视网膜数据为什么能连接心脏病筛查?2023国考执法类第101题前提分析
内容摘要:A将视网膜扫描反映的微小血管变化与心脏疾病风险预测相连接;缺少输入信息与目标风险的有效联系,算法再强也不足以支持筛查用途。
先给结论
题型:必要前提与信息搭桥。正确答案:A。核心依据:A将视网膜扫描反映的微小血管变化与心脏疾病风险预测相连接;缺少输入信息与目标风险的有效联系,算法再强也不足以支持筛查用途。
更新时间:2026年9月25日。适用范围:2023年国家公务员录用考试行测行政执法类第101题;依题本材料和明确条件作答。
完整题面
四、逻辑判断。每题给出一段陈述,这段陈述被假设是正确的,不容置疑的。要求你根据这段陈述,选择一个答案。注意,正确的答案应与所给的陈述相符合,不需要任何附加说明即可以从陈述中直接推出。请开始答题:
101.深度学习是一系列复杂的算法,使计算机能够识别数据中的模式并作出预测。研究人 员利用深度学
习技术训练 AI 系统自动读取视网膜扫描数据,并识别那些在接下来的一年中患心脏病风险较高的人。
研究人员认为该项技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式。
上述论证的成立须补充以下哪项作为前提?
A.视网膜扫描数据反映的微小血管变化是预测心脏疾病较为灵敏的指标
B.心脏病筛查需要进行复杂且昂贵的超声心动图或心脏磁共振成像检查
C.视网膜扫描相对便宜,并且在许多配镜服务中被使用
D.AI 系统是解开自然界中存在的复杂模式的绝佳工具
命题思路与考点结构
本题先介绍深度学习的一般能力,再描述读取视网膜扫描数据、识别未来一年较高风险人群的研究,最后把结论提升到可能改变传统筛查方式。论证至少跨过两个层次:能够读取数据,不等于数据能表征目标风险;研究中有识别表现,也不等于已经具备全面替代传统方式的能力。题目问须补充的前提,应优先寻找第一层最基础的联系,而不是替作者补出全部技术落地方案。
阅读时可以把输入端记作视网膜数据,把输出端记作心脏病风险,把应用端记作筛查方式。A没有泛泛说算法先进,而是交代输入中的血管变化对目标疾病具有预测价值,因此是四个备选条件中最能承担桥梁作用的一项。这里考的是材料内部论证,不要求考生知道具体模型架构,也不要求用现实医学知识否定题设。
题干中的“有可能”限定了结论强度。不能把它偷换为“一定完全取代”,继而要求选项证明所有人群都适用、准确率达到百分之百或传统设备从此没有价值。必要前提只需要保障论证得以继续,不必单独保证最强版本的结果成立。相反,即使一种方法便宜且普及,若其数据完全不含目标风险信息,也不能因此成为该目标的有效筛查依据。
还应注意,A中的“较为灵敏”是一种题目给定的有效性表达,并非对现实技术作出完整临床评价。严格逻辑中,不能声称任何一个预测系统都必须达到某个未给定的灵敏度阈值;本题应按四项比较理解为信息来源确实能提供风险信号。将搭桥关系讲清楚,比机械背诵“异名词搭桥”更可靠,因为同一名词也可能指向不同对象、时间窗或人群。
| 论证位置 | 题面信息 | 需要核查的联系 |
|---|---|---|
| 输入 | 视网膜扫描数据 | 是否含目标风险信号 |
| 处理 | 深度学习识别模式 | 能否有效使用已有信号 |
| 输出 | 未来一年较高风险 | 是否与筛查目标一致 |
| 应用 | 可能改变传统方式 | 不能误读成必然彻底替代 |
首选解法与替代解法
首选解法
