中医药信息学与医学信息论文

[摘要]随着现代信息化技术的发展，医学事业与计算机行业的逐步交叉，医学信息学相关专业由此产生。医学信息工程专业的教学应与实际临床大数据紧密结合。面向医学信息工程等专业课堂实践教学需求，开展了学生关于临床大数据学习态度的调研。下面小编整理了一些《中医药信息学与医学信息论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

中医药信息学与医学信息论文 篇1：

中医药信息学教育发展历程回顾与学科发展现状分析

摘要：本文介绍了中医药信息学的学科发展现状，回顾了中医药信息学本科教育、研究生教育以及博士后教育的发展历程，分析了生源、教师和课程设置的特点，并提出了中医药信息学的学科分类以及学科研究方向。

关键词：中医药信息学；学科发展：教育发展；学科分类

中医药信息学是中医学下的一门崭新的二级学科，是中医学与信息科学交叉融合所产生的新兴学科，其以中医药信息为主要研究对象，以中医药信息在意象世界中的运动规律及其作用为主要研究内容，以大数据处理方法为主要研究方法，以提高处理开放环境下复杂巨系统数据的能力为主要研究目标。2009年，国家中医药管理局将中医药信息学设为二级重点培育学科，到目前为止，已有13家重点学科建设单位，包括中医药信息研究所、医史文献研究院所、图书馆、医院、中医药大学中的信息工程学院等科研、医疗、教育机构；6家国家教育部设立的中医药信息学二级自主硕士、博士学位授予单位，2016年将有首批中医药信息学的硕士、博士研究生毕业；国家人事部设立的中医药信息学博士后工作站1个，已经培养了5批博士后工作人员；建立了国家中医药管理局中医药信息应用方法学重点研究室和国家中医药管理局中医药信息数字化三级实验室各1个，已经开展中医药信息学的相关研究工作；搭建了很好的学术交流平台，一批相关学会已经建立，包括中国中医药信息研究会、中国中西医结合学会信息专业委员会、世界中医药学会联合会信息分会、中国卫生信息学会中医药信息化专业委员会等，中华中医药学会中医药信息学专业委员会也正在筹建中；此外，中医药信息学已经有了自己的出版物——《中国中医药信息杂志》和《中国中医药图书情报杂志》；出版了学科专著《中医药信息学》，其系列丛书也即将出版；《中华医学百科全书医学信息学》卷专门设置了“中医药信息学”二级类目。这些机构的设立及学术平台的搭建，培养了一支中医药信息学研究的人才队伍，推进了学术交流，有力地促进了中医药信息学学科的快速发展。

1.中医药信息学教育现状

1.1本科教育

教育部尚未设立中医药信息学这个学科，因此，中医药信息学的本科教育分属在管理学、工学等学科类目下。在中医药本科教育中，一般是开设管理学学科下的信息管理与信息系统（110102）和工学学科下的医学信息工程（080624S）课程，二者均为本科4年制。开设信息管理与信息系统课程的中医药院校有11所，其中，安徽中医学院和湖北中医药大学于2001年开设，南京中医药大学于2003年开设，河南中医学院于2004年开设，山东中医药大学于2005年开设，广西中医学院于2006年开设，福建中医药大学和辽宁中医药大学于2009年开设，山西中医学院于2010年开设，湖南中医药大学于2013年开设，北京中医药大学于2014年开设等；开设医学信息工程课程的中医药院校有9所，其中，辽宁中医药大学于2010年开设，浙江中医药大学、广州中医药大学、成都中医药大学和甘肃中医学院均于2011年开设，北京中医药大学东方学院和黑龙江中医药大学于2012年开设，湖南中医药大学于2013年开设，安徽中医药大学于2014年开设等。到2014年为止，我国共有20所中医药院校开设了中医药信息学的相关课程，这些课程主要以信息工程或信息管理课程为主。

1.2研究生教育

最早开设与中医药信息学相关的研究生教育的机构是中国中医科学院。早在1984年，中国中医科学院的前身中国中医研究院就设立了管理学学科下的情报学硕士研究生学位授予点，成为全国不仅是中医药领域、而且是整个医药学领域最早设立信息科学相关研究生培养的单位。2011年，中国中医科学院中医药信息研究所在教育部备案于中医学下设立了中医信息学博士与硕士学位二级自主学科学位授予点；同年，在中医学下设立中医药信息学博士与硕士学位二级自主学科学位授予点的单位还有广州中医药大学和湖南中医药大学；在中医学下仅设立中医药信息学硕士学位二级自主学科学位授予点的单位包括江西中医学院和安徽中医学院。上述院校于2013年开始招生，第一批博士、硕士研究生将于2016年毕业。2013年，南京中医药大学在教育部备案于中医学下设立了中医药信息学博士与硕士学位二级自主学科学位授予点，并于2015年开始招收中医药信息学的硕士研究生。

1.3博士后人才培养

2006年，国家人事部批准中国中医科学院中医药信息研究所设立中医药信息学博士后工作站，这标志着中医药信息学作为一个学科首次得到认可。到目前为止，只有中国中医科学院设立了中医药信息学博士后工作站，到2015年已有5批博士后工作人员出站。

