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地方医药院校“医学信息分析与决策”课程的定位与变革

2015-03-22,,

中华医学图书情报杂志 2015年4期
关键词:医药卫生决策医学

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信息技术的不断发展,医药卫生领域信息化管理的日益深入,对医学信息人才的需求提出了更高要求。近十几年来,国内医药院校在“中国医科大学”、“白求恩医科大学”、“同济医大”和“湘雅医大”等带动下,有近60所院校陆续建设了以医学信息服务能力为主要培养目标的信息管理(以下简称“信管专业”)和信息系统专业。与以上4所老校传统的医药信息学相比较,这些新办的信息管理专业大多按照教育部信管专业教学指导委员会的专业规范设置课程体系,故在经济学、管理学和计算机科学等领域设置的课程较强,而传统的医学情报检索能力较弱。与理工科院校培养的信息管理与信息系统专业的毕业生相比较,医药院校培养的信管专业学生的医药科学基本知识,更适合在医药卫生领域从事医学信息服务工作。

地方医药院校的专业建设更要与当地经济与医药行业需求紧密结合。创新需要学科交叉,改革也需要“接地气”。什么“型”的大学,培养什么“类”的人才,不同层次高校的招生情况有差异,社会对学校和毕业生的接纳标准也不同。广东药学院(以下简称“我校”)是一所普通的地方医药院校,其信管专业虽然经历十几年的建设,目前依旧存在社会需求强烈和人才培养成效不够理想的问题[1]。为了更好地获得社会的认可,就必须让学生掌握广东省医药卫生领域信息服务所需的专业技能。我校参考哈佛大学医学院的网上公开课“医学决策分析”[2],逐步建设了“医学信息分析与决策”课程。教育部信息类教育指导委员会对管理科学与工程类专业亦制定了类似的核心课程——决策分析[3]。该课程结合国内医药领域的实际情况和教育指导委的要求,强化学生关于医药卫生信息收集、整理、分析、评价和开发利用等核心能力的培养,在信息技术方面着重体现“用”的能力。该课程在我校信管专业已经开设了8年,得到学生的充分认可,并在一定程度上成为学生到医药卫生信息部门就业的“敲门砖”。

1 “医学信息分析与决策”课程主要内容

1.1 教学目标

“医药信息分析与决策”课程目前是广东药学院校信息类专业核心主干课程,其教学目标是在决策理论的支持下,要求学生掌握医药卫生决策分析的定性定量方法,包括风险型决策、不确定型决策、多目标决策、序贯决策和计算机仿真决策等,并给出计算机解决方案。旨在培养医药信息类本科生对数据整合、分析和利用的能力,要针对实际医药领域问题,对问题进行逐步分解、解析和建立模型,训练学生计算思维能力,培养学生使用EXCEL平台完成数据分析、决策和知识发现能力。

