, la estandarización y la codificación de variables categóricas.

Question 36

¿Qué tipo de aprendizaje automático se emplea cuando el objetivo es que el modelo aprenda a asignar una entrada a una categoría predefinida?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 37

Indique cuál de las siguientes afirmaciones sobre la técnica de validación cruzada en aprendizaje automático es FALSA:

Accepted Answer

La validación cruzada siempre proporciona una estimación completamente precisa y libre de sesgo del rendimiento final del modelo.

Answer

La validación cruzada implica dividir el conjunto de datos en múltiples subconjuntos (pliegues) para el entrenamiento y la evaluación.

Answer

La validación cruzada se utiliza para obtener una estimación más robusta del rendimiento del modelo en datos no utilizados durante el entrenamiento.