1.4国家中医药管理局二级培育学科建设

2009年，国家中医药管理局首次把中医药信息学设为二级培育学科，当年批准了中国中医科学院中医药信息研究所和湖北中医药大学信息工程学院2个重点学科挂靠单位，以后又一次性地批准了上海中医药大学附属曙光医院、北京中医药大学、广州中医药大学医学信息工程学院、成都中医药大学、南京中医药大学中医药文献研究所、浙江中医药大学信息技术学院、湖南中医药大学管理与信息工程学院、江西中医学院计算机学院、安徽中医学院医药信息工程学院、山西中医学院中西医结合医院、中国中医科学院广安门医院等11家重点学科建设单位。到目前为止，共有13家国家中医药管理局二级培育学科中医药信息学的重点学科建设单位。

2.中医药信息学教育特点

由于中医药信息学并没有系统的本科教育，因此研究生教育和博士后培养就成为中医药信息学人才培养的主要途径。

2.1生源特点

由于没有系统的本科教育，研究生教育成为了中医药信息学学科人才培养的主体，同时博士后也成为了中医药信息学学科人才队伍组成的重要力量。与中医药学其他二级学科不同，中医药信息学研究生的生源体现了生源专业多样性的特点。最初的中医药信息学硕士研究生是在情报学下，因此属于管理学科，入学时分数线较高，尤其是英语的分数线较中医药学专业的分数线高出较多，因此，早期的中医药信息学硕士研究生除了中医药学较优秀的生源外，相当一部分来自情报学、图书馆学或医学信息学的本科生。而有了博士生招生后，其生源一部分来自本学科自身培养的硕士研究生，另外一部分则来自中医学、中药学、计算机科学与技术、医学信息学等学科。博士后工作人员的招收面比较广，除了中医学、中药学外，还包括了计算机科学与技术、化学、数学等学科的优秀人才。

生源专业的多样性造就了复合型人才的培养和聚集。特别是博士研究生与博士后工作人员，由于所面对的是新兴学科，无论是理论上，还是实践中，很多东西都需要他们自己去创造、去建立，而不是在课堂上学到，或从教师处学到。他们经过本科、硕士、博士期间的学习，本专业知识已经达到了较高水平，在此基础上，融入其他学科的知识，创造中医药信息学的知识，成为这一新兴学科发展的强有力的推动力。他们中的很多人毕业于国内或国外的知名院校，师从优秀导师，本身有着很高的科研素质，很强的独立创新能力，这些因素促使他们能够自我学习、自我发展。实际上，中医药信息学这一新兴学科的教学相长体现得最为充分。师生间的讨论经常能够碰撞出思想的火花，这些学生大多都敢于和教师说我不同意您的观点，我认为应该怎样；同学问的学术思想碰撞就更为频繁和有效。当然，另一方面，同学问、师生间的合作也是非常重要的，这种合作促进了某一观点的形成和确立。就我们的经验来说，建立定期的师生讨论会，比如每周1次，又或2周1次，每次请1位同学讲其课题的研究进展，教师和其他同学就他的研究进展进行讨论，是产生新的思想的有效方式。学生间课题的衔接也很重要，既要做到不重复，又要做到相互关联，这对团队的形成是非常有效的方法。当然团队间的合作与碰撞也是非常必要的。比如，中国中医科学院中医药信息研究所基于中医药本体的数据挖掘研究团队与浙江大学计算机科学与技术学院中医药知识工程研究团队的碰撞就产生出学科发展的强大推动力。

2.2课程特点

2.2.1课程不固定 中医药信息学是一门崭新的学科，没有成形的培养模式，因此，其研究生教育的课程并不固定，多是按照不同需求进行设置，课程设置更偏向于科研的需求。如中国中医科学院研究生院开设了2门中医药信息学硕士课程，包括中医药信息基础和中医药信息资源管理。前者的课程包括中医药信息学概论、医学信息学概论、中医药数据挖掘、中医药学文献主题标引、中医药学语言系统、医学信息素养、数据库基础理论、生物医学大数据、中医药临床数据挖掘等；后者包括生物医学信息资源检索、古籍文献资源管理、中医药文献计量、信息分析与评价、中医药知识服务方法、医学科技查新、中医药行业统计与应用等课程。除上述课程外，中医药信息学的硕士生必须完成中国中医科学院研究生院规定的必修课程，包括政治、外语、中医药学相关课程等。此外，教师一般还会根据自己研究课题的需要，要求学生在其他综合性大学进修1～2门相关课程，如计算机语言、数据库设计、医学统计学等。其他开设中医药信息学研究生课程的院校也是根据自身需求进行课程设置，因此，这门新兴学科的研究生课程设置没有固定的模式。

课程设置不固定既有其弊端，也有其有利的一面。弊端是造成了课程设置和交流上的困难，培养模式不固定，培养出的学生差异较大。有利的一面是能够适应创新需要，更容易满足科研需求。