1.2 课程主要内容

“医药信息分析与决策”课程要求学生掌握的主要内容包括如下。

1.2.1 医药信息分析与决策

要求学生初步认识信息分析、数学建模和决策分析,并理解决策的风险性。

1.2.2 风险型决策分析

要求学生掌握分类分析方法,熟练使用决策树方法、贝叶斯方法进行分类和决策方案选择。

1.2.3 多指标风险决策

要求学生掌握多指标风险决策理论,能熟练使用该方法。

1.2.4 层次分析法

要求学生掌握复杂决策过程中的分层方法和有效计算。

1.2.5 关联分析

要求学生掌握关联规则的计算,发现表面无关事物之间的内在联系。

1.2.6 聚类分析

要求学生面对主客观数据能正确使用聚类分析。

1.2.7 粗糙集

要求学生掌握粗糙集基本思想,能够理解性地使用该方法。

1.2.8 人工神经网络

理解人工神经网络模型对解决复杂信息分析问题的作用,掌握基本计算工具的使用。

1.2.9 时间序列分析与预测

要求学生理解时间序列分析方法,能够使用工具对时间序列数据进行分析。

1.2.10 计算机仿真

能对线性优化问题和随机优化问题进行计算机仿真。

1.3 授课方式——以大数据引出的问题为例

该课程避开了数学定理及其证明,用通俗易懂的语言介绍课程中所涉及的理论和方法。该课程选用了多个医药卫生领域的决策分析案例,从不同的角度反映决策理论在医药卫生实际决策过程中的作用,案例中的计算均在EXCEL电子表格中实现,涉及智能优化算法的数据决策则通过EXCEL 2010的数据挖掘插件,联接数据库SQL Server 2008的BI和EXCEL电子表格,避免学生花费较多的时间学习特殊的计算分析软件平台。

从某种程度上说,数据分析是大数据的前沿技术。能从各种类型的数据中快速方便地获得有价值信息的能力,就是一种大数据技术。当然,大数据对信管专业学生的信息分析能力提出了新的要求,为此我们进行了一系列的改革和尝试。

1.3.1 重视培养数据分析能力

如何通过更多的信息分析技术挖掘医药卫生领域的数据和信息中蕴藏的价值,辅助医疗决策,达到改善医疗服务质量、创新医疗卫生管理模式、提升医疗卫生工作水平的目标,已经成为医疗卫生行业人员关注的热点。大数据时代信息系统领域出现的新问题,凸显了当代信息技术应用的一种显著的社会性特征和应用需求,也为医药卫生领域的数据仓库和决策支持带来了新的机遇和挑战。

所遇到的新问题简要归纳如下:怎样能获取有效数据,同步变革数据管理方式;对“小数据”而言,最基本、最重要的要求就是减少错误,保障质量;医药卫生业界可以用多少种算法或计算平台来分析数据,成为就业时的关键能力之一;如何分析大量半结构化和非结构化的数据;如何应对高噪声低价值密度的大数据。

因此,未来不仅需要大量掌握医药卫生大数据采集、存储与管理、分析技术的人才。更需要大数据医学结论解读与分析应用的人才,将分析结论应用到医药卫生行业的管理和服务质量提高中去,才能使大数据真正实现其潜在的“大价值”,创造新价值,实现新发展。

1.3.2 信管专业信息分析能力的培养变革

计算机和信息技术在医学领域的应用,历经近半个世纪的研究和发展,已经渗透到医学领域的各个方面,包括医疗管理、过程控制、医学决策和对生物医学知识进行科学分析等。例如,医院信息管理系统、临床支持系统、电子病历、医学决策分析、药物信息分析、生物信息分析、医学图像处理、数字卫生信息资源等,在提供经济、高效和高品质的医疗保健服务方面已展示出巨大优势,在医学教育、医疗实践以及医学研究中也扮演着越来越重要的角色[4]。

医疗行业的数据具有典型的大数据特征。例如,检验结果、费用数据、影像、设备产生的感应数据、基因数据,还有非结构化数据,如口述、手写、影像、病理等。大数据带来的信息风暴正在逐渐改变我们的生活环境、工作习惯和思维方式。大数据技术可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。笔者认为,大数据分析可以先从小的方面着手。要激活周围潜在的大数据,可以先从身边易得的“小数据”分析做起。

以广州市一个具有40多万常住人口区的高血压患者居民健康档案为例,自2011年初至2014年1月止,该区居民健康档案建档率达到93.7%,其中社区高血压患者健康管理率达到96.87%,平均每个高血压病人随访次数为3.2次/年,这3年中体重指数在22-35之间的高血压人群的有效随访数为184 973人次,占总随访人次的81.7%。分析这些数据发现,在正常按医嘱服药的受控高血压患者中,控制效果良好的情况下,通过对表1和图1的观察,可以看出该区高血压患者体重(由BMI指数表示)对血压的影响是十分明显的,即使是完全在药物控制的情况下,越胖控制情况越差。

