褚 熙 趙 靜 董 建 劉佑琴
(首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院 北京100053)
近年來隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與其他領(lǐng)域一樣,逐步邁進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代[1-2]。大數(shù)據(jù)其實(shí)早已存在,傳統(tǒng)的醫(yī)書、人口普查、所有疾病的預(yù)防、治療、轉(zhuǎn)歸等本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)的體現(xiàn)。但近30年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展、各種技術(shù)的全面革新使全世界數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和共享成為可能。大數(shù)據(jù)引起人們關(guān)注的主要原因在于它隱藏著具有豐富價(jià)值的信息,將改變?nèi)祟惖墓ぷ骱退季S方式[3-5]。如何挖掘這些信息并將其與醫(yī)療臨床、教學(xué)、科研等的發(fā)展相結(jié)合是近年來探索的熱點(diǎn)。導(dǎo)師和研究生應(yīng)不斷研究并快速面對(duì)這種改變和挑戰(zhàn),與時(shí)俱進(jìn),更新教和學(xué)的理念,推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究生培養(yǎng)的改革和發(fā)展。
傳統(tǒng)教育中,花費(fèi)巨大的時(shí)間和精力在做的工作是將提煉過的教師的思維邏輯或書本的思維邏輯連同知識(shí)容量一同拷貝到學(xué)生的大腦中。但是,這種標(biāo)準(zhǔn)化的、規(guī)?;慕逃荒鼙WC教育的基準(zhǔn)水平?,F(xiàn)代教育理念認(rèn)為:教育是一種自主組織行為。教育的最高境界是發(fā)掘?qū)W生原有的動(dòng)力和天分。在新一輪的信息化建設(shè)浪潮中,微課、慕課[大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程(massive open online courses,MOOC)][6]、翻轉(zhuǎn)課堂(flipped classroom model,F(xiàn)CM)[7]、漢學(xué)院等紛紛來襲,沖擊并改變者傳統(tǒng)的教學(xué)模式。這種網(wǎng)上、網(wǎng)下學(xué)習(xí)活動(dòng)相結(jié)合的“混合學(xué)習(xí)”使教育超越了時(shí)空的界限,共享優(yōu)勢教育資源,滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需求,在實(shí)踐中已經(jīng)取得了很好的效果。這對(duì)高校教師和導(dǎo)師們提出了更高的要求,從課件設(shè)計(jì)與制作到課堂互動(dòng),線上線下交流都將是全新的一個(gè)再學(xué)習(xí)過程。
我們正處在一個(gè)信息爆炸的年代。據(jù)統(tǒng)計(jì),醫(yī)療信息資源占據(jù)30%以上的互聯(lián)網(wǎng)信息資源,全球醫(yī)療類期刊近3萬種,每年發(fā)表論文200多萬篇,并以每年7%的速度遞增。醫(yī)生每天必須需要閱讀大量的專業(yè)文獻(xiàn)才可能跟得上現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展的速度。而當(dāng)醫(yī)生通過研讀專業(yè)文獻(xiàn)及總結(jié)臨床經(jīng)驗(yàn)提煉出科學(xué)問題時(shí),隨機(jī)對(duì)照研究、觀察性研究和隊(duì)列研究等仍是常用的研究方法。但這些方法往往存在解決問題單一、研究結(jié)果局限、研究周期長、耗費(fèi)人力物力和物力巨大等弊病,甚至可能因?yàn)閷?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)施中的偏移或不足而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代,科研數(shù)據(jù)量龐大、內(nèi)容繁雜,更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和復(fù)雜性,通過合理的整體分析能夠有力地避免研究中的偏差,并得出所研究事物與其他事物之間的相關(guān)關(guān)系。由此可見,大數(shù)據(jù)研究更重視規(guī)律的研究,從而對(duì)疾病的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)歸進(jìn)行預(yù)測[8]。如何科學(xué)地收集、整理、提取、分析、判斷、和綜合數(shù)據(jù)是每個(gè)科研人員面臨的挑戰(zhàn)。
醫(yī)學(xué)一向被認(rèn)為是經(jīng)驗(yàn)科學(xué),醫(yī)生對(duì)患者的醫(yī)療決策來源于教科書和近千年歷代醫(yī)者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的理解和總結(jié)。因此,由于醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)積累有限而導(dǎo)致誤診和漏診是難以避免的。醫(yī)生和患者的信息不對(duì)等也使得在醫(yī)患關(guān)系中,患者被認(rèn)為是天然“弱勢群體”。但是,大數(shù)據(jù)時(shí)代讓醫(yī)學(xué)知識(shí)不再是醫(yī)生的專利,患者可以方便地從網(wǎng)絡(luò)上獲取各種知識(shí),甚至患者可以花更多的時(shí)間和精力去關(guān)注自己的疾病。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代在醫(yī)療領(lǐng)域的深度應(yīng)用,移動(dòng)醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展,可穿戴設(shè)備的普及,患者在家就可以隨時(shí)隨地方便地進(jìn)行醫(yī)學(xué)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測,因此可能在就診前就已經(jīng)積累了大量醫(yī)療常識(shí)。