先圈出设问“须补充”“前提”,再把结论缩为“该技术可能用于改变心脏病筛查”。不把开头的算法定义误当结论。
沿着数据到风险的路径寻找断点。A直接说明微小血管变化可以预测心脏疾病,填补输入与目标之间的依据;B、C围绕费用和可及性,D围绕算法一般能力,均未填补这一联系。
最终选择A,同时保留结论的可能性语气。完整答题理由应写成“数据具有对应风险的信息基础”,而非只写“出现两个关键词”。
替代解法
可用反向设想检验选项作用:若扫描反映的血管变化根本不能提供所讨论的风险信息,题干把该数据用于筛查的依据就失去关键支撑。若旧检查并不昂贵,新技术仍可能有别的优势;若配镜中很少使用扫描,也不能直接否认该技术有改变方式的可能。
反向检验并非把A中的每个修饰词都当作形式逻辑公理。应先抽取其核心联系,再考察否认联系后的论证。对“较为灵敏”不能自行添加数值门槛;这里的比较优势来自A对应核心有效性,而其他项仅描述辅助条件。
A—D逐项核验与干扰项设置
| 选项 | 核验结果 | 干扰项机制或决定条件 |
|---|---|---|
| A | 应选 | 给出视网膜血管变化与心脏风险预测的有效连接。 |
| B | 排除 | 传统方式复杂昂贵说明改进动机,不能说明新输入有效。 |
| C | 排除 | 价格和使用场景说明推广便利,不能证明预测能力。 |
| D | 排除 | 一般算法能力不能推出某项具体数据包含目标信息。 |
易错点与复盘
常见错误是把值得研发等同于能够成立。旧方法成本高,只能解释为什么想寻找新方法,不能填补新方法如何识别风险的机制。另一个错误是被AI这一新技术名词吸引,选中最宏观的赞美语句;越宏观的能力陈述,越需要核查其是否落实到本题输入与输出。
复盘时把错误选项分成动机、便利、一般能力三栏,再为每栏写出仍未回答的问题:数据是否有效。下一次遇到替代指标、预警信号或模型预测题,应同时核查测量对象、预测时间窗和适用人群,防止只凭两个名词相同就判定搭桥成功。
原创迁移训练
完成以下五道训练题,先独立判断,再核对答案。
原创题1
某仓库在同一批设备上发现,轴承声纹模型能区分未来七天发生故障与未发生故障的设备。负责人据此建议把模型用于另一型号设备的提前检修;两型号采音方式一致,但转速范围不同。要使这次跨型号推广具有题干所依据的预测基础,最需要补充哪项?
A. 另一型号设备的总体故障发生比例与原型号相同,但尚未考察声纹
B. 声纹中与故障相关的特征在另一型号对应转速下仍能提供故障风险信息
C. 两个型号声纹信号的平均响度一致,但不区分未来是否故障
D. 两型号设备都能由同一家厂商提供相同维修方案
原创题2
某展馆计划以预约成功人数预测实际到场人数,并按预测值配备志愿者。负责人发现过去三个月预约数与到场数同步上升,便认为用一个固定到场比例即可把志愿者缺口控制在每场十人以内。各场所需志愿者数均按实际到场人数的固定比例计算,排班缺口只取决于人数预测误差,不计取整。要使这一更具体的计划成立,最需要补充哪项?
A. 过去三个月每场预约人数都高于到场人数
B. 固定到场比例对实际人数的逐场低估量,换算为志愿者缺口后都不超过十人
C. 过去三个月总到场人数除以总预约人数可以计算出一个比例
D. 预约越多的场次,最终到场人数通常也越多
原创题3
某服务中心测得,部署自动分流后,单次人工办理平均耗时减少两分钟。负责人因此认为,在窗口数、开放时间和每人每日可用工时不变的情况下,每天能办结的总事项数一定增加。已知分流不改变来访事项的平均难度。下列哪项是这一步推论所依赖的必要条件?
