重庆医科大学2019年硕士研究生招生考试大纲

重庆医科大学2019年硕士研究生招生考试大纲

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1、重庆医科大学2019年硕士研究生招生考试大纲617医学信息学综合Ⅰ.考试性质医学信息学综合是为招收医学信息学的硕士研究生而设置的具有选拔性质的考试科目,其目的是科学、公正、有效地测试考生是否具备攻读硕士学位所必须的医学信息学基础知识和基本技能,其评价标准是高等医学院校相关专业优秀本科毕业生能达到的及格或及格以上水平,以利于择优选拔,确保硕士研究生的招生质量。Ⅱ.考查目标医学信息学综合考试范围包括信息学基础、信息学基本理论、医学信息标准,一元函数微积分、线性代数初步、概率论初步、数理统计初步,数据库系统概述、高级(概念)数据模型、关系数据模型、SQL语言及其操作、数

2、据库的保护等知识要点,要求考生系统掌握相关的基础理论、基本知识和基本技能,能够运用所学的基础理论、基本知识和基本技能综合分析、解决有关理论问题和实际问题。Ⅲ.考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间本试卷满分为300分,考试时间为180分钟。二、答题方式答题方式为闭卷、笔试。三、试卷内容结构医学信息学导论26.7%医用数学33.3%数据库原理40%四、试卷题型结构单选题,每小题2分,共160分多选题,每小题4分,共20分判断题,每小题1分,共10分编程题,每小题10分,共20分6计算题,每小题8分,共40分综合题,每小题10分,共50分Ⅳ.考查内容第一部分医学信息

3、学导论(80分)题型分布单选,30分多选,20分判断,10分综合题,20分分值分布医学信息学基础,约25%(20分)卫生信息管理技术,约25%(20分)卫生信息标准,约50%(40分)参考书目及章节(COOC平台:医学信息学导论)1.郭继军.医学信息资源建设与组织.北京:人民卫生出版社,2009.3第一章绪论第二章医学信息资源类型与特征第十章信息资源组织分类描述语言第十一章章信息组织主题描述语言2.贺培凤.卫生组织与信息管理.北京:人民卫生出版社,2014.6第二章卫生组织信息管理理论、技术与方法3.罗爱静.卫生信息管理概论.人民卫生出版社,2009.2第二章信息

4、管理的理论基础第九章卫生信息标准与规范知识要点一、医学信息学基础(参考1-1、2)1.信息、信息资源、信息资源建设2.医学信息学、生物信息学、公共卫生信息学3.医学信息资源的类型与特征6二、卫生信息管理理论(参考2-2,3-2)1.香农信息论2.系统论3.控制论4.卫生信息服务要素及模式理论5.卫生信息交流模式二、卫生信息管理技术法(参考2-2)1.信息采集技术2.信息推送技术3.信息管理技术(1)信息采集技术(2)数据管理技术(3)通信技术(4)云技术三、卫生信息标准(参考1-10、11,3-9)1.标准类型2.标准化3.标准化组织4.医学术语标准(1)SNOM

5、ED(2)MeSH(3)统一医学语言系统(UMLS)5.医学分类标准(1)中国图书馆分类法(2)国际疾病分类标准6.医学信息传输标准(1)美国卫生信息传输(IL7)(2)医学影像与传输协议(DICOM)第二部分医用数学 (100分)6题型分布单选题,40分计算题,40分综合题,20分分值分布一元函数微积分约60%(60分)线性代数初步约10%(10分)概率论初步约15%(15分)数理统计初步约15%(15分)参考书目及章节知识要点一、一元函数微积分(一)函数、极限、连续1.函数的概念;2.极限及其运算(极限的四则运算法则、两个重要极限);3.无穷小与无穷大;4.连

6、续与间断。(二)一元函数微分学1.导数及其运算;2.微分及其运算;3.罗尔(Rolle)定理和拉格朗日(Lagrange)定理、洛必达(Hospital)法则;4.导数与微分的应用。(三)一元函数积分学1.不定积分及其运算;2.定积分及其运算;3.变上限积分及其导数;4.广义积分;5.平面图形面积。二、线性代数初步61.行列式运算;2.矩阵运算;3.矩阵的初等变换;4.克莱姆(Cramer)法则及其应用;5.行初等变换求线性方程组通解。三、概率论初步1.事件的运算与性质;2.简单的古典概率;3.概率的加法公式、乘法公式;4.贝努利概率模型;5.全概率公式和贝叶斯(

7、Bayes)公式;6.一维离散型随机变量和连续型随机变量及其分布;7.一维随机变量函数的分布;8.二维离散型随机变量和连续型随机变量及其分布;9.随机变量的数字特征,包括数学期望、方差、协方差与相关系数、分位数。四、数理统计初步1.数理统计的基本概念;2.三大分布及抽样分布;3.点估计的概念,矩估计和极大似然估计;4.置信区间的概念,单正态总体下未知参数的置信区间;假设检验的概念,单正态总体下未知参数的假设检验。第三部分数据库原理(120分)题型分布单选题,90分编程题,20分综合题,10分分值分布数据库系统概述约16.7%(20分)高级(概念)数据模型约12.5

8、%(15分

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