就診結(jié)束后,患者還可以通過網(wǎng)絡(luò)、APP等平臺(tái)對(duì)醫(yī)生進(jìn)行個(gè)人評(píng)價(jià),使得醫(yī)療行為更加公開和透明。所以要求醫(yī)學(xué)生有更加充足的知識(shí)儲(chǔ)備和良好的溝通技巧來面對(duì)“做好功課”的患者。大數(shù)據(jù)時(shí)代使醫(yī)療決策變?yōu)榭茖W(xué)而不是經(jīng)驗(yàn)[9]。在診治病人時(shí),如何能夠從大數(shù)據(jù)中搜索閱讀和辨別真?zhèn)?,提取并?shí)施更加精準(zhǔn)的個(gè)體化治療方案,排除人為因素的干擾,從而提高臨床診治的科學(xué)性、可靠性將是臨床醫(yī)學(xué)亟待解決的問題。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨使繼續(xù)教育、終身學(xué)習(xí)的迫切性前所未有地增強(qiáng),在新生事物面前,沒有成熟的經(jīng)驗(yàn)可以汲取,但是如果不去更新知識(shí),就面臨著落伍。作為學(xué)生的引路人,教師不再是單純的知識(shí)傳授和簡單重復(fù)的教化,而更多的是教學(xué)活動(dòng)的組織者和引導(dǎo)者[10]。教師應(yīng)是使學(xué)生學(xué)會(huì)自我更新知識(shí)和臨床技能的方法和技巧,培養(yǎng)科學(xué)的醫(yī)學(xué)觀,是學(xué)生學(xué)習(xí)的幫助者和促進(jìn)者[11-12]。目前大部分醫(yī)學(xué)院校都建立了專門電子資源庫和資源共享平臺(tái),但是信息數(shù)據(jù)量仍然是巨大的,教師可以搭建自己的個(gè)人資源共享平臺(tái),根據(jù)自己的課程內(nèi)容,將個(gè)人制作或者收集的病例資料和參考文獻(xiàn)等資源上傳,與學(xué)生共享,學(xué)生也可以將自己認(rèn)為適合的資源上傳到共享平臺(tái),教師可以通過設(shè)置權(quán)限將資料以不同的程度分享給不同的學(xué)習(xí)者。隨著技術(shù)的發(fā)展,未來將通過對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘和分析,精細(xì)分析不同年資的研究生臨床思維和臨床能力水平的特點(diǎn)和現(xiàn)狀。借助大數(shù)據(jù),我們將更好地讀懂千差萬別的學(xué)生,讓我們有機(jī)會(huì)了解每一個(gè)學(xué)生的真實(shí)學(xué)習(xí)情況,為學(xué)習(xí)者主動(dòng)推送合適的學(xué)習(xí)資源,為學(xué)習(xí)者提供優(yōu)質(zhì)、個(gè)性化的教育資源,從而有利于培養(yǎng)一大批具有良好綜合素質(zhì)的多層次、多規(guī)格的創(chuàng)新人才[13]。
研究生的培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該是培養(yǎng)出具有一定臨床專業(yè)知識(shí)、技能和實(shí)際工作能力、能夠獨(dú)立診斷、處理各種??瞥R姴 ⒍喟l(fā)病,并具有良好科研能力的青年醫(yī)師。為了提高學(xué)生臨床問題的分析和處理能力,教師可以運(yùn)用病例為中心的教學(xué)方法(Case Based Learning,CBL)聯(lián)合翻轉(zhuǎn)課堂式教學(xué)模式進(jìn)行傳授[14]。首先,由教師在課前提供一份臨床病例,學(xué)生自主對(duì)病例提出問題,獨(dú)立思考,通過互聯(lián)網(wǎng)去使用豐富優(yōu)質(zhì)的教育資源,結(jié)合病例提出診斷和治療方案,可以在電腦、智能手機(jī)、ipad上應(yīng)用微博、微信等適合自己的方式建立討論組,討論交流心得體會(huì),隨時(shí)隨地分享智慧火花。而后教師在此基礎(chǔ)上進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo),由學(xué)生組成小組進(jìn)行討論。開放式的討論有助于醫(yī)學(xué)生通過相互比較,發(fā)現(xiàn)自身不足之處,拓寬臨床思維,并增強(qiáng)團(tuán)結(jié)協(xié)作精神。教師更多的責(zé)任是去理解和考評(píng)醫(yī)學(xué)生基礎(chǔ)理論、臨床思路、邏輯思維、語言表達(dá)、醫(yī)患交往及其前沿知識(shí)的掌握?!胺D(zhuǎn)課堂”對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行了重構(gòu)。“信息傳遞”是學(xué)生在課前進(jìn)行的,老師不僅可以提供視頻,還可以提供在線的輔導(dǎo);“吸收內(nèi)化”是在課堂上通過互動(dòng)來完成的,教師能夠提前了解學(xué)生的學(xué)習(xí)困難,在課堂上給予有效的輔導(dǎo),同學(xué)之間的相互交流更有助于促進(jìn)學(xué)生知識(shí)的吸收內(nèi)化過程。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來源具體包括生命科學(xué)、臨床醫(yī)療、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)、費(fèi)用報(bào)銷、利用率、健康管理、制藥企業(yè)、社交網(wǎng)絡(luò)等。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被引入醫(yī)療行業(yè)并被予以厚望。無論臨床輔助決策、醫(yī)療質(zhì)量管理、預(yù)測建模、臨床實(shí)驗(yàn)分析、疾病模式分析以及個(gè)性化治療等,醫(yī)療效率和醫(yī)療效果都將得益于大數(shù)據(jù)廣泛及合理的利用。在疾病領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)的實(shí)踐是勢在必行的大趨勢。大數(shù)據(jù)的平臺(tái)讓各類醫(yī)療數(shù)據(jù)以數(shù)字化的形式更全面、客觀的呈現(xiàn)出來,醫(yī)學(xué)生應(yīng)充分利用這些海量數(shù)據(jù),認(rèn)真學(xué)習(xí)掌握獲取與分析文獻(xiàn)信息的技能,不斷積極提升試驗(yàn)操作的技能,積極培養(yǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)整理分析的能力,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、提取、分析、判斷、綜合等,從而獲得有用的信息,撰寫出高水平的科技論文與研究報(bào)告、進(jìn)而完成成果申報(bào)及轉(zhuǎn)化等,支持自己更深層次的臨床學(xué)術(shù)研究,提高整體醫(yī)療水平[15]。