2.2.2教师的局限性 中医药信息学的交叉特性使得其所涉及的学科面极为广泛，从中医学、中药学，到中国哲学、计算机科学与技术、信息工程与信息管理，甚而关联到量子力学、信息论、控制论、系统论、耗散结构论、协同论、突变论、分形论、混沌论、复杂科学等。如此广泛的学科领域，很难有一个机构能涵盖所有相关学科所需要的教师，因而在教学上显现出教师的局限性。另一方面，作为个体导师，也很难具有这样多领域的知识，特别是在这所有领域中都非常精通，因而在个体上也表现出教师的局限性。教师的局限性导致了要求学生必须具有创新能力，也就是要求学生在自己专业的基础上，具有融合其他学科知识形成独立观点，促进学科理论、方法、工程技术发展的能力。以中国中医科学院中医药信息研究所的学生为例，大体上分为两大类，一类专业背景为中医药学，需要融合信息科学及大科学知识，重点对中医药信息学理论与方法做出突破；另一类专业背景为计算机、化学、数学等学科，需要融合中医药学及大科学知识，重点对中医药信息学技术与方法做出突破。前者做了大量基于中医药理论，运用信息科学的方法学和计算机技术构建中医药知识模型、中医药知识关联、中医药知识发现的研究工作；后者则做了大量基于计算机、化学或数学知识，结合中医药学知识，进行数据挖掘的工作，开发了一系列的应用平台，包括临床决策支持平台和中药新药辅助开发平台。

2.2.3论文的创造性 由于学科的交叉特性和新兴特性，研究生在完成毕业论文的过程中，需要发挥极大的创造性。尤其是当其所写的论文涉及到理论或方法学时，难度就更加突出。而这些论文的完成很少能直接应用于实际工作，因而，很多时候得不到重视。但就科学研究来说，似乎需求，即便是国家需求也不是唯一的出发点，而个人兴趣也是科学研究，特别是理论科学研究的主要推动力之一。就中医药信息学理论科学研究来讲，自娱自乐也是其理论科学创新发展的必经道路之一。当然，他们当中也有许多人的论文被评为院校级的优秀论文，这是因为他们确实提出了很多独到的、创建性的观点。就他们提出和论证的这些观点来说，他们应该是优秀的。纵观历史上的诺贝尔奖获得者，竟然有许多人是因为博士论文而获得的。因此，博士论文，当然博士后出站论文也在其列，为中医药信息学理论科学研究的进展做出了很大的贡献。

2.2.4课程涉猎广泛 课程涉猎广泛是交叉学科最为明显的特点，更何况是这样一门最古老与最新兴、东方与西方、自然与人文、科学与哲学、技术与艺术交叉融合的学科呢。以中国中医科学院研究生院开设的中医药信息学的2门课程可以窥见一斑。其硕士课程分为“中医药信息基础”和“中医药信息资源管理”。教学内容涉及信息管理学理论与方法、信息资源基础知识信息统计分析方法与数据挖掘技术、图书情报学方法与技术、数据库基础理论与计算机处理技术、生物医学大数据与知识服务等。此外，还需要学习相应的中医经典著作和所有的公共课程，可见其涉猎范围之广泛。

3.中医药信息学学科分类

中医药信息学主要分为中医药信息资源管理、中医药信息工程2类。

3.1中医药信息资源管理

中医药信息资源管理是中医学、信息科学和管理学相互交叉渗透形成的一门综合性的应用学科，是中医药信息学的分支学科。其研究对象为文献载体信息；研究内容为文献资源的获取、整序、组织、分析和传播利用等；研究手段主要采用图书情报学研究方法；研究目标主要是实现中医药文献信息的有效管理。

3.1.1中医药图书馆学 中医药图书馆学的主要研究方向为：中医药文献资源建设、中医药文献信息组织研究、中医古籍资源积累方法研究、中医药图书馆核心竞争力研究、中医药图书馆标准建设、中医古籍资源建设、中医古籍数字化及其应用等。其突出的特点是对中医古籍所开展的研究。

3.1.2中医药情报学 中医药情报学的主要研究方向为：中医药战略情报、中医药竞争情报、中医循证医学、中医药文献计量学、中医药科技查新、中医药统计数据应用等。主要开展的工作是中医药领域的情报收集、分析与处理。为中医药及其相关人员提供所需的情报咨询。

3.2中医药信息工程

中医药信息工程主要是中医学与计算机科学与技术相互交融所形成的新兴学科，主要包括中药信息学与中医临床信息学。

3.2.1中药信息学 中药信息学的主要研究方向为：中药成分群及其作用机理研究、基于药性的配伍规律及其应用、中药新药研发辅助平台建设、中药生产过程分析与控制的信息处理技术等。主要特点是基于中医药理论研究中药作用机理、组方配伍规律、生产条件控制等。

3.2.2中医临床信息学 中医临床信息学的主要研究方向为：中医临床信息学学科特点、中医医院信息系统、中医电子病历、名老中医经验挖掘、中医临床术语系统等。主要特点是基于中医临床特点重点研究名老中医临证经验，以及适用于中医临床的信息系统。