表1 受控血压与BMI指数的关系

此例用所有EMR数据代替了采样数据,展示了大数据的优点。所有高血压患者均处于确诊后的服药控制阶段。体重对受控血压的影响的警示结果对社区卫生服务中心改进和优化个体化的慢病管理计划无疑是十分重要的。该项分析只对大量数据的简单描述统计(求和、求均值)就发现了数据中的价值:要活动肥胖的身体,提高心脏代偿能力,适当加大心脏工作量,为全身输出更多的血液。因此,减轻体重可以降低血压。

2013年“欧洲高血压指南”强烈建议“将体重指数降至22.5-25kg/m2”之间,对于广州市该区的居民来说也是十分适用的。2010年《中国高血压防治指南》明确指出,超重和肥胖是导致血压升高的重要原因之一,而以腹部脂肪堆积为典型的中心性肥胖还会进一步增加高血压等心血管与代谢性疾病的风险。适当降低升高的体重,减少体内脂肪含量,可显著降压。

图1 受控血压与BMI指数的关系图

“大”是相对的,上例表明有大量的所谓“小数据”存在,分析“小数据”可以证明大道理。积小可以成大,大数据分析可以先从小的方面着手。一是小数据算法可以用来分析大数据,二是常用大数据算法(例如:外存模型、移动模型、数据流模型以及Apache Hadoop解决方案等)实际上也是用分区、分块、分时间段和分布计算的方法,与“积小成大”的思路一致。所以对于大数据可以“分而治之”,要激活身边可得的、潜在的和众多的大小数据,分别进行数据的采集、(规模)汇聚、分析来发现其价值。

1.4 以医药信息需求为依托的教学改革

在大数据时代,研究的热点从计算速度转为大数据处理能力,从编程为主转为以数据处理为中心。数据可以帮助人们做各种决策分析[5],为此,我们需要重新审视地方医药院校信管专业的课程设置及教学方法,探讨更加适合社会需求的知识内容体系和教学方式。

我校2010年正式将《医药信息分析与决策》定位为信管专业核心课程。信息分析与利用能力在社会发展中越来越重要,从毕业生对这门课程的反馈意见来看,大部分都认为该课程很重要,故该课程始终是我校信管专业必修课中的核心主干课程。我校注意以医学案例逐项展开为抓手进行课程改革试点,突出与医药领域决策密切相关的理论、方法和案例的教学,特别注意收集教学效果好的精彩案例。近两年来共设计了17个与医药卫生专业有关的案例,其中包括求解最低价格的营养配餐方案、慢性肝炎和肝硬化不确定情况下是否使用类固醇治疗决策分析、新药生产但是市场前景不确定情况下的后悔值计算、2005年国家高血压管理政策出台后的死因顺位转移分析、阑尾炎治疗方案的多指标评价结果、提高医院医护人员信息行为能力的层次分析方案、治疗严重癫痫患者过程中的药物联合使用规律分析等。将医学和信息决策分析巧妙的结合在一起,学生普遍反映教学效果良好。

目前除了医院信息科之外,医院的病案室和编目室都陆续主动到我校来寻求毕业生。在广东药学院的计算机、电子工程和生物医学等5个信息类专业中,近年来均是信管专业毕业生的就业率最高。

2 课程定位与变革中存在的问题

近两年提出的计算思维能力培养教改过程说明,数据分析是科学决策的基础。我们逐渐从“信息技术上来讲医学决策分析”,尝试转变为“将医学信息分析问题转化为计算机可以处理的小过程”展示给学生,从一贯的“以小见大”过渡到“从愿景到实现”。在此过程中,我们获得了学生的肯定和鼓励,也发现存在的问题以及对今后教学的思考。

