肺癌免疫治療人工智能輔助決策軟件算法性能測試方法功能測試1.病例數據輸入功能-構造不同格式的病例數據文件，包括標準的CSV、JSON和自定義格式文件，測試軟件能否正確讀取。例如，使用包含1000個患者信息的CSV文件，檢查軟件是否提示讀取成功且無亂碼顯示。-手動輸入單個患者病例數據，包含正常長度和超長的文本描述、不同范圍的數值指標，測試輸入過程是否流暢，有無卡頓或丟失數據情況。輸入一個文本描述達5000字的病例，觀察系統響應，同時查看輸入后數據保存接口返回的狀態碼是否為成功狀態。-輸入異常數據，如性別為非“男”“女”的字符串，年齡為負數或非數字字符，檢驗軟件的輸入驗證機制是否生效，是否能給出明確的錯誤提示信息。2.算法計算功能-選取簡單明確的病例數據，已知其免疫治療的理論決策結果，將病例輸入軟件，對比軟件輸出的決策結果與理論結果是否一致。對于一個經過多專家會診確定免疫治療方案的典型病例，輸入軟件后查看輸出方案的符合度。-使用大數據病例集，涵蓋各種類型和階段的肺癌病例，測試軟件的計算效率，記錄軟件從接收到數據到輸出決策結果的時間。使用包含5000個不同病例的數據集，測試計算時間是否在可接受的性能范圍內，如不超過30分鐘。-修改病例數據中的關鍵指標，觀察軟件決策結果的變化情況，是否符合醫學邏輯。例如，提高某患者的PD-L1表達水平，查看軟件是否相應地傾向于推薦免疫治療。3.結果輸出功能-查看輸出結果的詳細程度，是否包含免疫治療方案建議、風險評估和預期效果等關鍵信息。以一個標準肺癌病例為例，檢查輸出報告是否包含治療藥物名稱、劑量、療程安排、可能出現的副作用概率及預期生存期等。-測試結果輸出的格式，包括PDF、Excel和HTML等，檢查內容的完整性和格式的正確性。導出一份病例的決策結果為PDF格式，查看文檔是否能正常打開，表格和文字排版是否清晰。-對于輸出結果中的醫學術語，檢查是否有對應的解釋或參考文獻鏈接，方便非專業人員理解。在一份輸出報告中隨機點擊幾個醫學術語，查看是否能彈出解釋窗口或跳轉到相關參考頁面。性能測試1.響應時間測試-在不同網絡環境下（高速寬帶、4G、WiFi），多次輸入病例數據，記錄軟件從提交數據到顯示初步反饋信息和最終決策結果的響應時間。在4G網絡下進行10次病例數據提交，統計每次的響應時間，并計算平均值和標準差。-模擬高并發情況，使用工具同時向軟件提交多個病例數據，觀察系統的響應時間變化。使用JMeter工具同時模擬100個用戶提交病例數據，監測系統的響應時間和吞吐量，判斷系統是否能在壓力下正常運行。2.吞吐量測試-逐漸增加并發用戶數量，記錄軟件在不同并發水平下每單位時間內成功處理的病例數，確定軟件的最大吞吐量。從并發10個用戶開始，每次增加10個用戶，直到系統出現明顯性能下降，記錄每個并發水平下的吞吐量數據。-在達到最大吞吐量后，繼續增加并發請求，觀察系統的表現，如是否出現錯誤提示、數據丟失或系統崩潰等情況。當系統達到最大吞吐量的120%并發請求時，觀察系統是否能給出合適的錯誤提示信息，而不是直接崩潰。3.資源利用率測試-使用系統監控工具，如Windows的任務管理器或Linux的top命令，在軟件運行過程中實時監測CPU、內存和磁盤I/O的使用情況。在進行大規模病例數據處理時，每隔5分鐘記錄一次CPU使用率、內存占用量和磁盤讀寫速度，分析資源使用的變化趨勢。-對比不同算法模塊運行時的資源消耗情況，優化資源占用較高的模塊。同時運行基于深度學習和傳統機器學習算法的模塊，對比它們在相同病例數據處理下的CPU和內存使用情況，對高消耗模塊進行代碼優化。可靠性測試1.長時間運行測試-讓軟件連續運行7×24小時，不斷輸入病例數據進行測試，觀察系統是否出現故障、數據丟失或性能下降等問題。在此期間，每隔2小時記錄一次系統的運行狀態信息，包括CPU溫度、內存泄漏檢測和是否有未處理的異常報警。