4.中医药信息学的研究方向

4.1中医药信息学原理与方法

中医药信息学基础理论重点研究中医药信息学原理与方法，研究方向包括大科学与中医药信息学、中医药信息学原理、中医药信息学方法学等。主要特点是探讨从量子力学开始，包括老三论（系统论、控制论、信息论）、新三论（耗散结构论、协同论、突变论）、分形理论、混沌理论及复杂性科学等非线性科学工作者与中医药信息学的关联关系；基于中医药学本体的语义网络技术等。

4.2中医药信息标准

中医药信息标准的主要研究方向包括国际和国内2个方面。国际标准的研究开展得比较活跃，主要涉及国际标准化组织（ISO）中医药技术委员会（TC249）和健康信息技术委员会（TC215）中的中医药信息标准；世界卫生组织（WHO）疾病分类代码（ICD）中的传统医学疾病分类代码（ICTM）；与医学语言系统（SNOTCM）对接的中医药临床术语系统（TCMLS）；HL7中的中医药学相关模型部分；CDISC中与中医药有关的标准等。国内标准则主要涉及术语标准、中医药信息标准框架、中医药元数据标准、中医药数据元标准等。其特点是在相关国际组织传统医学信息标准研制方面始终掌握主动。

4.3中医药科学数据

中医药科学数据的主要研究方向包括结构型数据库构建、大数据平台构建和数据分析与挖掘。主要特点是形成了全国范围的虚拟研究院，集中全国的力量共同打造中医药科学数据平台。

4.4中医药知识服务

中医药知识服务工程的主要研究方向包括中医药本体构建及评价、中医药数据网格、中医药云计算平台、中医药知识平台构建等。其主要特点是与计算机科学与技术研究单位密切合作，形成多学科共同攻坚的局面，特别是浙江大学计算机科学与技术学院，对推进中医药知识服务做出了突出贡献。

5.小结

中医药信息学研究生与博士后教育还处于起步阶段，虽然在其他中医药学科或相关理工科学科下已经培养了一批硕士、博士、博士后，但第一批中医药信息学的研究生要到2016年才能毕业。尽管研究生与博士后教育还很不完善，但已经初步形成了自身的教育体系，培养模式也已具备雏形。不断发展中医药信息学研究生教育和博士后培养，为中医药信息学科可持续发展创造了支撑条件，已经是中医药信息学学科发展不可或缺的组成部分。

作者：崔蒙　李海燕　杨硕　高博　胡雪琴　朱玲

中医药信息学与医学信息论文 篇2：

基于CDM的仿真临床大数据教学平台的建设与应用

[摘 要] 随着现代信息化技术的发展，医学事业与计算机行业的逐步交叉，医学信息学相关专业由此产生。医学信息工程专业的教学应与实际临床大数据紧密结合。面向医学信息工程等专业课堂实践教学需求，开展了学生关于临床大数据学习态度的调研。根据调研结果基于通用数据模型（CDM）和随机化仿真化技术，生成了大规模核心临床仿真大数据集合，开拓创新地设计了跨课程融通的仿真临床大数据教学平台，并将其应用于实际教学，为学生开展科研培训提供了可靠的训练方式，教学效果得到了明显提升。

[关键词] 通用数据模型;仿真临床大数据;教学平台

[基金项目] 2019年度南京医科大学教育教学研究课题“基于CDM的仿真临床大数据平台的建设与应用”（2019LX072）

[作者简介] 万 程（1979—），女，江苏南京人，硕士，南京医科大学生物医学工程与信息学院讲师，主要从事医学信息学研究;顾宜卿（2002—），女，江苏苏州人，南京医科大学生物医学工程与信息学院2020级智能医学与工程专业本科生，研究方向为医学信息学;郁 芸（1979—），女，江苏南通人，硕士，南京医科大学生物医学工程与信息学院副教授（通信作者），主要从事医学图像处理研究。

一、引言

医学信息工程是一门以信息科学和生命科学为主的多学科交叉与融合的新兴综合性学科[1]。近几年来，醫疗健康大数据的维度、广度和深度都迅速增长。临床大数据驱动的医学新时代将引领医学研究和实践的转型升级，推进医疗卫生产业创新发展[2，3]。

但是，真实的临床大数据来源于患者医院就诊的观察数据，涉及患者个人信息等隐私问题，再加上部分临床数据的不完整性、冗余性和数据结构的复杂性，这些信息往往不能直接用于相关课程的教学和实践活动。因此，迫切需要建设一个与真实临床大数据相近的仿真数据平台，将临床大数据抽取、清理、集成并合理转换，使其适用于医学信息工程等医学相关专业学生的教学学习。

二、方法

（一）通用数据模型OHDSI CDM

临床诊疗数据伴随治愈患者的目的产生，而研究数据旨在发现疾病的一般规律。不同的目的使得分散在多个业务系统（如HIS、LIS、PACS等）中的诊疗数据无法直接进入临床科研数据库[4]。