2.1 信息类专业与医药卫生结合的问题

高校任何专业的设定和发展都不能脱离教育部各学科指导委员会所制订的专业要求。该要求是专业发展的保障和基本方向,医药院校的信管专业也是一样。但是我们认为,地方院校可以结合学校实际和当地社会需求适当增设或调整教学内容和变革教学方式。教育指导委员会所制订的专业要求是面向全国各类院校同一专业的,具有共同性和指导性,但这些指导性意见不可能明确指示如何与医药卫生行业应用相结合。地方医药院校的职能之一就是服务于当地医疗卫生机构的需要,其中客观、准确、及时地将有序化之后的医学信息传递给特定的用户,并为医疗决策支持系统提供决策支持[6]是医学信管专业学生的主要能力之一。因此我校在此基础上开设“医学信息分析与决策”以及相关的实践课程,以帮助学生认识行业需求和专业技能应用能力练习是十分必要的。

据实习和就业单位反馈,我校信管的学生能较快将所学技术、理念和医药卫生实践结合,发现有价值的信息,较好地利用数据辅助决策。

2.2 地方医药院校与重点医药院校差异性的问题

地方院校必须根据各地的实际需要和自身条件,确定符合自身的人才培养模式。若盲目追求名校的人才培养模式,就可能无法找到符合自己的发展空间。在攀比心理和争取发展资源的利益驱动下,有些地方院校专业定位明显地向重点大学、综合性大学和高水平研究型大学看齐,可能会产生专业定位不合实际,专业课程结构与医药卫生业界结构和社会需求不协调。因此,地方院校要赢得社会和学生的尊重,必须具有明确靶向的专业特色以增强软实力。

2.2.1 学生的就业领域存在差异

地方医药院校信管专业与综合性重点本科不同,学生的就业领域存在差异,医药院校的信管学生必须关注医药卫生行业发展。可与医药卫生结合的点非常多,怎么办?“社会/自然的计算化”让我们想到了“医学决策的计算化”[7]。临床医生面对的问题多是什么病、怎么治、那个方案好,公共卫生部门也是一样:出现什么疫情、怎么产生的、源头是什么、怎么控制处理。为此“医学信息分析与决策”内容就成了我校的教改试点方向。

2.2.2 社会认可度不同,未来承担的社会角色分工也不同

社会对地方院校与重点本科的认可度是不同的,学生在社会承担的角色也有不同的分工,因此专业课程的“适合度”比“深度”就显得更为重要。中国医科大学信息管理与信息系统专业是从1985创建的医学图书情报学系发展而来,同济、白求恩、湘雅的信管专业同样源自图书情报,因此尽管4所老校的专业建设和定位有着深厚的科学和理论基础,但是都与其历史有紧密的关系。地方医药院校开设该专业可以进行参考,但不应完全模仿。广东药学院2002年开设信管专业,面对卫生信息不仅存在于图书馆,而且存在于每家医院、每个卫生防疫部门和卫生管理部门的情况,这些信息都需要加以管理和分析利用,经过12年的发展形成了自己比较完整的课程体系和培养模式,成为广东省示范专业。

2.3 地方社会需求动态变化的问题

大众化教育已成为我国高等教育的重要特征,地方院校专业建设伴随该进程得到了快速发展,形成了一个数量庞大的群体。作为教育质量体系的重要组成部分,高等学校专业水平的高低决定了生源的多寡和毕业生就业的竞争力,从而决定着一所高校的生存和发展。院校教育是高等医药人才培养的主要途径,社会发展规律和需求是医药院校培养人才的依据。地方经济水平和社会需求的变化将直接影响毕业生的就业情况,因此了解社会需求、行业需求和相关岗位的需求是专业能力培养的重要基础。课程体系在保持稳定性的同时,要根据社会发展进行弹性调整。受国家卫生信息化和医学大数据发展的影响,现有的《医学信息分析与决策》课程理论和方法已经不能满足需求,有待于我们不断改进。

3 结语

医药卫生信息决策涉及卫生政策、治疗方案、治疗费用和药品使用等项目的选择行为,关系着人民群众的生命安全,无论对居民还是卫生机构的决策者都至关重要。未来几年将进入全民数据分析时代,我们的《医学信息分析与决策》课程在促进学生就业,提高学生实际工作能力,加快多学科融合,特别是医药与信息融合等方面起到了很好的作用,为地方医药院校的信管专业建设积累了一定经验。

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