趙志清 鄒立君
(華中科技大學(xué)圖書館醫(yī)學(xué)分館 武漢 430030)
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大數(shù)據(jù)視角下的臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科服務(wù)
趙志清 鄒立君
(華中科技大學(xué)圖書館醫(yī)學(xué)分館 武漢 430030)
探討大數(shù)據(jù)時代下的臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科服務(wù),包括臨床研究和臨床醫(yī)療兩個方面,指出開發(fā)利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)要求學(xué)科館員和醫(yī)生具有一定的信息素養(yǎng),對學(xué)科館員和醫(yī)生信息素養(yǎng)的提升提出建議。
大數(shù)據(jù);臨床醫(yī)學(xué);學(xué)科服務(wù)
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,人們獲得、儲存、分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力不斷增強(qiáng),大數(shù)據(jù)時代已悄然來臨并帶來了生活、工作和思維的大變革。如今大數(shù)據(jù)應(yīng)用在許多國家和地區(qū)的眾多領(lǐng)域,如在生物醫(yī)藥領(lǐng)域,美國、歐洲和日本分別建立了世界3大生物數(shù)據(jù)中心,即美國國家生物技術(shù)信息中心(National Center for Biotechnology Information,NCBI),歐洲生物信息研究所(European Bioinformatics Institute,EBI)和日本DNA數(shù)據(jù)庫(DNA Data Bank of Japan,DDBJ)。中國政府也認(rèn)識到大數(shù)據(jù)的重要意義,李克強(qiáng)總理2014年11月15日提出在疾病防治、災(zāi)害預(yù)防、社會保障和電子政務(wù)等領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用示范,這為醫(yī)務(wù)工作者們打開了生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)共享的大門。
大數(shù)據(jù)時代下信息呈爆炸式增長,據(jù)統(tǒng)計(jì),每年有超過200萬篇文獻(xiàn)在21 000余種生物醫(yī)學(xué)期刊上發(fā)表,且以每年4%的速度遞增。如何在信息海洋中有效而準(zhǔn)確地獲取本專業(yè)的最前沿信息,應(yīng)用于自身臨床工作和科學(xué)研究,提高工作和科研效率,是急需解決的問題,也成為醫(yī)學(xué)圖書館開展臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科服務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
2.1 大數(shù)據(jù)臨床研究學(xué)科服務(wù)
2.1.1 調(diào)查用戶需求 提供學(xué)科服務(wù)的前提是知道對方需要什么,因此學(xué)科館員首先要開展需求調(diào)查,通過問卷、深入座談及參加科室研討會等形式,了解醫(yī)生的信息行為,獲取信息的途徑和使用圖書館資源的頻率及偏好等,掌握其主要研究方向和內(nèi)容,以及希望從圖書館和館員處獲得哪些幫助。各臨床專科研究的疾病不同,但也存在交叉,如肺癌可進(jìn)行內(nèi)科治療,也可進(jìn)行外科治療,學(xué)科館員在深入了解各課題組的研究內(nèi)容后,可將有類似研究領(lǐng)域的服務(wù)對象分門別類,劃分成不同的小組,這樣更有利于開展針對性學(xué)科服務(wù),也有利于不同領(lǐng)域?qū)<业膶W(xué)術(shù)爭論與合作,激發(fā)創(chuàng)新點(diǎn),促進(jìn)研究更快發(fā)展。
2.1.2 搭建對口數(shù)據(jù)平臺 北京市神經(jīng)外科研究所張亞卓認(rèn)為,大數(shù)據(jù)時代下的醫(yī)學(xué)科研應(yīng)該具有3個主要特點(diǎn):一是臨床醫(yī)學(xué)資源發(fā)現(xiàn)、收集、整理和利用(標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化);二是大樣本、多中心的臨床研究(病因、診斷、治療及藥物開發(fā));三是依托臨床信息的生物醫(yī)學(xué)資源整理、利用及研究(基因、蛋白和代謝)[1]。可見大數(shù)據(jù)的整理是良好利用的前提,并且要開展機(jī)構(gòu)間的合作,擴(kuò)大大數(shù)據(jù)的范圍,實(shí)現(xiàn)更大范圍的數(shù)據(jù)共享。學(xué)科館員可根據(jù)醫(yī)生的需求,盡量豐富對口館藏資源;收集服務(wù)對象對口的大數(shù)據(jù)資源,如生物醫(yī)學(xué)大型通用數(shù)據(jù)庫等;輔助醫(yī)生收集整合本院數(shù)據(jù),建立具有專科特色的小數(shù)據(jù)庫,開展合作,統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),逐步擴(kuò)大數(shù)據(jù)量;定向追蹤競爭對手科研信息。