基于醫學信息工程的大數據課程教學研究

劉明友

【摘要】本課題的研究主要解決醫學信息工程專業大數據課程的教學問題;在分析教學背景和傳統教學問題的基礎上，進行專業教學設計，目的是讓醫學信息工程專業學生更加容易理解大數據科學方面的知識，同時加強學生的醫學大數據分析實踐能力，理論與實踐相結合，融會貫通。同時，通過本課題的研究，能夠提供本專業大數據課程教學所需資源，為以后的專業教學提供一個完善的教學體系，也為其他院校醫學信息工程專業開設大數據課程提供參考。

【關鍵詞】大數據教學? 醫學信息工程? 教學改革

【基金項目】貴州省教育廳本科教學內容和課程體系改革項目“培養實用創新型醫學信息工程專業人才‘大數據課程內容與體系結構研究”（項目編號：2018520059）。

【中圖分類號】G642;R-4 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2020）50-0030-02

引言

隨著互聯網的發展，各種各樣的數據應運而生，大數據包括數據收集、數據組織、數據處理和數據分析等的總稱。大數據特點明顯：數據量龐大、數據產生迅速、數據格式多種多樣、數據價值密度較低、所有數據都來源于現實等特點。特別是醫療健康行業，隨著醫院信息化的建設，包括醫院信息系統，健康檔案，臨床信息系統，電子病歷，以及各種可穿戴的健康體檢設備，每天都在產生海量的醫療健康大數據。

充分挖掘醫療健康大數據的實際應用價值，使其在教育教學領域當中更好地發揮作用，這不僅可以提高教育教學水平，同時還可以提升醫療服務質量，為人們提供更加優質的健康管理服務。

而醫學信息工程專業以培養實用創新型醫療健康大數據分析處理人才為目標，本研究擬用先進的、科學的教學理念，在理論教學、上機實踐操作、課后輔導和全方位考核等各個教學環節上實施全方位設計。

一、大數據在醫療行業的應用

大數據以前，各個行業數據分析主要集中在抽樣分析，而現在，所有的數據都可以用來進行分析，而且是全樣本數據進行分析;在醫療行業，大數據有許許多多的應用，早期數據分析歷來就是醫療領域比較關注的內容，在大數據概念推出之前，數據分析在醫療領域的應用已經積累了大量的經驗;而現在的醫療數據量更大，更多，累計效應更明顯。

第一，大數據在臨床醫療中的應用。大數據的出現與發展使得相應的技術在更多的領域當中得到了應用。在醫療衛生領域，人們可以利用大數據分析技術來建設現代化的醫療服務系統，無論是病案信息的管理、實驗室的配置，還是通信和影像系統的建設，都可以實現現代化的發展。實踐證明，大數據的應用提高了患者對診療服務的滿意程度，促進了現有醫療衛生資源的合理利用。它可以使診療的流程被簡化，剔除了繁瑣的步驟，使醫患之間的溝通更加有效，患者等候和排隊的時間也大大縮短。除此之外，基于大數據對患者信息的分析結果，醫務人員能夠為患者提供更加精準和高效的服務。

第二，大數據在生物制藥中的應用。運用大數據可以實現對信息的高效處理，它可以將常見疾病的種類統計出來，并在這個基礎上得出相應藥品的需求情況，然后將相關的統計信息反饋到相應的部門當中，實現對醫藥資源的高效配置和科學管理。與此同時，在醫務人員對患者進行診斷治療的過程當中，大數據還可以將這些信息搜集到數據庫當中，然后自動化地分析和分類，并與歷史信息進行合并、匯集，最后從數據庫當中對患者疾病的發展情況進行預測，預測的信息可以為醫務人員的治療和生物制藥工作的開展提供依據。

第三，大數據在醫療產品中的應用。隨著人們健康保健意識的提升，對各種穿戴類醫療產品的需求也在增加。在這樣的情況下，各種智能化的醫療產品被生產了出來，其中比較常見的有穿戴式心率測試儀、血壓健康設備等。這些智能化的產品只需要被人們穿戴在身體上，就可以運用大數據技術來對身體所產生和發出的信息進行搜集，通過對這些信息的分析可以了解人體當前的身體狀況。這些醫療設備除了具有高度的智能化之外，還具有及時、準確的特征，當它們發現人體存在異常，能夠在第一時間作出反饋，為人們提供調整建議。與此同時，在與標準數據進行對比、發現信息異常之后，醫療產品還可以發出警報，提醒人們及時治療，并為健康治療行為提供信息依據。

二、大數據在醫療行業中的應用具有十分重要的意義

第一，可以擴充優質醫療資源的范圍。現在醫療領域的好醫生資源是比較稀缺的，通過大數據技術的應用，將許多優秀專家的醫療經驗運用到更廣的區域，也會在一定程度上提升大量全國上下普通醫院的診療水平，從而降低大醫院的診療壓力。

