許龍
(海西州職業技術學校 青海省海西州 817000)
摘 要:隨著信息技術的快速發展,海量數據的產生推出了"大數據"的新名詞。大數據有利于培養和發展醫學研究,大數據技術的應用將形成自然和人文社會的歷史長河,它不但能用于探索當代科學問題,還可以將數據轉換為知識的使命,為醫學研究留下現實的歷史資源。本文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。
關鍵詞:大數據時代;臨床醫學教學;思考
21世紀是信息時代,由眾多渠道搜集而來大數據的存在形式往往具有多元性和實時性,可以說大數據時代就是對信息進行挖掘的時代。在醫療信息化廣泛深入的背景下,大量的醫療數據在醫院無時不刻均在產生。為了應對大數據的挑戰,達到實現未來的醫療云計算模式,區域醫療信息化追求的“信息互通、資源共享”的目標,作為醫院人才輸入發源地的醫學類高校,如何認清所面臨的挑戰,尋找解救方案,突破人才培養的瓶頸,是其面臨的主要問題。
隨著數學在醫學研究中的廣泛應用,大量的醫療數據以及紛繁錯雜的生命系統和生命現象,均需要借助計算機在數值分析與圖像處理上所具有的強大功能,并通過數學模型的合理建立,從而方便了研究人員對存在潛在價值的數據的挖掘,從而探討其內在的關系與變化規律。因此,醫學院校中數學建模課程的開設已成為必然趨勢。但由于醫學院校本身所具備的面向社會輸入醫學類人才的特質,使得數學建模課程的教學在實施過程中往往存在諸多挑戰,例如學生上課積極性不高等,然而其原因主要在于數學類課程僅是醫科學生的一門基礎課,并不能引起學生的重視,并且醫學院校中數學教師人數相對較少,師資力量的短缺導致教學方式和方法的單一,另外醫學院校學生知識結構存在理工科短板的現象也導致了學生對數學類課程的抗拒。因此,傳統的教學模式在大數據時代背景下已然不能吸引醫學院校學生學習數學的興趣,已經無法適應醫學院校對學生數學應用能力的培養目標。
1 大數據對醫學研究的影響
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。具體到醫學領域,大數據為醫學研究和分析提供了一種全新的技術手段。大數據的到來標志著醫學研究從傳統的實驗科學向以數據驅動為主,實驗為輔的理論科學轉變。傳統的醫學研究將研究員或醫生圈定的實驗室或手術室中,通過親自做大量實驗以獲取經驗。采用大數據技術,可以借助互聯網通過共享大數據資源進行分析,以獲取經驗值。例如:我們可以將病例數據和信用卡消費數據結合,發現日常的生活習慣與健康的相關關系,直到人們養成良好的生活習慣。假若再加上手機和GPS2414數據,還能隨時檢測對人們進行體檢,用以指導健身以減少疾病的發生,幫助醫生診斷疾病。應用大數據可以設想的應用不計其數。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 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。
1.2 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。
1.3 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。
2 適應大數據時代發展要求對其進行教學改革
2.1 建設網絡課程輔助教學
教育部部長袁貴仁在2015年全國教育工作會議上指出,構建利用信息化手段擴大優質教育資源覆蓋面的有效機制,充分利用現代教育技術和方法,提高辦學質量和人才培養水平。分子生物學涉及知識面廣,知識更新快,僅靠課堂教學,難以收到理想的教學效果。網絡課程優勢在于它可以通過文本、圖像、動畫、音頻、視頻、仿真軟件等,最大限度地整合教學資源,最大限度地進行教學內容的呈現,最大限度地突破時間與空間限制。通過建設臨床醫學教學網絡課程,可以實現該課程教學資源包括教學課件、教學錄像、相關網站鏈接等的共享,為學生學習該課程提供了方便,對于課上沒有理解的內容,學生可隨時隨地瀏覽網絡課程,自主獲取相關信息。此外,在網絡課程基礎上,教師可以結合 PBL、翻轉課堂等教學方法,增強學生學習自主性和學習興趣,從而鞏固知識,加深學生對授課內容的理解。
2.2 醫學教育理念的更新
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。
2.3 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。
結束語:
綜上所述,為順應大數據時代發展要求,教師應該充分利用網絡資源,跟蹤國內外前沿理論知識,豐富教學內容,使教學內容更加生動、形象;重視先進網絡技術應用和教育理念更新,改進教學方法,營造愉悅、和諧的課堂氣氛;同時優化教師隊伍結構,打造一支高素質的教學團隊,提高臨床醫學教學質量。
參考文獻:
[1]生物醫學大數據的現狀與展望[J]. 寧康,陳挺. 科學通報. 2015(Z1)
[2]可視化大數據在在線教育教學中的應用研究[J]. 楊明剛,孫啟超,朱韋茜. 設計. 2015(04)
[3]大數據時代醫學研究面臨的機遇與挑戰[J]. 李惠先,封二英. 計算機光盤軟件與應用. 2014(23)
[4]大數據在生物醫學信息學中的應用[J]. 羅志輝,吳民,趙逸青. 醫學信息學雜志. 2015(05)