观察性健康医疗数据科学与信息学（Observational Health Data Sciences and Informatics，OHDSI）计划，是一个由美国哥伦比亚大学发起的，世界性的公益型非盈利研究联盟，主要研究全方位医学大数据分析的开源解决方案，旨在通过大规模数据分析和挖掘来提升临床医学数据价值，实现跨学科、跨行业的多方合作[5]。

通用数据模型（CommonData Model，CDM）是一种标准化的临床数据描述模型。此过程构建以定义数据之间相互关系的通用模型，描述特定信息字段中的概念，以便获得可以在该领域即临床数据中具有概括意义的结果。在CDM的基础上，对临床大数据进行整理后，可以使用相同的分析程序在不同的机构内进行临床大数据分析。进一步地，可以通过标准化整合，得出多中心的、更大范围的、多数据源的观察性研究结论[6]。

在OHDSI的CDM中，由概念表示具体内容，从而使各个临床信息系统的数据规范化，可以实现对真实医学临床大数据的初步筛选。

（二）匿名化与随机化仿真

由于患者就诊数据属于个人隐私范畴，必须通过去隐私化处理，才可以应用于教学过程。匿名化及随机仿真是常见的指删除或修改数据拥有者的个人信息，以及带有敏感属性的明确标识符[7]，是数据处理中有效保护隐私信息的技术方法之一。然而，现有的技术大多是先删除身份标识属性，在此过程中，丢失部分的信息可能会影响正常运作[8]。本文围绕慢性病患者的疾病风险预测分析，通过匿名化与随机化技术，建立符合真实的疾病规律和特征的仿真就诊记录，便于面向慢性疾病的临床大数据研究及其他相关工作。

匿名化与随机化对临床数据进行仿真过程主要包括以下步骤：第一，通过随机化映射，在脱敏后的数据集增加仿真的患者个人信息，填补缺漏数据，使得在保护患者真实隐私数据后，仍可以正常进行对疾病数据的初步研究。第二，通过时间轨迹映射，虚拟化就诊数据的时序信息，对患者的真实就诊时间进行调整重排，随机且合理设置仿真时间。第三，通过临床特征映射，进行检验样本的虚拟化，在保护重要特征样本的同时保留数据集中蕴含的临床特征。

在仿真过程中，首先将患者的个人信息按性别、年龄（每10年为1组）分层，每层中分别再各自采用回归预测方法（regression predict method）建立预测模型，倾向得分法（Propensity Score Method）计算原理及其受到干预的可能性，再用蒙特卡罗的马尔科夫链方法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）随机化分析处理变量，对原先临床信息样本中缺失的数据采用多重插补法进行10次插补，并形成5个独立同分布的仿真数据集。

（三）调查对象与方法

1.调查对象：南京医科大学、徐州医科大学、江苏卫生健康学院等医学相关院校部分学生，共680名。其中男生250名，占总人数的36.8%，女生430名，占总人数的63.2%。大一学生413名，大二学生154名，大三学生65名，大四学生11名，大五学生7名，研究生及以上30名。医学相关专业学生380名，医学信息学及智能医学专业学生79名，其他专业学生221名。

2.調查方法：通过问卷星平台发放“关于人工智能结合医学学习的调查”，生成问卷二维码邀请学生扫描后独立填写。本次调查共回收680份问卷，其中有效问卷680份，有效率100%。问卷调查结束后，使用SPSS进行相关统计分析。

3.调查内容：调查问卷主要包括三方面：（1）学生对临床大数据基本知识的了解程度;（2）学生课堂学习与教师教学模式;（3）学生学习结合临床大数据的兴趣及需求情况。

三、结果

（一）大规模仿真教学数据集CDM_SADT

本研究采集了南京医科大学附属第一医院，即江苏省人民医院自2008年1月至2017年6月期间，就诊的糖尿病患者的去隐私化和匿名化脱敏CDM数据，以诊疗过程为中心，采用上述匿名化与随机化仿真方法，建立核心临床仿真大数据集合CDM_SADT（CDM Based Simulated Anonymized Dataset for Teaching）。该集合共包括148624位患者的就诊记录，根据常用的疾病分析与预测模型的需求[9]，筛选了21项常用的结构化变量和3项非结构化信息，包括患者的基本信息、既往病史、家族史、用药史、检验检查记录等。

（二）跨课程融通的仿真临床大数据平台SADT_CIDP

南京医科大学于2018年成立了医学信息与工程专业，并于2020年更新为智能医学与工程专业。该专业以现代医学和生物学理论为基础，结合大数据、机器学习、深度学习等相关工程技术，强调医工结合的多元复合型人才培养，采用多模式教学，主要研究医学信息学、自然语言处理、医学人工智能等领域。

该专业开设了多门医学与数据科学、计算机科学相交叉的专业类课程。在构建好的核心数据集的基础上，根据不同课程的需求分别建立了跨课程融通的仿真临床大数据平台SADT_CIDP（SADT Based Cross-curriculum Integrated Data Platform），以满足跨课程融通的临床数据分析教学要求。该平台包括四种数据集，各数据集与课程的相关性见图1。