第二，讓醫生的工作難度降低。我們都知道，醫生的崗位工作難度和強度都是比較大的，通過采用大數據技術能夠在一定程度上降低醫生的工作難度，加快診療時間，提升醫生的診療效率，從而為患者帶來一個更好的診療體驗。

第三，減少診療成本。大數據技術可以從多方面使診療的多個環節完成診療成本的下降，比如：檢驗成本、用藥成本、康復成本等，有效減輕患者的醫療負擔。

綜上，大數據在醫療行業運用越來越廣，所以醫學信息工程專業的大數據教學是十分必要且十分重要的。

三、教學方案

傳統的教學模式重在教師對學生單向輸出，遠遠不能滿足當前教學需求，教學效率也非常低下，需要一個新型的教學模式來對傳統教學方法進行改革，這就是我們教學改革的目的。具體方案如下：

1.鍛煉學生的動手能力，加強實踐教育。對于醫學信息工程專業的學生來說，他們在以后的工作中將會進行各種醫療海量數據分析實踐，且大數據課程與醫學信息工程專業教學都是專業性、實踐性較強的教學活動。有鑒于此特點，在教學過程中要增加實踐學習的課時數，引導學生在實踐當中學習大數據的理論，實現大數據與醫學的有效結合。理論知識是實踐活動的基礎，在課程教學初期，教師要從理論知識出發，引導學生學習大數據的相關內容，并在這個過程當中結合實際醫學案例來了解大數據技術的實際應用意義，并在這個基礎上鞏固專業技能。在完成理論學習之后，在后期的教學中要以實踐為主。這需要教師能夠運用多樣化的方法，為學生提供有效的學習場地。在實踐當中，教師可以以問題引導促進實踐課程的動態生成，鼓勵學生通過實驗的方法來獲得真知。同時，還可以運用討論式教學，為學生創造開放式的學習環境，在實驗室、機房等教學環境中開展多樣化的教學活動。為了完成教學目標，學校還要為學生配備完善的教學設備，使學生能夠運用多種工具來完成實踐學習。在大數據知識學習的過程中，模擬軟件的有效運用對于教學效果的提升具有重要意義，這需要學校積極引進網絡教學平臺，購進與學生專業相符的模擬教學軟件，為學生實踐活動的開展創造條件。

2.研究新的教學方法，研究新的教學體系。大數據課程當中包含了豐富的內容，在授課的過程中教師可以運用模塊區分的方法，這可以幫助學生由淺入深、循序漸進地進行學習和探究。具體來說，這些知識點主要包括數據復制原理，搭建Hadoop，目錄和數據節點，作業和任務跟蹤器，Map Reduce編程，Sqoop：在HDFS中加載數據，Flume、Scribe面向非結構化數據技術，采用SQL的Pig，用Hive實現數據倉庫，面向Web日志的Scribe、Chukwa，使用Mahout，Zookeeper Avro，實時分析Storm，Rhadoop等，從技術上了解大數據，學習信息處理方法。

3.加強條件建設、完善教學環境。大數據的發展速度比較快，學生的課程也需要與時俱進、不斷更新，這樣才能使他們學習到最新的技術。完善的教學環境與雄厚的教學條件是提升教學效率與教學效果的重要保障。因此，本課題團隊在積極探究新的教學方法、加強對學生實踐教育的基礎上還向學院和學校申請了教學條件上的支持，尤其是在資金、人力、技術方面的支持，以此來構建完善的教學條件，打造理想的教學環境，為大數據課程教學提供堅實的硬件支持。

4.改革考核方式，建立多樣性、體現能力的課程考核體系。 僅僅有新穎的教學方法、教學體系與先進的教學條件是遠遠不夠的，還需要多樣化考核方法。在經過實踐調查之后，本課題組認為，大數據課程最終的考核體系當中除了包括綜合性的理論測試之外，還應該包括學生的實驗探究成績、數據分析能力考核結果、課堂考勤和活動情況。這樣才能將該課程的教學目標更好地體現出來。其中，在進行大型主題實驗時教師可以在全面、詳細了解和掌握本班學生學習情況、學習能力、興趣喜好等情況的基礎上，將學生分為若干個小組（小組人數不宜過多也不易過少，一般以4至6人為準），分組進行實驗，以此在有效檢驗學生綜合創新與實踐能力的同時，還能充分鍛煉和提升學生的團隊協調合作能力。

四、總結

綜上所述，本課題在充分研究大數據課程特點的基礎上，結合醫學信息工程專業的專業特點，利用當前本部門已經具備的成熟資源條件，加以融合創新。研究開發一套具有推廣價值，具有實踐意義的新型教學體系，本課題研究為培養實用創新型醫學信息工程專業人才，而對“大數據”課程內容與體系結構進行研究，進行教學改革。該項目最大的意義在于為醫學類高等院校開設健康醫療大數據課程探索出一個具有推廣價值的課程內容與體系結構。

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