大數據時代臨床醫學教學的思考

焦曉棟，錢建新，王 湛，于觀貞

隨著計算機技術的飛速發展，人類獲得、儲存、分析和應用數據的能力不斷增強，大數據時代已悄然來臨并帶來了生活、工作與思維的大變革［1］。數據是醫學的具體體現，所有疾病的治療、轉歸都可以歸結為數據，技術的進步使得數據在醫學的發展中扮演著越來越重要且豐富的角色，因此，大數據在醫學中的應用已引起了人們的關注［2-3］。筆者試從臨床醫學教學的角度闡釋大數據時代帶來的影響及變革。

1 大數據時代的來臨所帶來的影響

大數據的基礎是數據量的增多，如今，只需2 d就能聚集自文明誕生以來到2003年所產生的所有數據。根據技術研究機構的預計，大量新數據無時無刻不在涌現，并以每年50%的速度增長，換而言之，人類每2年的數據就會翻一番［4］。具體到醫學領域，2001 年，美、英、法、德、日、中六國合作，歷時10年，耗資數十億美元的人類基因組計劃(human genome project，HGP)才完成了一個基因組的精細圖，而現在使用一臺測序儀只需10 d左右的時間，即可完成至少3個人類全基因組的測序工作，測序能力的飛速發展甚至超過了IT界的摩爾定律。但大數據的本質并非單純數據量的增多，而在于建立在大量數據之上的思維方式的變革。其中最重要的變革有3個方面。

1.1 可靠性 數據處理技術的進步為收集、存儲和處理更大量的數據帶來了可能性，這樣一來便可以擯棄使用抽樣樣本預測總體的方法，直接分析總體。例如循證醫學最高級別的證據是隨機對照臨床研究的結果，但實際上隨機對照臨床研究的入組有嚴格的限定，其結論只能夠反映特定的人群在特定的治療階段中的情況，無法推論到所有患者的總體，更無法推論到疾病治療的每一個階段。臨床上在做決策時很大程度上依賴于醫生的經驗、直覺，甚至是運氣。而大數據時代的進步可以將所有患者的全部信息進行綜合分析，并通過復雜的數學模型告訴臨床醫生簡單的結論，這將會大大增加臨床決策的可靠性。

1.2 混雜性 局限于數據處理的技術，既往我們必須要求數據的精確性，否則便可能對分析的結果產生巨大的影響，但現實生活中的數據充滿了不確定性，只有5%的數據是結構化的并適用于傳統的數據庫，過分地追求精確性的代價便是損失了剩余95%的數據信息。但大數據時代技術的進步克服了只能分析精確數據的瓶頸，故而不再強調精確性而接受數據的混雜性是大數據時代的第二個特征。

1.3 相關性 海量的數據和強大的分析技術不再依賴事物之間的因果關系，而通過其相關關系即可得到結論。即大數據時代不再強調“為什么”，而更加重視“是什么”。在大數據時代來臨之前，因為沒有大量數據的支撐，僅憑相關關系而非因果關系做出結論的出錯風險太大，而在大數據時代，海量的數據和強大的分析技術彌補了這一缺憾，讓我們能夠更加簡單地得出正確的結論。

2 大數據時代對臨床醫學教學的挑戰

在大數據時代，無論主動或被動，人們都將受到其影響，對于臨床醫學的教學來講，提出了以下的挑戰。

2.1 大數據時代對個人能力的要求與以往不同 醫學生在大數據時代獲取知識的方式不再局限于教科書、圖書館、老師和醫院的患者。通過便捷的網絡，大量的數據唾手可得，而隨之而來的問題便是如何大海撈針和去偽存真，找到自己需要的并且是正確的知識。簡而言之，大數據時代所需要的能力是搜索、閱讀和辨別真偽。同時，大數據時代信息爆炸性的增長讓醫學知識不再是醫生的專利，患者可以方便地從網絡上獲取各種知識，醫生和患者的信息不對等已成為歷史，甚至患者可以花更多的時間和精力去關注自己的疾病，醫生的信息從某種程度上來說處于“劣勢”。這便要求醫學生有更加充足的知識儲備和良好的溝通技巧來面對做好“功課”的患者［3］。作為醫學生進入臨床引路人的臨床醫生，也面臨著大數據時代新穎的、更高的能力要求。首當其沖的便是如何從海量的數據所帶來的信息中提取所需要的正確的數據。大數據時代的信息量呈爆炸性的增長，醫學知識更新、顛覆的浪潮也必將比以往來得更加迅猛，作為臨床醫生，必然是這場數據浪潮之中的“弄潮兒”，也必須教會未來的臨床醫生如何在數據的浪潮中前行。

2.2 大數據時代帶來了觀念的顛覆和更新 在傳統的工業化時代，教育的模式還是標準化課堂式教育，教育的理念還是規訓和教化。而在大數據時代，教育的理念已發生了變化。教育完全可以自發的完成，是一種“自組織行為”;教師的功能已經不是低層次的可以拷貝的簡單重復，未來教師的工作將從簡單重復的教化變成對學習者的支持和服務。

技術的進步也將對教學質量的評價帶來本質的變革。目前對于教學質量的評價很大程度上局限于有限的時間段，例如學期末的考試成績。而大數據時代數據采集、追蹤的便利將大大豐富評價教學質量的手段。設想若干年后評價一所醫學院校的教學能力的指標不再單純是其學生的畢業考試分數有多高、發表的論文有多少，還包括這所學校培養出的醫生的工作地點和從事專業，甚至每年接診的人數、治愈率、患者的認可度、患者的生存期、同行間的影響力等等，如此一來將會獲得既往無法想象的海量信息。