面向自然语言处理课程的非结构化电子病历仿真数据集（NLP_EHR，Simulated Natural Language Processing Dataset Based on Simulated Electric Health Record），服务于“医学知识表示与处理”“自然语言处理与医学应用”课程，主要被应用于临床病历特征提取、公共健康信息分析、智能健康问答等领域。

面向数据库管理课程的关系型临床观察数据库（RD_CDM，Relational Database Based on Commen Data Model），服务于“数据库管理与应用”类课程，提供仿真临床观察性数据库，培养学生对观察性健康医疗数据的数据库管理能力。

面向统计类课程的疾病风险预测结构化数据集（SD_DRP，Structured Dataset Based on Disease Risk Prediction），服务于医学统计学课程，丰富了课程的实例数据，扩展了问题导向的案例教学的案例集。

面向“智能”类课程的多模态融合数据集（MFD_EHR，Multimodality Fusion Dataset Based on Imulated Electric Health Record），服务于程序设计、深度学习与医学应用、计算机视觉、医学大数据导论等课程，融合了来源于CDM的结构化数据、来源于EHR脱敏后的自然语言文本和医学影像数据，为学生提供深度多模态数据的疾病风险预测案例，为学生开展研究性学习提供条件。

综上所述，不同学科的教学均可通过该平台调用不同类型格式的仿真临床大数据集针对性进行课堂实践运用。

（三）学习态度调查

据问卷调查统计，185名学生在学习人工智能相关课程中使用过基于真实临床大数据的数据集，仅占总人数的27.2%。90.4%的学生提出有兴趣参与基于仿真临床大数据的人工智能与临床医学的交叉研究，97.6%的学生认为使用仿真临床大数据来开展基于案例的课程学习十分有必要（见表1）。由此可知，学生对于使用仿真临床数据辅助课程学习的想法十分强烈。另外，56%的学生也认为在学习人工智能相关知识时，实验中使用的数据集规模应尽量接近真实临床大数据，此时经过特定处理的仿真临床大数据教学平台就为数据集的选择增加了可能性。

（四）教学应用实践

在智能医学工程专业的“程序设计基础（Python）”课程的教学中，课堂基于仿真临床大数据教学平台设计了教学案例——基于既往病史文本的发病年份的提取与分析。在该案例中，运用Python读取病历中的文本，再使用正则表达式提取患者发病年份，并计算程序的准确率，再进一步运用matplotlib库绘图使结构数据可视化。学生在学习用Python程序对txt文本文件处理的同时又真正接触了接近真实的临床大数据，做到了课堂教学与实践练习的有效结合。

通过课后调查得知，个别学生认为完成基于临床数据的程序设计案例存在一定的挑战性，但是90%以上的学生仍然都认同，采用基于临床数据进行程序设计的学习，比采用普通的数据进行程序设计而言更有助于对专业课程的学习。

四、讨论

用于多门数据分析相关课程的实践教学平台为南京医科大学的医学信息工程等专业多门专业课程的教学提供了融通的数据平台，能满足多种复杂的教学需求。平台建设应用实践证明，仿真临床大数据教学有助于提高学生对课堂教学内容的理解程度，接触临床数据也为学生学习增强了模拟效果。总之，该仿真数据平台较好地处理了运用临床大数据在教学过程中存在的隐私保护和数据安全问题，为学生开展科研培训提供了可靠的训练方式。因此，我们将进一步建设为我校医工交叉的其他专业学生培养所需的大数据分析的综合数据平台，使临床大数据在教学中发挥其应有的作用。

（课题组成员：万程、顾宜卿、张昕、夏伟、郁芸、周高信、王俊杰、胡杰）

参考文献

[1]王能河，阮若林，彭微.医学信息工程专业教育发展战略探究[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2016（7）：11-13.

[2]李慧杰，张晴晴，刘瑞红，等.大数据背景下临床专病数据库建设实践与思考[J].中国卫生事业管理，2020，37（8）：574-576+591.

[3]叶永飞，张晓，赵志升.大数据环境下的医学信息学专业课程建设[J].课程教育研究，2015（3）：76-77.

[4]李丹彤，梁会营，刘广建.临床科研数据库建设中的数据标准化问题探讨[J].中国数字医学，2021，16（1）：29-34.

[5]张昕，缪姝妹，戴作雷，等.临床数据向通用数据模型转换研究及应用实践[J].中国数字医学，2018，13（10）：64-67.

[6]Association AD. 8. Cardiovascular disease and risk man- agemen[J].Diabetes care，2016（39）：S60-S71.

[7]程德生，万晶，宋国彩，等.中医药大数据云服务平台的医疗数据安全隐私保护设计[J].网络安全技术与应用，2021（2）：122-124.

[8]史婷瑶，马金刚，曹慧，等.医疗大数据隐私保护技术的研究进展[J].中国医疗设备，2019，34（5）：163-166.

