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 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	laura Ortiz Villamizar 11 de Junio de 2025	% 100	01:24
2	asd 7 de Junio de 2025	% 25	00:40

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Bioinformática y ciencia de datos en la saludVersión en línea Juego examen con preguntas acerca de bioinformática y ciencia de datos en salud. por 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

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

por laura ortiz

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

NumPy

TensorFlow

Biopython

Matplotlib

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

Seaborn

Scikit-learn

BioSQL

PIL

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

Regresión lineal

Árbol de decisión

K-means

Convolutional Neural Network (CNN)

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

Administración de un protocolo estándar de antibióticos según la edad del paciente

Detección de COVID-19 a partir de síntomas registrados en un formulario en línea

Selección de fármacos basada en la secuenciación del genoma del paciente

Programación de consultas médicas automatizadas según disponibilidad hospitalaria

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

HTML

C/C++

SQL

Python puro

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

Rutas de ambulancias

Imágenes de tumores

Series temporales económicas

Niveles de expresión de genes por muestra

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?

Clustering jerárquico

Modelo de lenguaje

GAN

Regresión logística o árbol de decisión

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

Para asegurar que variables con diferentes escalas no dominen el comportamiento del modelo

Para reducir el número total de variables y evitar el sobreajuste

Para transformar variables categóricas en numéricas automáticamente

Para hacer que los datos se distribuyan de forma gaussiana en todos los casos

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por 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?

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	Anónimo	%
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