Bioinformática y ciencia de datos en la salud

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Juego examen con preguntas acerca de bioinformática y ciencia de datos en salud.

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laura ortiz

Colombia

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	laura Ortiz Villamizar 11 Juin 2025	% 100	01:24
2	asd 7 Juin 2025	% 25	00:40

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Bioinformática y ciencia de datos en la salud


Bioinformática y ciencia de datos en la saludVersion en ligne Juego examen con preguntas acerca de bioinformática y ciencia de datos en salud. par laura ortiz 1 ¿Qué librería de Python es más adecuada para trabajar con datos de secuencias genéticas? a NumPy b TensorFlow c Biopython d Matplotlib 2 ¿Cuál de las siguientes librerías permite construir modelos predictivos en salud usando árboles de decisión? a Seaborn b Scikit-learn c BioSQL d PIL 3 ¿Qué modelo es más adecuado para clasificar imágenes médicas como rayos X o resonancias? a Regresión lineal b Árbol de decisión c K-means d Convolutional Neural Network (CNN) 4 ¿Cuál de estas aplicaciones es un ejemplo de medicina personalizada? a Administración de un protocolo estándar de antibióticos según la edad del paciente b Detección de COVID-19 a partir de síntomas registrados en un formulario en línea c Selección de fármacos basada en la secuenciación del genoma del paciente d Programación de consultas médicas automatizadas según disponibilidad hospitalaria 5 ¿Qué lenguaje se usa comúnmente para desarrollar software en dispositivos médicos embebidos? a HTML b C/C++ c SQL d Python puro 6 En un estudio de expresión génica, ¿qué tipo de datos se suele analizar con técnicas como PCA o clustering? a Rutas de ambulancias b Imágenes de tumores c Series temporales económicas d Niveles de expresión de genes por muestra 7 Si tienes un conjunto de datos clínicos con variables como “presión arterial”, “edad” y “nivel de glucosa”, ¿qué tipo de modelo aplicarías para predecir riesgo de diabetes? a Clustering jerárquico b Modelo de lenguaje c GAN d Regresión logística o árbol de decisión 8 ¿Por qué es importante normalizar los datos antes de entrenar un modelo en salud? a Para asegurar que variables con diferentes escalas no dominen el comportamiento del modelo b Para reducir el número total de variables y evitar el sobreajuste c Para transformar variables categóricas en numéricas automáticamente d Para hacer que los datos se distribuyan de forma gaussiana en todos los casos

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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Bioinformática y ciencia de datos en la saludVersion en ligne

par laura ortiz

¿Qué librería de Python es más adecuada para trabajar con datos de secuencias genéticas?

¿Cuál de las siguientes librerías permite construir modelos predictivos en salud usando árboles de decisión?

¿Qué modelo es más adecuado para clasificar imágenes médicas como rayos X o resonancias?

¿Cuál de estas aplicaciones es un ejemplo de medicina personalizada?

¿Qué lenguaje se usa comúnmente para desarrollar software en dispositivos médicos embebidos?

En un estudio de expresión génica, ¿qué tipo de datos se suele analizar con técnicas como PCA o clustering?

Si tienes un conjunto de datos clínicos con variables como “presión arterial”, “edad” y “nivel de glucosa”, ¿qué tipo de modelo aplicarías para predecir riesgo de diabetes?

¿Por qué es importante normalizar los datos antes de entrenar un modelo en salud?