[9]Yusuf S， Joseph P， Rangarajan S， et al. Modifiable risk factors， cardiovascular disease， and mortality in 155 722 individuals from 21 high-income， middle-income， and low-income countries （PURE）： a prospective cohort study[J].The Lancet，2020，395（10226）：795-808.

作者：万程 顾宜卿 张昕 夏伟 郁芸

中医药信息学与医学信息论文 篇3：

南华大学医学信息工程专业课程设置研究

摘要：医学信息工程专业是一门多学科融合和交叉的新兴学科，其在专业课程设置上并不是简单地将所交叉学科的课程堆砌。找准人才培养目标的定位，设置合适的课程体系是人才培养过程中的重要问题。该文以南华大学医学信息工程专业的课程设置为例，依据南华大学的特色和该专业的人才培养的要求，探讨了该专业的人才培养目标定位问题，并重点讨论了课程设置问题，给出了该专业的课程设置。

关键词：医学信息工程;课程设置;地方高校

1 背景

医学信息工程专业是电子信息类下特设专业，是一门以信息科学和生命科学为主干学科，多学科交叉融合的新兴交叉学科。其学科特性要求在人才培养上要厚基础，宽口径，强能力。交叉学科在课程设置上并不是主干学科课程简单的堆砌，而是要根据人才培养需求梳理出合格医学信息工程人才所需的知识点，形成应有的知识体系和课程体系。专业课程体系是培养人才的载体，是提高教育质量的关键，因此结合医学信息工程学科内涵、市场对人才的需求以及地方高校的特色，研究医学信息工程的课程体系是非常有意义的。南华大学计算机学院于2015年申报备案了医学信息工程专业，并在2016年开始招收第一届医学信息工程专业本科生。南华大学作为地方高校，具有明显的核、医特色，因此在医学信息工程人才的培养上确定了两个明确的培养方向，一是发挥计算机学院的软件工程学科的优势，与医学相结合形成医学信息系统研发方向;二是发挥多所学校附属医院的医疗大数据的优势，形成医疗大数据技术方向。本文中将主要探讨本校的医学信息工程专业课程设置。

2 人才培养目标定位

新兴的大数据技术、云计算技术和物联网技术正在推動着医疗卫生事业的发展。各种穿戴式设备上可以采集非常大量的生理指标和行为数据，可以随时随地的监视人体健康状态。大数据技术为个性化医疗奠定了基础。医疗卫生行业的信息化、智能化对同时具有医学和信息学背景的人才有着旺盛的需求[1]。培养掌握信息技术与新兴计算机技术并拥有一定医学基础的医学信息工程人才来满足社会的需求是非常重要的。截至2018年，全国已经有42所高校开设了医学信息工程（学）专业[2]。因此，地方院校在充分调研医疗卫生事业信息化企事业单位对人才的需求的基础上，结合自身的特色，开设医学信息工程专业。实现该专业的课程体系的合理设置，符合自身的专业目标准确的定位。

充分地理解医学信息工程专业的内涵，对进行人才培养定位、课程体系构建和有效实施是非常有必要的[3]。专业的人才培养定位决定了专业的课程体系建设，因此要讨论课程建设问题，首先要从专业的内涵开始。

由于各类开设医学信息工程专业的高校自身的特色不一，人才目标定位有差异，因此在课程体系上设置也有所不同。文献[4-6]分析和总结了国内开设医学信息工程专业院校的课程体系。总的来说，可分偏硬件课程、偏软件课程、软硬兼施以及医学信息与软件类课程均有这四大类体系。

2.1 医学信息工程专业的内涵

医学信息工程专业身兼医学、信息与工程三个方面的内涵。可以理解为有一定的医学基础，懂得医院的运行规律，掌握信息学理论及其技术，具有解决工程中实际问题能力的人才培养。该专业是多学科的融合，而非简单的叠加。因此医学信息工程专业不但注重学生基础知识的培养，更注重其实际解决问题的能力培养。其知识体系非常的复杂，专业的建设不是一个学校能够完整完成的。医学信息工程专业的知识主线以计算机技术、信息技术、软件技术、物联网技术、大数据技术等为主线，以医学信息为研究对象，以工程能力为目标;适应于医院信息化、疾病分析、诊断、治疗等方面大数据处理、智能医疗仪器研发等主要应用，再结合开设该专业的院校的优势资源来确定课程体系，并确认培养方案。

2.2 培养目标

通过对医学信息工程专业内涵的理解，根据我校的特色以及用人单位的需求，提出了以下培养目标：

具备扎实的人文科学、自然科学和工程技术的基础知识，掌握计算机科学与技术、软件工程的基础知识，拥有一定的医学背景知识，具备医学数据存储、集成与处理，医学智能信息系统开发、医学大数据分析、平台搭建与维护能力复合型人才。

2.3 专业特色

南华大学计算机学院依托软件工程专业一流学科优势、湖南省医疗大数据国际科技创新合作基地等平台，以及南华大学医学院、附属医院的科研和临床资源建立和建设医学信息工程专业。经过广泛的调研用人单位需求及兄弟院校医学信息工程专业的课程设置情况，将我校的医学信息工程专业特色建设归纳如下：