國家科學(xué)圖書館機(jī)構(gòu)知識庫、清華大學(xué)ArnetMiner和愛思唯爾(Elsevier)的Mendeley等都是很受關(guān)注的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)分析挖掘系統(tǒng),館員可參考其功能設(shè)計(jì),將上述資源整合到一個平臺上,與醫(yī)生共同豐富平臺資源,提高館員工作效率和醫(yī)生科研效率。適用于某一臨床醫(yī)學(xué)專科的數(shù)據(jù)庫或大數(shù)據(jù)處理平臺非一朝一夕就能建成,因此,館員要持續(xù)關(guān)注現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺發(fā)布的相關(guān)信息,輔助醫(yī)生為其添磚加瓦,擴(kuò)大數(shù)據(jù)覆蓋面積,要積極利用圖書館現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)處理能力,開展優(yōu)質(zhì)學(xué)科服務(wù)。
2.1.3 利用平臺輔助研究和成果發(fā)表 醫(yī)療大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于疾病診斷和治療研究,如采用目的序列捕獲測序技術(shù)對已知的特定基因組區(qū)域設(shè)計(jì)探針,捕獲后測序,分析人類基因組中相關(guān)區(qū)域與疾病的相關(guān)性;可應(yīng)用于疾病流行病學(xué)研究,如利用大數(shù)據(jù)挖掘某些地區(qū)大氣污染物與惡性腫瘤發(fā)病和死亡的相關(guān)性;還可應(yīng)用于藥物副作用分析等方面,如從大量病人數(shù)據(jù)中挖掘到與某種藥物相關(guān)的不良反應(yīng)或從社交網(wǎng)絡(luò)中搜索服用某種藥物的不良反應(yīng)記錄。學(xué)科館員的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)圍繞這些方面展開,針對課題組的研究方向有的放矢。學(xué)科館員可借助湯森路透數(shù)據(jù)分析(Thomson Data Analyzer,TDA)等情報分析工具和科學(xué)引文索引(Science Citation Index,SCIE)、期刊引用報告(Journal Citation Reports,JCR)或基本科學(xué)指標(biāo)(Essential Science Indicators, ESI)等數(shù)據(jù)庫中的分析功能,采用文獻(xiàn)計(jì)量分析等方法,挖掘某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、核心期刊、高被引文獻(xiàn)、核心人員、核心機(jī)構(gòu)和專利申請情況等,幫助醫(yī)生們掌握自身研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展動態(tài),遴選投稿雜志,選擇合作人員和機(jī)構(gòu),跟蹤競爭對手,發(fā)現(xiàn)學(xué)科交叉創(chuàng)新點(diǎn),過濾已有研究觀點(diǎn)和專利,提高研究創(chuàng)新性和專利申請成功率。學(xué)科館員需要對海量信息進(jìn)行剔重、過濾、歸納、推理及聯(lián)想,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),發(fā)掘潛在的有價值的數(shù)據(jù),以圖表等直觀形式展示給醫(yī)生。
2.1.4 利用平臺匯總科研成果 2011年美國國家科學(xué)基金會(National Science Foundation,NSF)要求所有基金申請者必須提交包括數(shù)據(jù)的長期保存、訪問方式與共享等內(nèi)容的研究數(shù)據(jù)管理計(jì)劃[2],提醒研究者們要有意識地匯總保存自己的研究數(shù)據(jù)。學(xué)科館員可協(xié)助建立課題組和醫(yī)生個人研究檔案,使其研究均有跡可循,輔助課題申請和成果發(fā)表,使其研究成果(論文、專利和獲獎情況等)一目了然,隨時可用于成果鑒定或報獎。
2.2 大數(shù)據(jù)臨床醫(yī)療學(xué)科服務(wù)
2.2.1 挖掘醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助臨床診療 專科醫(yī)生不可能也沒必要通曉所有專科疾病知識,當(dāng)遇到疑難雜癥或需跨專科診療時,在擁有大型臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)的理想情況下,可將病人的各項(xiàng)指標(biāo)輸入臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng),通過挖掘提供相似病例或可能診斷,再結(jié)合病人的具體情況和醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步進(jìn)行鑒別,制定較佳臨床診療路徑,降低醫(yī)療成本和病人經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。若臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)中沒有此類病例,醫(yī)生可收集其整套記錄并錄入系統(tǒng),豐富大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的內(nèi)容,供他人借鑒。