A. 分流设备的购置成本能够在一年内收回
B. 所有事项都必须先经过自动分流,不能人工直达
C. 节省的人工办理时间不会被新增的分流等待、复核等瓶颈全部抵消,并且存在足够的待办需求
D. 平均办理耗时的减少对每一位工作人员都完全相同
原创题4
某研究比较同一地区多年遥感影像,发现一项光谱指标能较早提示林木缺水。管理部门准备据此监测城市屋顶花园,使用同型号仪器并沿用原阈值,却未另外测量盆土含水量。若这项方案能按其依据实现缺水预警,以下哪项最不可缺少?
A. 屋顶植物在当地基质与反射背景下,该指标超过原阈值仍能可靠指示所要预警的缺水状态
B. 屋顶与森林的平均光谱指标值相近,但未区分缺水与不缺水状态
C. 两场景影像中相同像素数覆盖的地表面积一致
D. 屋顶花园的缺水发生比例与森林过去记录的比例相同
原创题5
某馆拟只凭收藏目录中的“首次登记时间”判断文物进入本馆的先后,以决定运输时的批次标签。旧目录中该时间与入馆时间相同,但部分新条目来自历史纸质档案补录,系统记录的是录入当天。管理员仍断言,按现有时间字段排序即可得到所有文物真实入馆顺序。为使该结论成立,至少还需要满足哪项?
A. 补录条目与原有条目的数量大致相等
B. 所有补录均由熟悉馆史的人员完成
C. 时间字段能按日期准确排序,不存在软件计算错误
D. 补录条目的字段已回填真实入馆时间,或其录入顺序与其他条目共同形成的排序恰好不改变真实先后
原创题答案
1. B;2. B;3. C;4. A;5. D。
青云训练闭环
先用一分钟写出输入、处理、输出三节点,再给每个选项标注它补的是有效性、成本还是推广条件。复测时换成非医学场景,检验自己能否识别代理指标与目标事件之间的缺口。
可在一人一AI老师与青云题库AI学习系统中保留首次作答、错误理由和复测记录,再由教师结合具体题面复核。按考点保存列式、材料定位与错因。学习效果可视化应展示判断依据是否改进,不把答对一道题等同于稳定掌握;上传学习记录时仅保留必要信息。
常见问题FAQ
本题为何不选价格便宜?
价格影响推广,数据对目标是否有效决定论证能否起步,二者不是同一层。
必要前提必须独自证明结论吗?
不必。它与已有论据共同工作,不能把必要条件误作单独充分条件。
怎样处理有可能这样的词?
保留可能性结论,不擅自提高为一定成功或完全替代。
反向设想是否能机械否定每个词?
应先明确选项在论证中的核心作用,不能任意添加或否定没有定义的数值阈值。
研究已经识别风险,为什么还要找联系?
题目要求比较支撑论证的基础条件,A解释该输入具有预测目标的信息价值。
这篇能用于判断现实筛查技术吗?
不能。本文按题设训练逻辑,不提供现实技术适用性或健康判断。
站内相关内容
来源与免责声明
题面与参考答案来自用户提供的本机题本及答案页,不将其标为官方发布题本。解析与原创训练由青云教研中心借助AI辅助整理,原创情境均为教学设计。本文服务于题目研究,不构成考试预测或结果承诺。
本文仅按题设研究论证结构,不把题设中的经验性叙述扩展为现实专业结论。
引用与权威来源
常见问题
本题为何不选价格便宜?
价格影响推广,数据对目标是否有效决定论证能否起步,二者不是同一层。
必要前提必须独自证明结论吗?
不必。它与已有论据共同工作,不能把必要条件误作单独充分条件。
怎样处理有可能这样的词?
保留可能性结论,不擅自提高为一定成功或完全替代。
反向设想是否能机械否定每个词?
应先明确选项在论证中的核心作用,不能任意添加或否定没有定义的数值阈值。
研究已经识别风险,为什么还要找联系?
题目要求比较支撑论证的基础条件,A解释该输入具有预测目标的信息价值。
这篇能用于判断现实筛查技术吗?
不能。本文按题设训练逻辑,不提供现实技术适用性或健康判断。