1）凝练出两个主要的专业方向，医学（医院）信息系统研发方向与医学（医疗）大数据方向。相对应地形成两个课程群以满足教学的需要。

2）注重学生的动手能力培养，通过设置相关的实训实验课程来培养学生的解决实际问题的能力。在实际的教学过程中采取案例教学的方式，先从容易的案例入手，让学生建立信心，然后逐步的提高案例的难度，让学生在此过程中提升解决实际问题的能力。

3 课程体系设计

专业的课程体系的设计与该专业的核心知识领域是密不可分的，因此在讨论本校医学信息工程专业的课程体系之前，首先要确定该专业的核心知识领域。

3.1 核心知识领域

依据教育部本科主要目录（2012版），结合我校特色和医学信息工程人才培养定位，经过多次的讨论确定了本专业的核心知识领域与专业的核心课程，即以计算机软件类的课程为主，同时结合医学信息类的课程，具体如表1所示：

3.2 课程体系

根据表1中所确定的核心知识领域课程，可以将本校医学信息工程专业课程主要分为三大类别：公共基础课、学科基础课以及专业课。其中公共基础课是各大高校均开设的公共必修课与选修课，比如马列、外语、体育等课程。对于医学信息工程专业来说，学科基础课指的是计算机大类学科的基础课程与必备的医学专业课程，包含高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、程序设计语言、卫生统计学等必修课程，还包括临床医学导论、流行病学、医学影像、管理信息系统等选修课程;根据专业特色，专业课划分为专业通识课程和专业特色课程模块。专业特色课程指的是体现医学信息工程特色和学校自身特色的专业课程，如本校将专业课程分为医学信息系统开发和医学大数据技术两个特色模块。将专业特色课程划分为不同的模块可以体现出课程之间的关联关系，也能帮助学生理解专业定位和课程体系结构，为学生的学习提供指导。表2中列举了我校医学信息工程专业核心专业课程。

表2中的医学基础类课程、医学信息基础类的课程在大学的一年级和二年级开设，目的是让学生掌握医学基础知识，建立医学信息的概念。通过这些课程的开设，可以让学生知道医生是如何给患者看病、医院信息化的需求是怎样的。

计算机硬件和软件基础类课程主要在二年级开设，着重让学生掌握计算机硬件基础，培养学生的计算机程序设计能力、掌握数据库理论基础、建立起软件工程思想。学生在前期很好地掌握计算软硬件基础以及培养好计算思维，可以减轻后期专业课程的学习压力。

医学信息系统开发方向和医疗大数据方向的课程模块主要在二年级下学期、三年级和四年级上学期开设，这些课程多以案例教学模式或研讨课教学，案例由易到难，逐层递进，培养学生动手解决实际问题的能力。这些课程如大数据平台及编程实践、医学信息系统实训、医学决策支持系统等等。

总的说来，根据本校特色，医学信息工程专业的课程偏软件类的课程。经过五年的专业课程建设，本校的医学信息工程专业课程体系日趋完善，使得该专业的同学有了更清楚的学习目标，所学的知识更加的系统化，学生的实践能力和综合素质进一步提高，为学生毕业后的工作和研究打下了坚实的基础。

4 结束语

医学信息工程专业是医学与计算机科学相融合交叉的专业领域。该专业的课程体系建设不是简单地将两个学科课程的堆砌在一起，而是要将两个学科的课程融会贯通在一起。地方高校在医学信息工程专业课程的设置过程中应依据学校的特色来设置符合自身发展的课程体系。在近几年的医学信息工程专业课程体系建设过程中，我们始终依据本校的特色，鼓励在教师实际的课程建设中去深度挖掘基础医学和临床医生在科研和工作中的实际问题，以及解决实际问题的计算机技术，做到课程体系结构合理，形成完善的医工融合的课程体系。同时也加大了与附属医院、医学信息系统开发相关企业的联系，在课程体系的设置上也充分的考虑其需求，力求培养出合格的医学信息工程人才。

參考文献：

[1] 杨天化，董静静，叶寒锋，等.医学信息工程专业人才需求调研及培养对策研究[J].医学信息学杂志，2020，41（10）：89-93.

[2] 杨福华，崔茂应，陈迪，等.中医药院校医学信息工程专业发展现状与就业方向研究[J].医学信息学杂志，2019，40（5）：85-89.

[3] 肖晓霞，晏峻峰，罗铁清.医学信息工程专业课程群构建及实施浅谈[J].教育现代化，2015，2（16）：83-85.

[4] 尹梓名，郑建立.医学信息工程专业发展及课程设置探讨[J].教育教学论坛，2017（26）：214-215.

[5] 陈娜，王赫楠，燕燕，等.医学信息工程专业课程设置探讨[J].科教文汇（上旬刊），2014（10）：79-80，134.

[6] 贾伟，温川飙，严小英，等.中医药院校医学信息工程专业硬件类课程体系改革研究[J].亚太传统医药，2018，14（6）：204-207.

【通联编辑：谢媛媛】

作者：蒋辉