AI trong bài kiểm tra dược phẩm

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. A model ranks compounds for laboratory testing. What must be specified before interpreting its performance?
   • Only the model family name
   • The number of dashboard charts
   • The final commercial price
   • Intended use, population, endpoint, and decision boundary
2. Why is retrospective performance insufficient by itself for a clinical or regulatory claim?
   • Historical data are never useful
   • The validation may not match prospective context, population, or information timing
   • Retrospective models cannot be evaluated
   • A large test set guarantees approval
3. A biomarker model is evaluated on records from the same sites used for training. What transfer question remains?
   • Whether it generalizes to a new study site or data conditions
   • Whether the training loss reached zero
   • Whether it has a polished interface
   • Whether the feature names are alphabetized
4. Why inspect batch effects and missing measurements?
   • They only affect storage costs
   • Missing data always improve generalization
   • They can distort model inputs or create apparent patterns unrelated to the target
   • Batch labels are equivalent to outcomes
5. What does the guide say FDA/EMA AI principles do?
   • Approve every model that follows a checklist
   • Offer a framework for evidence and accountability, not blanket model approval
   • Replace context-of-use validation
   • Đảm bảo việc nộp hồ sơ tuân thủ quy định thành công
6. Một mô hình được sử dụng để ưu tiên các công việc phòng thí nghiệm mang tính khám phá. Kết quả đó nên được mô tả như thế nào?
   • Là bằng chứng về hiệu quả lâm sàng
   • Là kết quả lâm sàng đã được xác thực
   • Là một quyết định quy định đơn thuần
   • Là một giả thuyết mang tính khám phá, trừ khi có bằng chứng hỗ trợ cho một tuyên bố mạnh mẽ hơn
7. Khi dữ liệu xét nghiệm hoặc các phiên bản mô hình thay đổi, nhóm nên làm gì?
   • Giả định rằng việc xác thực trước đó không thay đổi
   • Xóa bỏ giao thức trước đó
   • Sử dụng cơ chế kích hoạt đánh giá lại đã được ghi nhận và đánh giá cấu hình mới
   • Chỉ giữ lại phiên bản cũ trong báo cáo
8. Tại sao cần lưu giữ các giao thức, đầu ra của mô hình và các quyết định xem xét?
   • Chúng hỗ trợ khả năng truy xuất nguồn gốc và việc xem xét lại bằng chứng cũng như các quyết định sau này
   • Chúng đảm bảo mô hình không có thiên kiến
   • Chúng loại bỏ nhu cầu giám sát
   • Chúng là sự thay thế cho nguồn gốc dữ liệu