總之,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,導(dǎo)師和研究生同樣面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。醫(yī)學(xué)信息化正在改變著研究生培養(yǎng)的理念和思維模式。教師要清楚地意識(shí)到,無論如何變革,都要充分建立在對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律的理解和認(rèn)識(shí)上,臨床研究生的培養(yǎng)要真正實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)教育的4個(gè)目標(biāo),即臨床病例資料的搜集組織、有效臨床推理過程的發(fā)展、有效自主學(xué)習(xí)能力的發(fā)展和學(xué)習(xí)動(dòng)力的增加。只有充分利用科技才能實(shí)現(xiàn)真正的以學(xué)習(xí)者為中心的人性化教學(xué),全面培養(yǎng)研究生的臨床素質(zhì)和科研能力,為醫(yī)學(xué)發(fā)展輸送高級(jí)人才。
[1] Martin-Sanchez F,Verspoor K.Big data in medicine is driving big changes[J].Yearb Med Inform,2014,9:14-20.
[2] 張振,周毅,杜守洪,等.醫(yī)療大數(shù)據(jù)及其面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2014,35(6):2-8.
[3] Szlezak N,Evers M,Wang J,et al.The role of big data and advanced analytics in drug discovery,development,and commercialization[J].Clin Pharmacol Ther,2014,95 (5):492-495.
[4] Huang X,Jennings S F,Bruce B,et al.Big data-a 21st century science Maginot Line?No-boundary thinking:shifting from the big data paradigm[J].BioData Min,2015,8:7,1-5.
[5] 王波,呂筠,李立明.生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù):現(xiàn)狀與展望[J].中華流行病學(xué)雜志,2014,35(6):617-620.
[6] Aboshady O A,Radwan A E,Eltaweel A R,et al.Perception and use of massive open online courses among medical students in a developing country:multicentre cross-sectional study[J].BMJ Open,2015,5(1):e006804.
[7] Young T P,Bailey C J,Guptill M,et al.The flipped classroom:a modality for mixed asynchronous and synchronous learning in a residency program[J].J Emerg Med,2014,15(7):938-944.
[8] Wang W,Krishnan E.Big data and clinicians:a review on the state of the science[J].JMIR Med Inform,2014,2(1):e1,1-11.
[9] Roski J,Bo-Linn G W,Andrews T A.Creating value in health care through big data:opportunities and policy implications[J].Health Aff (Millwood),2014,33(7):1115-1122.
[10]Bartle E,Thistlethwaite J.Becoming a medical educator:motivation,socialisation and navigation[J].BMC Med Educ,2014,14(1):110-118.
[11]徐鵬,王以寧,劉艷華,等.大數(shù)據(jù)視角分析學(xué)習(xí)變革-美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》報(bào)告解讀及啟示[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2013,219(6):11-17.
[12]Thistlethwaite J E,Davies D,Ekeocha S,et al.The effectiveness of case-based learning in health professional education.A BEME systematic review:BEME Guide No.23[J].Med Teach,2012,34(6):e421-e444.
[13]Ellaway R H,Pusic M V,Galbraith R M,et al.Developing the role of big data and analytics in health professional education[J].Med Teach,2014,36(3):216-222.
[14]Neill PAO,Morris J,Baxter Chloe Maryse.Evaluation of an integrated curriculum using problem-based learning in a clinical environment:the Manchester experience[J].Med Educ,2000,34(3):222-230.
[15]Alyass A,Turcotte M,Meyre D.From big data analysis to personalized medicine for all:challenges and opportunities[J].BMC Med Genomics,2015,8:33.