广东揭阳市部分高中2026-2027学年高三上学期开学摸底考试语文试题

2027届高三开学摸底调研

语文试题

全卷满分150分。考试用时150分钟。

注意事项：

1.答题前，先将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上，并将准考证号条形码粘贴在答题卡上的指定位置。

2.选择题的作答：每小题选出答案后，用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，写在试题卷、草稿纸和答题卡上的非答题区域均无效。

3.非选择题的作答：用签字笔直接答在答题卡上对应的答题区域内。写在试题卷、草稿纸和答题卡上的非答题区域均无效。

4.考试结束后，请将本试题卷和答题卡一并上交。

一、阅读（74分）

（一）阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）

阅读下面的文字，完成下面小题。

材料一：

拍摄眼底照片“秒”测慢病风险，通过视觉信号刺激检测抗压能力……人工智能正越来越多地走进寻常百姓的生活，让健康管理变得“触手可及”。

在近期于上海召开的人工智能助力健康产业高质量发展大会现场，上百名专家学者、企业代表等齐聚一堂，共同探讨当AI深度拥抱健康产业时，将解锁怎样的发展新可能。

“人工智能正加速赋能疾病预防、精准诊断与治疗、健康管理、医药研发、运营监管等全链条各环节，不断催生新产品、新业态、新模式，成为实施健康优先发展战略、加快建设健康中国的重要举措。”中国卫生经济学会副会长兼秘书长朱洪彪说。

技术突破正在加速转化为产业动能。国家卫生健康委医院管理研究所研究员舒婷在大会上介绍，2026年人工智能医疗行业产业规模预计突破400亿元，仍处于快速扩张通道。

走进会场，一台小巧的眼底相机前排起了长队，这是鹰瞳科技自主研发的视网膜影像人工智能检测系统。体验者只需将眼睛贴近目镜，注视绿色光点，设备便自动完成对焦和拍摄。几分钟后，一份“体检报告”便推送到体验者手机上，提示多种眼部疾病以及心梗、脑梗、老年痴呆等重大慢性病风险。

一位体验完的参会者感慨：“一张眼底照，就能看出身体哪儿有问题，健康管理变得更聪明了。”

这样的智能化场景正在更多医院落地。复旦大学附属中山医院党委书记顾建英介绍，从AI技术自动标

注体检报告异常指标，到ICU大模型主动监控生命体征，再到心血管病辅助诊疗智能体结合多模态数据推理，医院正通过深耕AI基础大模型支撑体系建设，持续推动技术创新和服务应用。

“数据时代迈向智能时代，核心在于构建能够实时感知、智慧分析、快速响应的系统。”中国科学院院士、复旦大学光电研究院院长褚君浩从技术底层揭示了智能体如何赋能医疗卫生。

沿着这条技术路径，中国工程院院士、清华大学临床医学院院长董家鸿将目光投向了精准外科手术的未来。他认为，未来手术室将是一个“人机共智医疗空间”。在精准医疗场景中，融合AI大模型、数字孪生、具身智能、混合现实等创新技术，构建起能够实时感知生命体征、智慧分析多模态数据、快速响应术中变化的智能化诊疗环境。

这是一种人机深度协作的模式，并非AI替代医生，而是在医务人员的专业监督与主导下，AI更多地承担支持和辅助临床决策的角色。中国科学院院士褚君浩从技术底层揭示了其中机理：“数据时代迈向智能时代，核心在于构建能够实时感知、智慧分析、快速响应的系统。”正如专家所言，在诊疗行为中，AI需在医务人员监督下使用，医生不能过度依赖AI技术而忽略自身专业判断和患者的个体需求——这正是“人机共智”区别于完全自动化系统的本质特征。

“未来，医疗健康AI产品将会更加平台化、系统化。”在数坤科技创始人兼董事长毛新生看来，行业正加速从技术突破迈向深度融合，AI将会全面重塑患者、医生、医院的关系和整个医疗产业环境。不过，行业加速迈向深度融合的同时，也面临一些共性发展瓶颈。有专家指出，当前通用大模型普遍难以精准捕捉医生的临床思维，而打造原生的医学多模态大模型，又受制于高质量医学数据不足。面对挑战，部分企业已经在积极寻求破局路径。

