| 1 |
What is the primary goal of the article according to its introduction?
|
3. To explore advancements, applications, and challenges of generative AI in medical imaging |
|
evidence suggests that generative artificial intelligence in the realm of visual content has made Stable Diffusion, Sora, and Veo which excel in generating realistic images and videos
|
Based on textual prompts
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
How do generative AI models differ from traditional discriminative models in healthcare applications?
|
2. Generative models produce new data rather than only classify or interpret |
|
generative AI models differ from traditional discriminative models in healthcare because create new data such as ChatGPT,Sora,Veo
|
Unlike traditional because dataset sharing, which involves transferring actual images,sharing model weights provides an efficient.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
What is meant by the term “model as a dataset”?
|
3. Sharing trained model weights instead of raw data |
|
These trained weights contain a compressed version of the key and relationship of the training data.
|
a model as a dataset in this concept, generative models.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Which statement correctly distinguishes physics-informed and statistical models?
|
3. Physics-informed models incorporate biological or physical principles |
|
the relationship of different anatomy features and their correlations with differences pathogigal process
|
Physical-informed models are primarily rule-based that contrast statistical models learn from data patterns and distribution such as VAE,GAN,DDPM
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
According to the article, what does the “image generation trilemma” describe?
|
5. Balancing data privacy and access |
|
Use additional images for model training, such as X-ray or MRI images, used to solve imbalance, such as adding rare disease augmentation.
|
Use cases in medical imaging use to privacy-preserving , rare diseases data set.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
What is the Human Turing Test used for in medical image synthesis?
|
2. To assess realism of synthetic medical images by experts |
|
ทดสอบว่าภาพสังเคราะห์เหมือนภาพจริงจนคนแยกไม่ออกหรือไม่
|
Image metrics SSIM,PSNR,FID metric inception score by human evaluation CLIPScore,BLIPScore
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Which of the following is NOT mentioned as a potential benefit of synthetic data in healthcare?
|
2. Preserving patient privacy |
|
distribution leakage
|
Protect privacy with model as dataset.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
What is one major ethical concern associated with generative AI in medical imaging?
|
3. Lack of sufficient datasets |
|
ความเสี่ยงของ data leakage,mode collapse,bias,privacy violation
|
The need for a strict evaluation framework ความรับผิดชอบของผู้ใช้และนักวิจัยต่อผลกระทบทางคลินิก
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
What regulatory precedent did the article cite for synthetic data technologies?
|
4. U.S. legislation limiting data sharing |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
What is the main purpose of the article?
|
2. To compare and evaluate ASCVD risk prediction models in East Asia |
|
The cardiovascular risk prediction model suggests that the Western model is not good when used with East Asians.
|
Pooled Cohort Equation-PCE
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
Which of the following models was originally developed for a Western population?
|
1. Framingham Risk Score |
|
โมเดลความเสียงโรคหัวใจและหลอดเลือดPCE ไม่เเม่นยำเมื่อใช้กับชาวเอเชียตะวันออก
|
จีน ญี่ปุ่น เกาหลีเสนอให้สร้างหรือปรับโมเดลเฉพาะชาติพันธุ์ เพื่อการพยากรณ์โรคที่แม่นยำและการรักษาที่เหมาะสม
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
Why might Western-based risk prediction models overestimate ASCVD risk in East Asian populations?
|
5. Data collection standards are weaker in Asia |
|
ความชุกแตกต่างกันในแต่ละะประเทศโดยที่ ญี่ปุ่นมีอัตรการตายจากCVD ต่ำ 25% แต่ในประเทศจีนสูงถึง40%
|
Strokeพบมากกว่า lschemic heart disease โดยเฉพาะชนิดข haemorrhagic
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
What is the key advantage of the China-PAR model compared to Western-based models?
|
1. It includes both genetic and lifestyle factors |
|
อัตราการตายจากCVDของจีนสูงถึง40%
|
แบบสำรวจ NHIS,NHANES
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
Which of the following variables is not typically included in ASCVD risk prediction models discussed in the article?
|
1. Age |
|
ปัจจัยเสียงหลักคือ ความดันสูง เบาหวาน ไขมันสูง อ้วน สูบบุหรี่
|
ชาวเอเชียมี BMI ต่ำกว่ามาตรฐานตะวันตก WHO จึงปรึบเกณฑ์ obesityของเอเชีย
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is a major difference between the Suita Score and the Framingham Risk Score?
|
1. Suita Score predicts lifetime risk instead of 10-year risk |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
According to the article, what is a potential benefit of developing East Asia–specific risk models?
|
3. They improve accuracy and reduce overestimation of risk |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Which factor was highlighted as influencing ASCVD risk differences among East Asian countries?
|
2. Cultural and dietary variations, such as salt intake and lifestyle |
|
ปัจจัยทางวัฒนธรรม สิ่งแวดล้อมในต่างแดนส่งผลต่อพฤติกรรมสุขภาพ
|
เช่น คนญี่ปุ่นในสหรัฐออกกำลังกายน้อยกว่าในญี่ปุ่น
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
What future direction does the article suggest for improving ASCVD risk prediction?
|
2. Using multimodal AI-based prediction integrated with regional data |
|
แต่ละประเทศปรับตัวแปรต่างกันเช่น อายุ SBP LDL-C BMI ประวัติครอบครัว
|
สร้างโมเดลใหม่ที่ใช้ข้อมูลท้องถิ่นร่วมกับตัวปรับเสริม risk enhancer such as CAS score
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which statement best explains the key difference in how VAEs, GANs, and DDPMs generate medical images according to the figure?
|
3. DDPMs iteratively remove noise through reverse diffusion rather than using encoder–decoder or discriminator structures. |
|
DDPMsแบบจำลองแพร่กระจายเชิงความน่าจะเป็นเพื่อลดสัญญาณรบกวน
GANsเครือข่ายเชิงกำเนิดแบบแข่งขัน
VAEaเครือข่ายเข้ารหัส-ถอดรหัสแบบแข่งขัน
|
Physics-informed models
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Which of the following best explains the trend shown in Figure comparing age-standardized and crude CVD mortality rates among East Asian countries?
|
1. Japan and South Korea show low age-standardized CVD mortality rates because of smaller populations. |
|
China-PAR ใช้ข้อมูล corhotภายในประเทศ
NIPPON data ใช้ในญี่ปุ่น
Korean Heart Risk Equation สำหรับเกาหลี
|
การใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างงกันในแต่ละประเทศ
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|