但建立標(biāo)準(zhǔn)、大型的臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)存在一定困難,美國特拉華大學(xué)生物信息學(xué)和計(jì)算機(jī)生物學(xué)中心吳慧華主任表示,不同系統(tǒng)和科研機(jī)構(gòu)之間難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)共享和分析是生物醫(yī)學(xué)與信息科學(xué)結(jié)合過程中遇到的關(guān)鍵難題[3]。如一個病人會在不同醫(yī)院就診,但各家醫(yī)院擁有各自的電子病歷系統(tǒng),疾病資料不能被便捷共享,醫(yī)生要調(diào)閱某個病人某一疾病自始至終的發(fā)生發(fā)展過程及治療經(jīng)歷幾乎沒有可能,從一定程度上妨礙了疾病的快速診斷和治療。建立臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)還涉及病人的隱私安全問題,由于國內(nèi)缺乏相關(guān)法律法規(guī),使信息安全和保密等無法可依。另外,各國語言不同和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要被結(jié)構(gòu)化處理等,也阻礙了大數(shù)據(jù)的形成和利用。
2.2.2 匹配小數(shù)據(jù) 醫(yī)學(xué)的服務(wù)對象是人,由于個體情況千差萬別,即使患有同一種疾病,表征也可有不同,因此在醫(yī)療大數(shù)據(jù)使用中,要兼顧病人的個體差異,利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律并用小數(shù)據(jù)匹配個人,尋找最佳診療方式。如肺癌術(shù)后,可將手術(shù)方式、轉(zhuǎn)移情況、KRAS狀態(tài)、病理分型和標(biāo)志物類型等匹配大數(shù)據(jù),尋找適合的化療藥物和方案,再根據(jù)病人對藥物的敏感性和經(jīng)濟(jì)條件等個人特點(diǎn),選擇最佳的化療藥物和方案。
2.2.3 提供健康信息服務(wù) 無論是健康人群還是病人及其家屬,都希望獲取健康信息,以促進(jìn)健康或減輕痛苦,尤其是患有兒科疾病、慢性病和腫瘤等的病人和家屬,更迫切地想了解疾病相關(guān)知識,但統(tǒng)計(jì)顯示我國居民健康素養(yǎng)仍處于較低水平。國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會2014年12月17日發(fā)布的報告顯示,2008年我國居民健康素養(yǎng)水平為6.48%,2012年為8.80%,2013年為9.48%[4],雖然逐年有所增加,但仍有待提高。學(xué)科館員可協(xié)助醫(yī)生設(shè)立健康信息服務(wù)網(wǎng)頁、微信或博客等,普及本專科疾病或常見病的診療相關(guān)知識。彭琰等[5]認(rèn)為健康信息還可包括各種治療方案及其效果的描述、選擇醫(yī)院和醫(yī)生的方法、健康保險和替代療法等相關(guān)信息。健康信息服務(wù)就像在醫(yī)生和病人之間架起一座溝通的橋梁,可以提高病人及家屬的健康素養(yǎng)水平,減輕對疾病的恐懼,幫助他們正確面對疾病,從而積極配合醫(yī)生、護(hù)士的治療和護(hù)理,緩解醫(yī)患關(guān)系。
3.1 概述
開發(fā)利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)需要館員和醫(yī)生們具有一定的信息素養(yǎng),包括信息意識、信息知識、信息能力和信息道德。國外高校圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育是從數(shù)據(jù)的生命周期角度出發(fā),圍繞科研流程所需的技能展開[6],值得借鑒。
3.2 學(xué)科館員信息素養(yǎng)的提升
由通曉生物醫(yī)學(xué)和信息科學(xué)的復(fù)合型人才擔(dān)任臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科館員是最佳選擇,他們能更好地解決生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)利用中的融合問題。雖然國內(nèi)許多高校順勢而為,開設(shè)了醫(yī)學(xué)信息學(xué)專業(yè),培養(yǎng)了許多跨學(xué)科人才,但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求,現(xiàn)實(shí)情況是醫(yī)院或醫(yī)學(xué)院圖書館員往往只具備信息科學(xué)背景。因此學(xué)科館員要在學(xué)科服務(wù)的過程中不斷增長生物醫(yī)學(xué)知識,但更需培養(yǎng)對網(wǎng)絡(luò)資源、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘能力,輔助醫(yī)生做出決策。特別要注意的是信息道德的培養(yǎng),在學(xué)科服務(wù)過程中,學(xué)科館員會接觸到服務(wù)對象的隱私和研究信息等,對這些信息要保密,不能隨意泄露。
3.3 醫(yī)生信息素養(yǎng)的提升
醫(yī)生往往不具備信息科學(xué)背景,但在工作和科研的過程中,會逐漸掌握一些信息技能,一般都不系統(tǒng)。一些機(jī)構(gòu)面向醫(yī)務(wù)工作者開展了針對性培訓(xùn),內(nèi)容涉及信息檢索、組織、評價與利用、數(shù)據(jù)挖掘等方面,如中國醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院開發(fā)的衛(wèi)生人員信息素質(zhì)培訓(xùn)平臺向醫(yī)生提供系統(tǒng)化信息素養(yǎng)培訓(xùn),取得了良好效果。醫(yī)院和圖書館應(yīng)加強(qiáng)相互合作和資源共享,學(xué)科服務(wù)的介入使得醫(yī)生可以借助學(xué)科館員的信息能力,輔助其科研和臨床工作,同時也使學(xué)科館員能更快、更準(zhǔn)地獲得所需的醫(yī)學(xué)知識,互相促進(jìn),共同進(jìn)步。