2.3 大數據時代下臨床醫學教學面臨著時空的更迭 在許多科幻電影中所展現的人類隨時掌控海量數據的場景在大數據時代終將成為現實，與此同時，腫瘤學的教學也將面臨時空的更迭。試想醫學生在任何地點使用簡單的設備就能夠看到世界上所有醫學院的解剖學視頻、所有醫院的手術直播和病例討論，隨時可以提出問題，并快速獲得權威的解答;試想臨床醫生隨時都可以掌握世界上最新藥物的療效、不良反應、應用指南;試想世界上醫生之間可以無界限和無障礙地溝通、交流、討論。那時信息的傳播和思想的交流將不再受到時間和空間的限制，學校、教室、老師的定位和功能必將發生巨大的變化。

3 順應大數據時代所應有的變革

3.1 醫學教學方式的更改 傳統的教育興盛于工業化時代，學校的模式映射了工業化集中物流的經濟批量模式:鈴聲、班級、標準化的課堂、統一的教材，這種教育為工業時代標準化地制造了可用的人才。而大數據教育將呈現另外的特征:彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習。美國從1997年以來的十多年，在家上學的人數迅速增長超過5%，這些孩子學習成績和參與社區的能力超過同齡公立學校學生的30% 以上［2］。

在教學方式的探索上最典型的便是翻轉課堂(the flipped classroom)［3］。翻轉課堂來源于美國的一名基金公司分析員Salman Khan，他通過自己制作的微課件為表妹補課的模式獲得巨大成功。目前美國每天有數十萬中學生晚上在家觀看Khan學院的數學教學視頻，第2天則跟同學一起在教室做作業，遇到問題有老師和同學可以請教。這跟傳統的“老師白天在教室上課，學生晚上回家做作業”的方式正好相反，被稱為翻轉課堂。具體到臨床醫學的教育上，目前我們所采取的教育方式還是鈴聲、班級、標準化的課堂、統一的教材、標準化病人等模式，而大數據時代帶給我們觀念的更新以及技術的進步，使得自主學習、彈性學習、個性化的輔導、在家庭中的學習成為可能。每個學生所選擇的課程可以完全不同，每個人可以根據自己的興趣愛好以及掌握知識的程度有針對性地選擇個性化的課程，而老師也能面對“個性化”的學生，真正做到“因材施教”。

3.2 醫學教育理念的更新 如前所述，技術的進步提供了更便捷地獲取知識的途徑，傳統教育所承擔的規訓和教化的任務已經不再是重點，而在海量的知識中去搜索、閱讀和辨別真偽更為重要。因此，去粗取精、去偽存真的能力才是教育的重點，教育的內涵將不再是規訓和教化，而是教育者對學習者的支持與服務。在臨床醫學的教學中，筆者曾經當作是重點的疾病的診斷、分類、治療原則等知識都可以讓學生通過網絡自行學習，臨床醫學教學的重點是讓學生學會在海量的信息、層出不窮的新的治療方法中找出適合患者的方法，讓學生學會如何應用數據為患者做出正確的治療決策。

3.3 醫學繼續教育的加強 斯塔夫里阿諾斯在《世界通史》里說道:“人類歷史中的許多災難都源于這樣一個事實，即社會的變化總是遠遠落后于技術的變化。這是不難理解的，因為人們十分自然地歡迎和采納那些能提高生產率和生活水平的新技術，卻拒絕接受新技術所帶來的社會變化——因為采納新思想、新制度和新做法總是令人不快的［4］”。大數據時代的來臨使繼續教育、終身學習的迫切性前所未有地增強了，醫學作為迅速發展的學科，知識的更新，觀念的更改甚至顛覆發生的越來越快。作為臨床治療的實踐者，不進行知識的更新就意味著落伍;作為醫學生臨床實踐的引路人，更加需要及時更新知識，更加迫切地需要增加對大數據的理解。因此，對于臨床醫學的教學來講，加強對于臨床醫師的繼續教育顯得越來越重要，否則當教師沒有趕上大數據時代的步伐時，便無法將大數據時代所帶給我們的驚喜傳遞給學生。

3.4 硬件和軟件設施的配套 新技術的層出不窮是推動社會進步和變革的基礎，大數據時代新技術的出現必然會更加迅猛，而作為大數據時代發生變革的重要領域，醫學對于技術的依賴必將會越來越強。在醫學的教學過程中，如果要跟上大數據的步伐，硬件和軟件系統的更新換代顯得更加重要。而目前國內醫院的信息化程度還不高，很多醫院內部的HIS、LIS、PACS系統之間都無法兼容，不同醫院之間的信息共享更是停留在紙面上。醫學院校的各種教學設施的配套也勢在必行，否則無法在醫學的教育領域迎頭趕上大數據時代的步伐。

面對海量的數據，不斷顛覆的理念和不同于以往的時空更迭，臨床醫學的教學方式、教育理念必將做出相應的調整。與此同時，針對臨床醫生的繼續教育和硬軟件設施的配套也是臨床醫學教學在大數據時代所要做的必要準備。

［1］Howe D，Costanzo M，Fey P，et al.Big data:the future of biocuration［J］.Nature，2008，455(7209):47-50.

［2］Kell DB.Progress being made on standards for use in data sharing［J］.Nature，2008，456(7218):29-31.

［3］Donovan S.Big data:teaching must evolve to keep up with advances［J］.Nature，2008，455(7212):461-463.

［4］張渝江.教育大數據——大數據時代，如何贏得教育的未來［J］.上海教育，2013，(17):16-21.