-檢查長時間運行后數據庫中的數據完整性，對比輸入和存儲的數據是否一致。在測試結束后，隨機抽取100個病例數據，驗證輸入信息與數據庫中存儲的數據是否完全一致，包括文本內容、數值精度等。2.容錯測試-模擬軟件運行過程中的意外情況，如網絡中斷、服務器死機和數據庫故障等，檢查軟件的容錯能力和數據恢復機制。在軟件處理病例數據時，突然中斷網絡連接，觀察軟件是否能及時保存進度，待網絡恢復后能否繼續正常處理數據。-人為制造數據損壞或錯誤，如修改數據庫中的部分病例數據，測試軟件能否檢測到異常并進行相應的處理。將數據庫中某患者的年齡數據修改為一個不符合邏輯的值，查看軟件是否能識別該異常并提供修復建議或直接進行糾錯操作。3.數據備份與恢復測試-定期對軟件的數據進行備份操作，檢查備份文件的完整性和可恢復性。每周進行一次全量數據備份，每個工作日進行一次增量備份，備份完成后檢查備份文件的大小和MD5校驗值是否與預期一致。-在數據丟失或損壞的情況下，使用備份文件進行恢復操作，驗證恢復后的數據是否與原始數據一致。模擬數據庫崩潰的情況，使用上周的全量備份和當天的增量備份進行數據恢復，恢復完成后對數據進行全面檢查，確保數據的準確性和完整性。兼容性測試1.操作系統兼容性-在主流操作系統（Windows10、Windows11、LinuxUbuntu和macOS）上安裝和運行軟件，檢查軟件的功能是否正常，有無界面顯示異常或操作障礙。在不同操作系統上安裝軟件后，依次進行病例數據輸入、計算和結果輸出等操作，對比各系統下的功能表現和界面顯示效果。-測試軟件在不同操作系統版本下的兼容性，如Windows10的家庭版、專業版和企業版。在Windows10的三種不同版本上運行軟件，檢查軟件是否能正常啟動和使用所有功能，特別關注一些系統特定的功能，如與系統默認打印機的兼容性。2.瀏覽器兼容性-使用主流瀏覽器（Chrome、Firefox、Safari和Edge）訪問基于Web的軟件版本，檢查軟件的顯示效果和功能完整性。在各個瀏覽器中打開軟件網頁，查看頁面布局是否合理，按鈕和輸入框是否能正常交互，計算結果是否正確顯示。-測試不同瀏覽器版本對軟件的兼容性，檢查是否存在特定版本下的功能異常或顯示問題。在Chrome瀏覽器的不同版本（如最新穩定版、老版本）上進行測試，記錄是否出現某些功能無法使用或界面元素錯位等問題。安全性測試1.數據加密測試-檢查軟件在數據傳輸過程中是否使用了加密協議（如HTTPS），確保數據的安全性。使用網絡抓包工具（如Wireshark）捕獲軟件與服務器之間的數據傳輸數據包，檢查數據包是否經過加密處理，并且加密算法是否為行業標準的加密算法。-驗證軟件對存儲在本地或服務器上的病例數據是否進行了加密，防止數據泄露。查看數據庫存儲的病例數據文件是否為加密格式，嘗試直接打開加密文件，驗證是否無法獲取其中的明文信息。2.用戶認證和授權測試-測試用戶注冊、登錄功能，檢查密碼的加密處理和驗證機制是否安全。使用不同強度的密碼進行注冊和登錄操作，如簡單密碼（123456）和復雜密碼（包含字母、數字和特殊字符），檢查密碼是否以加密形式存儲在數據庫中，登錄時是否通過安全的驗證流程。-驗證用戶權限管理系統，不同角色的用戶（醫生、研究人員、管理員）是否只能訪問和操作其授權范圍內的數據和功能。以醫生用戶角色登錄系統，檢查是否只能查看和處理自己負責的患者病例，無法訪問系統設置等管理員專屬功能。3.漏洞掃描測試-使用專業的漏洞掃描工具（如Nessus、OpenVAS）對軟件進行全面的漏洞掃描，包括網絡漏洞、代碼漏洞和配置漏洞等。定期（每月）使用漏洞掃描工具對軟件進行掃描，生成詳細的漏洞報告，根據報告中的漏洞等級和修復建議對軟件進行安全修復。-檢查軟件對常見安全漏洞（如SQL注入、跨站腳本攻擊XSS）的防范能力。構造包含SQL注入和XSS攻擊代碼的惡意輸入，嘗試提交給軟件，觀察軟件是否能有效攔截這些攻擊，防止數據泄露或系統被破壞。