大數(shù)據(jù)時代既是臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科服務(wù)的機(jī)遇也是挑戰(zhàn),學(xué)科館員要充分認(rèn)識大數(shù)據(jù)的重要性,掌握大數(shù)據(jù)挖掘的方法,豐富自身醫(yī)學(xué)知識,利用現(xiàn)有資源的同時,盡力開發(fā)新資源,逐步開展優(yōu)質(zhì)化的學(xué)科服務(wù)。但信息的爆炸式增長不可避免地會使劣質(zhì)數(shù)據(jù)越來越多,數(shù)據(jù)質(zhì)量問題及其所導(dǎo)致的知識和決策錯誤已經(jīng)在全球范圍內(nèi)顯現(xiàn),如美國由于數(shù)據(jù)錯誤而引發(fā)的醫(yī)療事故每年可導(dǎo)致約98 000人死亡,約占全部醫(yī)療事故致死人數(shù)的50%[7]。因此學(xué)科館員應(yīng)和醫(yī)生一同去辨?zhèn)未嬲妫苊饬淤|(zhì)數(shù)據(jù)的不良影響,促進(jìn)臨床和研究工作的良性發(fā)展。
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2016年《醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志》征訂啟事
《醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志》是國內(nèi)醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域創(chuàng)刊最早的醫(yī)學(xué)信息學(xué)方面的國家級期刊。主管:國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會;主辦:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院;承辦:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所。中國科技核心期刊(中國科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊),RCCSE中國核心學(xué)術(shù)期刊(武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心,Research Center for Chinese Science Evaluation),美國《化學(xué)文摘》、《烏利希期刊指南》及WHO西太區(qū)醫(yī)學(xué)索引(WPRIM)收錄,并收錄于國內(nèi)3大數(shù)據(jù)庫。主要欄目:專論,醫(yī)學(xué)信息技術(shù),醫(yī)學(xué)信息研究,醫(yī)學(xué)信息組織與利用,醫(yī)學(xué)信息教育,動態(tài)等。讀者對象:醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者、管理者、實(shí)踐者,高等院校相關(guān)專業(yè)的師生及廣大醫(yī)教研人員。
2016年《醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志》國內(nèi)外公開發(fā)行,每冊定價:15元(月刊),全年180元。郵發(fā)代號:2-664,全國各地郵局均可訂閱。也可到編輯部訂購:北京市朝陽區(qū)雅寶路3號(100020)醫(yī)科院信息所《醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志》編輯部;電話:010-52328673,52328674,52328671。
《醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志》編輯部
Subject Service of Clinical Medicine from the Perspective of Big Data
ZHAOZhi-qing,ZOULI-jun,
MedicalLibrary,HuazhongUniversityofScienceandTechnologyLibrary,Wuhan430030,China
The paper discusses the subject service of clinical medicine in the age of big data, including two aspects: clinical research and clinical medical treatment. It points out that the development and utilization of medical big data require for subject librarians and doctors with certain information literacy and proposes suggestion for enhancing the information literacy of subject librarians and doctors.
Big data;Clinical medicine;Subject service
2015-06-26
趙志清,碩士,中級職稱,發(fā)表論文6篇。
R-056
A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.10.017