四川大學華西醫院醫學信息學培訓班開展現狀調查

李春漾，辜永紅，曾筱茜

（華西醫院華西生物醫學大數據中心，四川 成都 610041）

近年來，隨著海量醫療大數據的積累以及計算機技術的飛速進步，利用數據挖掘技術對醫療大數據進行建模分析越來越受到重視，而傳統的學生培養模式已不能滿足大數據及人工智能等新興領域的人才培養需求。近年來興起的醫學信息學是一門新興的交叉學科，要求培養出的學生不僅具有醫學知識背景，同時還需要具有大數據分析挖掘的能力[1-3]。醫學信息學涉及的研究領域也比較廣泛，幾乎涵蓋了醫藥衛生的各個領域，包括數據采集、生物醫學信號采集與處理、醫學圖像采集與處理、醫學知識庫、專家系統、醫藥信息信息系統及多組學數據研究等[4，5]。本研究針對四川大學華西醫院華西生物醫學大數據中心連續兩年舉辦的醫療大數據培訓班教學效果進行評估，旨在為未來醫學信息學短期培訓班的課程設置與改進及醫學信息學人才培養提供理論與數據支撐。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選擇2018 與2019 年在四川大學華西醫院參加醫學大數據與統計應用技術培訓班的學員作為研究對象。

1.2 方法 使用“問卷星”在線調查系統，采用線上填寫的方式，由學員掃描二維碼后進行填寫。內容主要包括2 部分，一部分為學員基本信息，主要為年齡、性別、單位類型、工作類型、專業、學歷、職稱、工作年限及英語水平。另一部分為學員對授課教師及培訓班整體評價，主要對培訓班的滿意程度，課程設置合理性、科學性，以及培訓班的改進建議。調查結束后，通過后臺導出原始數據。

1.3 統計學分析 利用Excel 軟件對調查問卷數據進行描述性統計分析。

2 結果

2.1 研究對象基本資料 2018 年共65 人參加該培訓班，發放問卷65 份，回收有效問卷52 份，回收率為80.00%；2019 年共64 人參加該培訓班，發放問卷64 份，回收有效問卷36 份，回收率為56.25%。學員基本情況見表1，多來自于醫療機構及高校，工作類型多為學生，還有從事技術、管理與科研類工作的學員。大部分學員都來自于臨床醫學專業，其次為公共衛生與預防醫學專業。學員學歷多為碩士研究生，其次為博士研究生，多數學員為中級職稱，工作年限為1～3 年，英語水平為六級。

表1 研究對象基本資料[n（%）]

2.2 教學效果評價 大多數學員對培訓班評價為非常滿意，并表示與預期符合。多數學員表示培訓班內容非常豐富全面，且具有實用性與可應用性。多數學員認為課程順序設置非常合理，且對授課形式非常滿意，見表2。

表2 2018 年與2019 年培訓班教學效果滿意度評價[n（%）]

表2（續）

2.3 學員反饋情況 多數學員認為參加此次培訓班最大的收獲是開拓眼界，表示非常有可能將培訓班推薦給同行，超過半數的學員表示會參加下一期培訓班。超80%學員表示可接受遠程教學模式，見表3。

表3 2018 年與2019 年培訓班學員反饋[n（%）]

3 討論

醫學信息學是一個新興的交叉學科，傳統的統計學人才，計算機人才或數學人才已不能滿足學科發展的需求，這也對未來醫學信息學人才的培養提出了新的挑戰。因此，充分了解從事醫療大數據研究的人才的需求，可以使醫學信息學長期培養課程和短期培訓課程設置更有針對性及更加合理，助力培養更多的優秀的醫學信息學人才[6]。

學員多為年輕人，年齡段集中于30 歲及以下，以無工作經驗的學生或剛參加工作1～3 年、來自醫院、臨床醫學與公共衛生與預防醫學、中級職稱人員為主，說明來參加培訓班的學員有了解國際前沿研究方向及提升自己國際視野的意愿，有學習的熱情和晉升職稱的需求。因醫學領域分類較細，醫學信息交叉科學研究涉及范圍較廣、領域較多，在未來的培訓班中，可以針對更加細分的專業領域，設置更加專業的培訓課程，滿足不同專業人員的需求。此外，多數學員對培訓班評價為非常滿意，與預期符合，并認為培訓班內容非常豐富全面，且具有實用性與可應用性。超過半數的學員認為參加此次培訓班最大的收獲是開拓眼界。但仍有學員希望能夠結合實際研究案例，以某一個醫學信息學領域具體研究為例，按照研究設計、數據收集、數據挖掘分析、實際操作，以及分析方法的順序進行詳細講解。

綜上所述，多數學員對培訓班課程設置滿意，且希望通過本培訓過程，了解前沿研究進展，并通過實操的方式學習大數據分析方法，未來課程設置應該更加注重科研項目實操課程，同時根據更加細分的專業領域講述最新前沿進展。