準確性測試1.基于臨床指南的測試-收集權威的肺癌免疫治療臨床指南，根據指南中的標準案例和決策規則，設計測試用例。例如，依據《中國臨床腫瘤學會（CSCO）肺癌診療指南》，選取其中特定類型肺癌的免疫治療推薦方案，將對應病例特征輸入軟件，檢查軟件輸出的決策結果是否與指南一致。-對指南中明確的不同臨床分期、基因突變狀態等條件下的免疫治療決策進行全面測試。按照指南中關于I-IV期肺癌分別在不同基因突變情況下的治療建議，設計多組測試病例數據，分別輸入軟件進行測試，統計符合指南建議的決策比例。2.與專家決策對比測試-邀請多位肺癌領域的醫學專家，對一組具有代表性的肺癌病例進行獨立決策。為每位專家提供相同的病例資料，包括患者的病史、檢查報告和影像資料等，記錄專家的決策意見，包括治療方案、藥物選擇和療程安排等。-將這些病例數據輸入軟件，對比軟件的決策結果與專家決策的一致性。使用一致性評價指標（如Kappa系數）衡量軟件結果與專家意見的契合程度，一般Kappa系數大于0.75表示一致性良好。3.多算法對比測試-采用多種不同類型的人工智能算法（如深度學習、機器學習、傳統統計方法）對同一組肺癌病例數據進行決策分析。實現多種算法的軟件版本，使用相同的病例數據集分別運行各個算法模塊。-對比不同算法的決策結果準確性和穩定性。統計各算法在該數據集上的準確率、召回率、F1值等指標，分析各算法在處理不同復雜度病例時的優勢和劣勢，以及算法性能的波動情況。易用性測試1.界面設計測試-評估軟件界面的布局是否合理，操作流程是否符合用戶習慣。使用流程圖和原型設計工具分析軟件界面的操作步驟和元素布局，邀請醫生用戶進行試用，通過調查問卷和訪談收集他們對界面布局合理性的反饋，如操作按鈕是否易于找到，信息顯示是否清晰等。-檢查界面元素的視覺效果，包括顏色搭配、字體大小和圖標清晰度等。使用專業的設計評測工具檢查顏色對比度是否符合視覺標準，字體大小在不同屏幕分辨率下是否都能清晰顯示，圖標是否能準確傳達其功能含義。-確保界面在不同設備屏幕（如臺式機、筆記本、平板電腦）上的自適應效果良好。在多種設備上打開軟件界面，觀察界面元素是否能自動調整布局和大小，無顯示不全或變形等問題。2.操作便捷性測試-測試軟件的快捷鍵設置和常用操作的快捷方式是否方便用戶使用。查看軟件幫助文檔或在操作界面中查找快捷鍵設置，實際操作快捷鍵進行常見任務，如病例數據保存、打印報告等，評估快捷鍵的實用性和記憶難度。-檢查軟件是否提供了操作提示和引導，幫助用戶快速上手。在軟件的關鍵操作步驟或初學者容易出錯的地方，查看是否有文字提示、氣泡提示或視頻教程等引導信息，進行新用戶試用，觀察他們在引導下完成基本操作的時間和錯誤率。3.用戶反饋與改進-收集用戶在使用軟件過程中的反饋意見，包括功能需求、操作體驗和問題建議等。在軟件中設置反饋入口，定期收集用戶的反饋信息，進行分類整理和分析。-根據用戶反饋及時對軟件進行優化和改進，提高軟件的易用性。針對用戶提出的功能需求，評估其可行性和優先級，合理安排開發資源進行功能添加或修改；對于操作體驗方面的問題，進行界面調整和流程優化。可維護性測試1.代碼結構和注釋-檢查軟件代碼的整體架構是否清晰，模塊劃分是否合理，是否遵循常見的軟件設計模式。使用代碼分析工具（如SonarQube）對代碼進行靜態分析，生成代碼架構圖和模塊依賴關系圖，評估代碼的復雜度和可擴展性。-查看代碼中的注釋是否詳細準確，是否能幫助開發人員快速理解代碼的功能和邏輯。隨機抽取代碼片段，檢查其中的注釋是否涵蓋了函數的輸入輸出參數說明、關鍵算法解釋和代碼修改記錄等信息。2.文檔完整性-檢查軟件是否具備詳細的用戶手冊、開發文檔和維護文檔。查看用戶手冊是否包含軟件的功能介紹、操作指南和常見問題解答；開發文檔是否涵蓋代碼架構、接口說明和數據庫設計；維護文檔是否有系統環境配置、故障排查和性能優化的相關內容。-驗證文檔中