与会专家认为，当前我国健康产业领域的人工智能应用仍处于起步发展阶段，在核心技术突破、应用场景拓展、产业生态构建等方面还有较大提升空间。下一步，需要深化各方合作，推动人工智能切实赋能健康事业。

从感知到共智，人工智能将为生命健康带来更多可能。大会现场的“智慧”对话虽已落幕，但“AI+健康”的故事才刚刚开始。

（摘编自《从感知到共智，“AI+健康”正解锁更多新可能》，《经济参考报》2026年3月25日）

材料二：

当AI应用到健康服务，带来便捷的同时，也引起了一些疑问。

首先，AI是否可以作为诊断依据？

2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》明确规定：其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务；处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。

多位专家指出，目前在临床诊疗中，AI更多起到的作用是支持和辅助临床决策。比如，AI在医学影像

领域的应用，可加快高清图像获取、图像生成，并提升信噪比和清晰度，帮助快速筛查和识别病变。这减轻了传统人工阅片的工作量，让医生更专注于临床决策和精准诊疗。现实中，AI仍面临诸多挑战，比如AI模型的数据质量、泛化能力有待提升等。专家表示，不能完全依赖AI是行业共识。在诊疗行为中，AI需要在医务人员的监督下使用，医生也不能过度依赖AI技术，忽略自身专业判断和患者的个体需求。

其次，因AI诊疗导致医疗事故，谁来负责？

受访专家均指出，医疗机构作为医疗服务核心主体，在AI辅助诊疗的过程中始终是第一责任人。“AI始终是医生的辅助工具。”专家认为，“我们不能将AI定义为超越医生和医护人员的、技术更高级的、可以自己承担主体责任的存在。”

再次，如何保护患者隐私？

医疗数据通常包含患者的个人健康信息，涉及高度敏感的隐私问题。业内已形成普遍共识：要强化数据质量与基础设施建设，强调原始病历数据的专业化处理与安全保护，遵循“患者隐私信息最小化”原则。

（摘编自杨彦帆、陆凡冰《AI+医疗，前景可期更需厘清边界》，《人民日报》2026年1月23日）

1. 下列对材料相关内容的理解和分析，正确的一项是（   ）

A. 人工智能在健康产业中的应用已进入成熟阶段，能够替代医生完成疾病诊断和处方开具工作。

B. 视网膜影像人工智能检测系统可通过拍摄眼底照片，在几分钟后提示多种眼部疾病及部分重大慢性病风险。

C. 当前医疗健康AI产品实现平台化、系统化，全面重塑了患者、医生、医院的关系和医疗产业环境。

D. 在AI辅助诊疗过程中，AI模型自身应对医疗事故承担主要责任，医疗机构则承担管理责任。

2. 根据材料内容，下列说法不正确的一项是（   ）

A. 2026年人工智能医疗行业产业规模预计突破400亿元，说明AI赋能健康产业能够产生显著的产业动能。

B. 通用大模型难以精准捕捉医生临床思维、打造原生的医学多模态大模型所需的高质量医学数据不足，是当前AI与医疗健康深度融合面临的共性发展瓶颈。

C. 材料二从诊断依据、医疗事故责任、隐私保护三个维度回应了公众对AI医疗的关切，体现了新闻报道的问题意识。

D. 材料一和材料二都认为AI在临床诊疗中具备独立诊断能力，只是受限于法规而暂未放开使用权限。

3. 材料一是一篇新闻作品，下列对其写作特点的分析，最恰当的一项是（   ）

A. 开篇以两个具体医疗实例引出话题，增强了可读性，使读者对AI健康应用形成直观感受。

B. 全文以时间为序，完整记录了人工智能助力健康产业高质量发展大会的全过程。

C. 大量引用院士、专家和企业负责人的观点，旨在证明我国AI医疗技术已领先世界。