จัดการข้อมูลรายวิชา > แบบทดสอบ > KOREA | Medical & Health Sciences (Secondary Level) | สาขาการแพทย์และสุขภาพ ระดับมัธยมศึกษา > Part 2
| # | ประเภทคำถาม | คำถาม | ข้อสอบประเภท | คะแนน | Action |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ข้อความ | How does the concept of “model as a dataset” reshape traditional data-sharing practices in medical imaging? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 2 | ข้อความ | Which analytical conclusion can be drawn about the trade-offs between physics-informed and statistical models? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 3 | ข้อความ | Why is “mode collapse” considered a critical problem in GAN-based medical image synthesis? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 4 | ข้อความ | Why are healthcare-specific metrics preferred over general-purpose metrics such as FID or SSIM? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 5 | ข้อความ | What does the article identify as the key tension between privacy preservation and image fidelity? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 6 | ข้อความ | Why is the FDA’s approval of synthetic MRI technology significant for future AI-generated data? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 7 | ข้อความ | Which strategy would best mitigate demographic bias in generative models according to the article? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 8 | ข้อความ | How do DDPMs exemplify versatility in healthcare image synthesis? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 9 | ข้อความ | What analytical insight does the article provide about integrating AI-generated medical images into education and research? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 10 | ข้อความ | Why is regional calibration essential when applying risk prediction models across countries? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 11 | ข้อความ | What analytical conclusion can be drawn when comparing the China-PAR and Framingham models? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 12 | ข้อความ | Based on CVD mortality data, what analytical inference can be made about Japan’s position compared to neighboring countries? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 13 | ข้อความ | What analytical limitation arises when using Western-derived coefficients in East Asian models? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 14 | ข้อความ | What policy implication can be derived from country-specific risk models? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 15 | ข้อความ | If a model excludes socioeconomic variables, what analytical consequence might occur? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 16 | ข้อความ | How might AI improve next-generation ASCVD risk prediction in East Asia? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 17 | ข้อความ | What conclusion can be drawn from comparing Mongolia’s and South Korea’s CVD mortality rates? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 18 | ข้อความ | What is the most logical future direction for improving ASCVD models across East Asia? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 19 | ข้อความ | According to the “image generation trilemma” shown in the figure, what analytical conclusion can be drawn about the relative strengths of VAEs, GANs, and DDPMs in medical image synthesis? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |
| 20 | ข้อความ | Based on Figure, what analytical conclusion can be drawn regarding the distribution of cardiovascular disease (CVD) subtypes across East Asian countries? | ปรนัย | 7 | แก้ไข ลบ |